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St_Hakky’s blog

心理学/人事/就活/留学/データサイエンス/バイオインフォマティクス/日頃思ったことについて書きます。

コンピューターで「脳」がつくれるか を読んだ

こんにちは。最近研究室にあった本で気になっていた本を読んでみたので、その感想でも書きます。

○読んだ本

「コンピューターで「脳」がつくれるか」という、以下の本を読みました。

○本の対象読者とざっくりとした内容

この本は、ある程度予想はしていたのですが、基本的に内容としては深く入りすぎず、全体像をさらうイメージの本でした。なので、想定の読者としては、

・数式なんてわからぬ。見たくも無い。
・でも、人工知能とか機械学習、Deeplearningって何だ?わけわからんけど、一通り知っておきたい。

的な人かと思います。マジで「人工知能ってニュースでよくみるけど、よくわからん」みたいな人にはオススメです。

一応、この本の立ち位置的には汎用AI(強いAI)は作れるのかという観点で話が進んでいますが、特化型AI(弱いAI)の方も引き合いで出てきますし、Deeplearningの話もされていて、かつ脳の話も出てくるので、普通に人工知能ってなに?みたいなことをさらうにはいい本だと思います。

対象読者として100パーセント引っかからないと思うのは、

・「人工知能などに何らかの形で従事している人」
・「機械学習やDeepLearningなんて普通に知っとるわタコ

みたいな人は、1680円+税をドブに捨てるようなものですので、絶対に読まなくていいでしょう笑。人生は限られていますので笑。

しかし、「あんまり統計や数学がわからない人が、人工知能系や機械学習に詳しく無い人がどう言った形で人工知能を学び、イメージするのか」をイメージできる本でもあるので、その意味で、全然知らない人に人工知能機械学習を説明するための参考になる本だと思います。

特に、誤差逆伝搬がなぜ層がDeepになるとうまくいかないか、とかは「あーこういう説明の仕方もあるのかぁ」となりました。

○読んだ感想とメモ

汎用人工知能の研究などは僕は普段追いかけていないので、その部分周りの話とか、いつも聞いてよくわからないなぁってなってた脳の話とかは結構整理できてよかった。

■メモ
・モラベックのパラドックス:「コンピュータにとっては(AI)、人間には難しいことほど簡単で、人間には簡単なものほど難しい」という逆転現象のこと
・汎用AIの研究:Hierarchical Temporal Memory/PredNed/BESOM

2時間もかからずに読めたので、まぁ休日にコーヒー片手に読むのには良かったですね。

それでは。