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強いAIによる AIファーストの実現

発売日: 2025/1/24 ISBN: 9784910286501 全文検索: 非対応
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AI活用のビジネス本であり、同時にAIの技術書でもある一冊



(まえがきより)
本書の第1章と第2章では、生物および人間の脳が、もともと何を目指して進化していったかを紐解き、普段人間が何気なく行っているタスクと人間の脳の機能の関係を示します。これはビジネスでの幅広い実業をAIに行わせる時のAI技術の方向性を決めるものです。

第3章では、日本ではほとんど注目されていないAIファーストと呼ばれる欧米企業の壮大なビジョン・ビジネス戦略をご紹介し、その実現に必要なAI技術とは何なのかをストレートに考察します。第4章は、AIファーストを実現するであろう2つの実在するAIを、実例とともに具体的にご紹介します。

第5章は、第4章でご紹介した2つのAIと、第3章でご紹介したAIファースト実現のためのAIの必要要件に現在どれだけの技術の差異があるかを考察。最終章の第6章ではAIファーストのビジネス戦略を実現するための最後のミッシングピースについて述べます。




【コンテンツ】

第1章 人間の脳とAI

第2章 高度な人間の脳とAI

第3章 AIファーストカンパニーと実現のアプローチ

第4章 強いAIの2つの候補

第5章 強いAIと人間の脳

第6章 強いAIによるAIファーストを目指して



【著者について】

鹿子木宏明


東京大学大学院で博士(理学)を取得後、1996年にマイクロソフト入社。機械学習アプリケーションの開発等に携わる。2007年10月横河電機入社。プラントを含む製造現場へのAIの開発、適用、製品化等を手掛ける。強化学習(アルゴリズムFKDPP)の開発者の一人。2022年7月より横河デジタル株式会社代表取締役社長。著書に『プラスサムゲーム』(ディスカヴァー・トゥエンティワン 2023年)。
目次プレビュー
  • はじめに
  • 第1章 人間の脳とAI
  • 第2章 高度な人間の脳とAI
はじめに
  • AIと生物の脳
  • AIと赤ちゃんの脳
  • 汎用目的の学習
  • 脳の創造性とAI
  • AIファーストの型
  • 強いAI候補① Deep Q-Network(DQN)
  • 強いAI候補② Factorial Kernel Dynamic Policy Programming (FKDPP)
  • 強いAIの必要条件の仮説 ①試行錯誤による学習
  • 強いAIの必要条件の仮説 ②「物語」を使った長期的な予測での損得勘定
  • 強いAIの必要条件の仮説 ③N次元データのマッピング(状況・空間認識)
  • 強いAIの必要条件の仮説 ④内部での思考実験による「物語」の創作
第6章 強いAIによるAIファーストを目指して
あとがき
参考文献、記事、ウェブサイト

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