ディープラーニング　学習する機械　ヤン・ルカン、人工知能を語る

★2024年ノーベル物理学賞関連書籍★
ディープラーニング誕生前夜の研究者らの交流・研究が赤裸々に綴られている！

フランスで10万部発行！　2018年度チューリング賞受賞、ヤン・ルカン氏（Facebook副社長）の「ベストセラー」がいち早く日本上陸！

AIとその中核をなす「ディープラーニング」の過去と現在、そして未来像とは？
ディープラーニングの父であるヤン・ルカン氏がエキサイティングに綴る。

・ヤン・ルカンは、なぜあきらめなかったのか？
・AI革命の恩恵を受けるのは、誰か？
・ディープラーニングは、論理的思考ができない？
・AIが、人間の「常識」を持つ日はくるのか？

【成毛 眞氏　絶賛！！】
一気に読める面白さ！　AI時代の基本図書になるだろう。

【本書「監訳者あとがき」より抜粋】
本書は、ディープラーニングに関する書籍のなかでも、最も俯瞰的な視点で書かれた本のひとつであろう。技術に忠実であり、平易でありながら難解な説明を避けることなく、また、歴史や未来、社会的なインパクトにも言及している。

【本書「序章」より抜粋】
本書では、コンピュータ科学と神経科学が交差する領域で現在進められている科学的アプローチの実際を、安易な比喩に頼ることなく、一歩一歩解き明かしていきたい。
人工知能の本質に迫るべく、本書は2通りの読み方ができるようにしてある。ひとつ目は一般読者向けに、一読して理解できる平易な文章で、物語り、説明し、分析している。2つ目は詳しく知りたい人向けに、ところどころ数式やプログラムを使って、高度な数学的考察を行っている。

【主な内容】
序 章
第1章　AI革命
第2章　AIならびに私の小史
第3章　単純な学習機械
第4章　最小化学習、学習理論
第5章　深層ニューラルネットワークと誤差逆伝播法
第6章　AIの支柱、ニューラルネットワーク
第7章　ディープラーニングの現在
第8章　Facebook時代
第9章　そして明日は？　AIの今後と課題
第10章　AIの問題点
終 章

Ⓒ松尾豊・小川浩一

目次

第1章　AI革命
偏在するAI／人型ロボットのまやかし／GOFAIから……／……機械学習へ／新旧のブレンド／定義の試み／今後の課題／アルゴリズムの外側

第2章　AIならびに私の小史
終わりなき探求／まずは論理／神経科学とパーセプトロン／冬の時代／「異端の過激派」／舞台に上がる／学習のコネクショニズムモデル／レズーシュでのシンポジウム／誤差逆伝播法／大御所たちの殿堂／ベル研究所時代／タブー視されるニューラルネットワーク／「ディープラーニングの陰謀」

第3章　単純な学習機械
発想の源アメフラシ／学習と誤差の最小化／数学好きのための補足／ガリレオとピサの斜塔／画像その他を認識する／ローゼンブラットとパーセプトロン／25ピクセルのグリッド／教師あり学習と汎化／パーセプトロンの限界／解決策：特徴の抽出

第4章　最小化学習、学習理論
あらまし／谷底を見つける／勾配計算の実際／確率的勾配降下法／ニセの谷底／学習の一般理論／モデルの選択／牛と3人の科学者／オッカムの剃刀／訓練のプロトコル／妥協点を見つける／ブール関数のめまい／正則化／人間のための教訓

第5章　深層ニューラルネットワークと誤差逆伝播法
ミルフィーユ／連続的なニューロン／わがHLM！／誤差逆伝播法の数学的理解／多層の有用性について／反論に打ち勝つ／特徴の学習

第6章　AIの支柱、ニューラルネットワーク
2012年の爆弾／単純型細胞／複雑型細胞とプーリング／福島の先見性／畳み込みニューラルネットワーク／物体の検出、位置決定、セグメンテーション、認識／セマンティックセグメンテーション

第7章　ディープラーニングの現在
画像認識／コンテンツの埋め込みと類似性の測定／音声と音の合成／言語理解と翻訳／予測／AIと科学／自律走行車／自律と混合システム／完全自律？　エンドツーエンドの訓練／仮想アシスタント／医用画像と医学／検索アルゴリズム

第8章　Facebook時代
マーク・ザッカーバーグにスカウトされる／Facebook人工知能研究所／目論見／情報のフィルタリング／ニュースフィード／Facebookとメディアの未来／新しいFacebook／チューリング賞

第9章　そして明日は？　AIの今後と課題
自然は発想の源／機械学習の限界／強化学習の限界／常識という問題／人間の学習方法／自己教師あり学習／多重予測と潜在変数／予測能力？／自律知能システムのアーキテクチャ／ディープラーニングと推論／知能をもつ物体／AIによる未来

第10章　AIの問題点
AIが社会や経済を変える／AI革命の恩恵を受けるのは誰か？／軍事転用の危険性／バイアスとセキュリティ逸脱／AIは説明可能であるべきか？／人間の知能に対する理解は深まるか？／脳は機械にすぎないのか？／すべてのモデルは間違っている／心配する声／AIが飛躍的発展を遂げるには？／機械に意識は宿るだろうか？／機械に感情は宿るだろうか？／ロボットは権力を握ろうとするだろうか？／新たなフロンティア／知能の科学？

書誌情報

紙版

• 発売日: 2021年10月25日
• ISBN: 9784065238080
• 判型: A5
• 価格: 定価：2,750円（本体2,500円）
• ページ数: 384ページ

電子版

• 発売日: 2021年10月22日
• JDCN: 06A0000000000380754D

著者紹介

著： ヤン・ルカン（ヤン・ルカン）

ニューヨーク大学教授およびFacebook副社長 1960年フランス生まれ。1987年パリ第6大学にて計算機科学のPhDを取得。AT&Tベル研究所、AT&T研究所などを経て、2003年からニューヨーク大学教授。2013年には兼業でFacebookに入社し、Facebook人工知能研究所を創設。機械学習、コンピュータビジョン、計算論的神経科学などに関心を持つ。 2018年に、コンピュータ科学分野における最高の栄誉とされるACMチューリング賞を、ジェフリー・ヒントン、ヨシュア・ベンジオとともに受賞。

監・訳： 松尾　豊（マツオ　ユタカ）

東京大学大学院工学系研究科 教授／日本ディープラーニング協会 理事長 1975年香川県生まれ。1997年東京大学工学部電子情報工学科卒業。2002年同大学院博士課程修了。博士（工学）。産業技術総合研究所、スタンフォード大学などを経て、現職。人工知能学会理事、編集委員長、倫理委員長などを務める。 2016年に、『人工知能は人間を超えるか　ディープラーニングの先にあるもの』で大川出版賞、ビジネス本大賞特別賞など受賞。

訳： 小川　浩一（オガワ　コウイチ）

翻訳家 1964年京都府生まれ。東京大学大学院総合文化研究科修士課程修了。英語とフランス語の翻訳を児童書から専門書まで幅広く手掛ける。主な訳書に、『できる研究者のプレゼン術』『アーティストのための形態学ノート』『GRAPHIC DESIGN THEORY』『ティラノサウルス とびだす解剖学ガイド』などがある。