による CNNレポート作成 最大手のテクノロジー企業のいくつかは、人工知能システムの訓練に20万冊の本を利用している。これらの書籍は、生成AIが情報伝達の方法を学ぶのに役立っている。
私たちがAIや生成AI、予測分析に関する本を読んでいる一方で、これらのモデルはより多くの文脈を得るために人間が書いた本を読んでいることは興味深い。
1年も経たないうちに、AIは未来のテクノロジーから、私たちの職業生活に広く応用されるようになった。新興テクノロジー企業は、AIシステムとその生成・思考能力を利用して、部門をまたがる反復タスクを自動化している。
AIについて詳しく知りたい方は、2024年に読むべきAI関連書籍のリストをご覧ください。
今年読むべきAI関連書籍トップ10
1.ヒューマン・コンパチブル人工知能とコントロールの問題
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本について
- 著者：スチュアート・ラッセル
- ページ数： 349ページ
- 見積もり時間: 13時間
- 出版年: 2019
- 推奨レベル: 初中級者向け
- レビューと評価:.
- 4.1/5（アマゾン）
- 4.1/5（グッドレッズ）
スチュアート・ラッセルの『ヒューマン・コンパチブル』：Artificial Intelligence and the Problem of Control）は、2019年に世界を席巻した。ガーディアン』紙は "2019年のAIに関する最も重要な本 "と呼んだ。
この本は、人工知能を提唱し始める前に必要な文脈を提供してくれる。
ラッセルは、人間と機械の対立は避けられず、雇用や人間の価値を脅かすと見ている。しかし、AIを根本から考え直せば、このような事態は避けられる。人間の理解力や機械学習の概念に疑問を投げかけながら、著者は超人的なAIの可能性について論じている。
IQの設計における最大の課題はソフトウェアにあり、そのためにはいくつかのブレークスルーが必要だが、そのひとつに言語の理解が必要だと主張する。
人類は単一の理性的な存在ではない。厄介で、嫉妬に駆られ、非合理的で、一貫性がなく、不安定で、計算能力にリミットがあり、複雑で、進化し、異質な存在なのだ」_スチュアート・ラッセル
キーポイント
- 自律的なAIシステムに起こりうる危険には、致死的な自律兵器、自動化された監視、フェイクニュースの行動操作、自動化された恐喝などがある。
- AIを実世界のアプリケーションに採用する際には、人間の衰弱を避けなければならない。それは、人間がすべてをAIにデリゲート済みとし、自律性を失う時を指す
読者の声
"必読。AIの真のパイオニアの一人によるこの知的ツアーは、魅力的で説得力のある方法で、ますます強力になる人工知能のリスクを説明するだけでなく、具体的で有望な解決策も提案している。"
2.初心者のための機械学習
経由 Amazon
本について
- 著者：クリス・セバスチャン
- ページ数： 163ページ
- 見積もり時間: 2時間
- 出版年: 2019
- 推奨レベル:初心者
- レビューと評価:
- 3.9/5（アマゾン）
- 3.9/5（グッドレッズ）
クリス・セバスチャンは、『初心者のための機械学習』の中で、機械学習は強化学習に対する人間の欲求から発展したと主張している。例えば、コンピュータは当初チェッカーの遊び方を学び、その後チェスの世界チャンピオンに勝った。
セバスチャンは文脈を提供するために、1834年にエンジニアがパンチカードでプログラミングできるようにしたチャールズ・バベッジの機械装置や、1950年にアラン・チューリングが行った機械知能の「チューリング・テスト」といった歴史的発明を取り上げる。
本書は、AI、コンピュータサイエンス、ML、群知能について学ぶことに利息がある人向けである。また、AIエンジニアに高度なアルゴリズムを開発するための情報を提供することで、大規模なデータセットが機械学習に不可欠であることも理解できるだろう。
機械学習、ニューラルネットワーク、群知能は、世界に対して思考し反応することができるマシンを生み出す探求の一環として、相互に作用し補完し合っている」_ - クリス・セバスチャン
主要な要点
- 数学者が機械学習の初期理論を解明したのはかなり昔のことだが、その理論を実際の例に置き換えるのに数十年を要した。
読者の声
"機械学習と、機械学習が我々の生活にどのような影響を与えるかについての賛否両論を、非常に高いレベルで垣間見ることができる良書である"
3.人間のための人工知能
経由 Amazon
本について
- 著者：ジェフ・ヒートン
- ページ番号： 222
- 見積もり時間: 8時間
- 出版年： 2013
- 推奨レベル: 中・上級者向け
- レビューと評価：*。
- 4/5 (Amazon)
- 3.8/5 (Goodreads)
人気のAI本はいくつかあるが、基本的な理解が必要なものが多い。人間のための人工知能：ジェフ・ヒートンによる第1巻は、比較的わかりやすいスタイルでそのギャップを埋めることを目的としている。
読者としては、機械学習に分類される基本的なAIアルゴリズムを理解することができるだろう。第1巻では、コンピュータ・ネットワークとさまざまなタイプの機械学習の文脈で学習を説明する。教師あり学習と教師なし学習に触れながら、著者は大規模な学習モデルを開発・訓練するための回帰やクラスタリングといった重要なテクニックを解説している。
コンピューターベースのニューラルネットワークは、人間の脳とは異なり、汎用的な計算装置ではない。コンピュータベースのニューラルネットワークは、人間の脳とは異なり、汎用的な計算装置ではない。
キーポイント
- ほとんどのAIアルゴリズムは、番号の入力配列を受け入れ、出力配列を生成する。エンジニアは、AIが解決する問題をこのフォームでモデル化することが多い。
読者の声
「本書の情報は、非常にわかりやすく簡潔にまとめられている。トピックの基本的な仕事を理解するのに非常に役立つ。"
4.サイバネティック革命家たち：アジェンデ政権下のチリのテクノロジーと政治
経由 Amazon
本について
- 著者：エデン・メディナ
- ページ数： 326ページ
- 読了時間: 11時間
- 出版年: 2011
- 推奨レベル: 中・上級者向け
- レビューと評価：*。
- 4.3 (Goodreads)
サイバネティック革命家たち：Cybernetic Revolutionaries: Technology and Politics in Allende's Chile（サイバネティック革命家：アジェンデのチリにおけるテクノロジーと政治）』は、人工知能の政治的・技術的交差を扱った、このリストで2冊しかないAIの本のうちの1冊である。著者はAIの危険性を暴く2つのリアルタイムプロジェクトを取り上げている。
ひとつは、平和的な社会主義変革というチリの野心的な実験である。もう一つの例は、国の経済を管理するためのプロジェクト・サイバシンとして知られるコンピューターシステムを構築しようとしたことである。
結果は危険なものだった。
サルバドール・アジェンデ率いるチリ政府は軍事クーデターに巻き込まれ、もうひとつのプロジェクトは実施されなかった。
本書は、総合的な設計システム、人間とコンピューターの相互作用、分権化された管理、全国的なテレックス・ネットワーク、動的システムの動作のモデリングをもたらすはずだったチリ政府のサイバネティック・システムについて詳述している。
インタビュー、写真、スタートレックのようなオペレーション・ルームの生き生きとした描写が、本書の説得力を高めている。
経済管理の問題に対する技術的解決策を追求することは、依存関係理論に見られる経済進捗の考え方に合致しているが、それはある一点に過ぎない」エデン・メディナ
重要なポイント
- チリのプロジェクト・サイバシンは、サイバネティクスとシナジーの略で、国有化された工場をサイバネティクスで管理しようとする試みであった。
- この政治的背景を踏まえ、著者はテクノロジーと政治や人間の価値との関係について教訓を与えている。
読者の声
「サイバネティクス、マネジメント、メインフレームコンピューター！フローチャート!この本を読んでよかった。"
5.AI超大国：中国、シリコンバレー、新世界注文
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本について
- 著者:カイ＝フー・リー
- 試聴時間: 9時間17分
- 出版年: 2018
- 推奨レベル: 初級者、中級者、上級者
- レビューと評価:.
- 4.4 (オーディブル)
AI超大国：中国、シリコンバレー、そして新世界秩序は、AI開発の予期せぬ結末にリスナーを震撼させるオーディオブックである。
実際に起こった興味深いAIのイベントを通して、リー博士はAIの発明をめぐるアメリカと中国の熾烈な競争について触れている。新世界秩序陰謀説や、AIの技術革新が実際の世界政府につながっているのかどうかについても触れている。
著者は、影響を受ける仕事と人工知能が強化する仕事に光を当てる。さらに、著者はAI経済の到来を予言している。
AIが私たち自身を本当に理解できるようになるのは、これらのアルゴリズムが人間の知性の機械的本質を捉えたからではない。AIが私たちを解放し、最適化を忘れさせ、代わりに私たちを真に人間たらしめているもの、すなわち愛し、愛されることに集中させるからだ」_カイ＝フー・リー
キーポイント
- 中国は、熾烈な競争、高い起業家精神、優秀なエンジニアのプール、サポートする政府、リスクを取る意欲を特徴とするユニークなAIエコシステムを持っている。
読者の声
「2018年の最も重要な本の一つである。機械学習（intense learning）を使っている、あるいは使う予定のビジネスに携わっている人は読むべきだ。"
6.マインドの社会
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本について
- 著者：ペドロ・ドミンゴス
- ページ数： 352ページ
- 見積もり時間: 11時間
- 出版年: 2018
- 推奨レベル: 上級・中級者向け
- レビューと評価:
- 4.3/5（アマゾン）
- 3.7/5（グッドレッズ）
AIに関する最良の本の1つである『マスター・アルゴリズム』は、デジタル技術におけるデータ・クラスターから学習することで、MLネットワークがどのように仕事するかを説明している。これらのアルゴリズムは、オンラインで私たちの行動を観察し、私たちを模倣し、利用可能な情報で実験する。
本書の前提は、ほとんどのAI研究所や大学は、データからあらゆる知識を発見し、我々がやりたいことをやるための新しい学習アルゴリズムの基礎を発明しようとしているということだ。著者は、どんな問題領域も予測できる単一のマスターアルゴリズムは存在しないと主張する。
アマゾンやグーグル、その他のテクノロジー企業を動かしている学習マシンについてはこちら。
もしあなたが怠け者であまり優秀でないコンピュータ・サイエンティストなら、機械学習は理想的だ。なぜなら、学習アルゴリズムがすべての仕事をやることで、あなたはすべてのクレジットを手にすることができるからだ。
鍵となるポイント
- 本書では、マスター・アルゴリズムと呼ばれる単一の包括的な学習アルゴリズムのアイデアを紹介している。
- 機械学習のアプローチは5つの部族に分類することができ、それぞれが異なる哲学を表している。それらは、記号論理、コネクショニスト・ニューラルネットワーク、進化的アルゴリズム、ベイズ確率、類推などである。マスター・アルゴリズムは、各部族の強みをカバーする必要がある。
読者の声
"ペドロ・ドミンゴスはMLを解明し、未来がいかに不思議でエキサイティングなものになるかを教えてくれる"
8.ディープラーニング
経由 Amazon
本について
- 著者： マックス・テグマーク
- ページ数： 364ページ
- 見積もり時間: 11時間
- 出版年: 2018
- 推奨レベル: 初級者、中級者、上級者
- レビューと評価:
- 4.4/5（アマゾン）
- 4/5（グッドレッズ）
Times Books of The Yearの中で、Life 3.0：人工知能時代における人間であること』は、超人的な知性は我々の道具になるのか、それとも神になるのかを問う。著者はAIに関する最新の考え方の核心に迫り、神話と現実、ユートピアとディストピアを分ける手助けをする。
テグマークは、人類が目的や収入を失うことなく、自動化がいかに繁栄をもたらすかを説明する。未来の人工知能システムが誤作動やハッキングを受けることなくタスクを遂行するための方法を探る。
アライメント問題とは、超知的AIを構築する上で鍵となる課題である。たとえ私たち自身が目標を特定する方法を知らなくても、いかにして機械に私たちの望みを理解させ、その達成を手助けさせるかである。
鍵となるポイント
- 生命の第1フェーズ（生命1.0）は生物学的、第2フェーズ（生命2.0）は文化的、第3フェーズ（生命3.0）はソフトウェアとハードウェアを設計する能力を持つ技術的生命のフォームである。
- 人工知能における意識の役割と、意識のある機械を作ることの倫理的意味合い
読者の声
"このノンフィクションのフィクションのプロローグは、人工知能への進捗を管理することの重要性を枠付けしている。"
10 ニューラルネットワークとディープラーニング
/画像 https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/01/Neural-Networks-and-Deep-Learning.png ニューラルネットワークとディープラーニング /%img/
この本について
- 著者： Charu C.アッガーワル
- ページ数： 553ページ
- 見積もり時間: 14.8時間
- 出版年： 2023年
- 推奨レベル: 初級者、中級者、上級者
- レビューと評価: 4.1/5 13レビュー
- 4.1/5 13 件のレビュー
ニューラルネットワークとディープラーニング』は、古典的なモデルに触れつつ、ディープラーニングへの現代的なアプローチをとっている。著者は、ニューラルネットワークの理論と青写真は、予測分析やニューラルアーキテクチャなどの複雑なテーマを理解するために不可欠であると、さまざまなケーススタディで論じている。
ニューラルネットワークモデルが既製の機械学習モデルよりも優れた性能を発揮するとき、何が起こるのか、そしてなぜこれらのネットワークのトレーニングは難しいのか。
他の問題を解決するために、エンジニアがどのようにニューラルアーキテクチャを作成するのかを学ぶことができる。著者は、トランスフォーマー、メカニズム、事前訓練された言語モデルなど、最新のML学習のアイデアに焦点を当てている。
ニューラルネットワークの重要な側面は、データのストレージと計算が緊密に統合されていることである。例として、ニューラルネットワークの状態は一過性のメモリの一種であり、コンピュータの中央演算処理装置の中で常に変化するレジスタのように振る舞う」_ - Charu C.Aggarwal
キーポイント
- ニューラルネットワークモデルの強みは、その最大の弱点でもある。
- 従来のML手法は、パラメータ化されたモデルを学習するために最適化と勾配降下法を用いる。ニューラルネットワークシステムも同じ
読者の声
"本書はディープラーニングに関する数少ない学術書であり、ディープラーニングを支える理論やアプリケーションなど、このテーマの基礎に焦点を当てている。"
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