「人工知能は人間を超えるのか ディープラーニングの先にあるもの」角川EPUB選書 松尾豊
https://www.amazon.co.jp//dp/4040800206/
<この項は書きかけです。順次追記します。>
Youtube
『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』松尾豊東京大学准教授セッション
https://www.youtube.com/watch?v=lqywEafvq_Q
書籍の感想（Youtubeの感想は別途）
人工知能急上昇(boom)がなぜ起き、なぜ冬が来たかについて、研究者を守るため突っ込んでいないのが悲しい。
1)急上昇(boom)が起きると論文が通りやすくなり、論文を通したい人、研究費が取りたい人が群がる。
研究量が爆発するため、審査に回る人が足りず、事実上無審査となる。誰もが増大する研究費の恩恵にあずかってしまう。
-
応用例が人気があり、意味のない適用でも通ってしまう。
急上昇(boom)の方法を取らずに、他の方法を取っても実現することを、あえて急上昇(boom)の方法で説明する。 -
無意味な情報が爆発するため、徐々に無駄なことをしていることに気がつく人が増える。冬を迎える。
この仕組みを詳細に説明しないと、現在起きている深層学習、量子計算機の急上昇のうち、初めから無駄撃ちとわかっている事項なのか、やむを得ない実験なのかの違いの見分け方を知ることができない。
どんな実験も、誰もやってない限り、やる意味はある。
やった結果のまとめ方が、次のようなものであれば駄目なやつと思うとよい。
- 量を増やしていくことが大事
- 誤差を小さくしていくことが大事
それでは、やむを得ない実験であるかを判断する基準はなんだろう。
- 論理科学、物理科学、生命科学、社会科学の２つ以上の視点での成果を明確に切り分けている。ある視点で駄目でも、他に転用できる可能性を常に追求している。
- 本質的な問題か、応用的な問題かの均衡に気を使い、何かは解決しようとしている。
- 他の方法で実現した場合との利害得失を見積もり、それぞれの短期的、中期的、長期的な展望を示している。
人工知能、機械学習、深層学習を人間が人間を支配する道具として使った場合に、防ぐ方法があるかどうかを示していない。賢い人ならわかるでは、賢くない人は賢い人に支配されても仕方がないという論調とどう違うのかがわからなかった。
はじめに
注１ 特徴表現学習
序章
米長邦雄 p.75 「われ敗れたり」
セルゲイ・ブリン
星野新一
ジェフリー・ヒントン
ヤン・ルカン
アンドリュー・エン
山川宏
川上量生
アンドリュー・マカフィー 機械との競争
映画 トランセンデンス
映画 her/世界でひとつの彼女
映画 イミテーションゲーム/エニグマと天才数学者の秘密
映画 2001年宇宙の旅
映画 ターミネーター、ターミネーター４
レイ・カーツワイル
スティーブ・ホーキング
イーロン・マスク
ビルゲイツ
注2 認知コンピューティング
IBM
注3
One third of jobs in the UK at risk from automation, Deloitte, 2014
注4
Fray, Carl Benedikt and Michael A. Osborne, The future of employment how susceptible are jobs to computerisation? Sept 17, 2013
注5
エリック・ブリニョルフソン 機械との競争 日経BP
https://www.amazon.co.jp/dp/4822249212/
注6
Stephen Hawking warns artificial intelligence could end mankind, BBC interview, 2014.12
http://www.bbc.com/news/technology-30290540
第１章
アラン・チューリング
ロジャー・ベンローズ
皇帝の新しい心
ヒューバート・ドレイフェス
コンピュータには何ができないか
中島英之
西田豊明
スチュワードラッセル
エージェントアプローチ
注7 人間原理
注8
ロジャー・ベンローズ
皇帝の新しい心
注9
ヒューバート・ドレイフェス
コンピュータには何ができないか
注10
甘粕俊一
注11
ブライアン・クリスチャン
機械より人間らしくなれるか
注12
日本ロボット学会
人工知能学会
注13
マービン・ミンスキー
注14
スチュワードラッセル
エージェントアプローチ
第2章 「推論」と「探索」の時代 第1次AIブーム
第1次AIブーム 1960
第2次AIブーム 1980
第3次AIブーム 2010
ジョン・マッカーシー
マービン・ミンスキー
アレン・ニューウェル
ハーバート・サイモン
STRIPS: Stanford Research Institute Problem Solver
テイリー・ウィノグラード
HCI: human computer interface
佐藤慎一
注15
機械学習・特徴表現学習
注16
松原仁
注17
米長邦雄 p.75 「われ敗れたり」
###注18
パーセプトロン
第三章「知識」を入れると賢くなる 第２次AIブーム
p.87
Siri
MYCIN
p.88
pseudomonas, 緑膿菌
p.89
エドワード・ファインゲンバウム
DENDRA
p.91
ダグラス・レナート
cycプロジェクト
p.93
溝口理一
is-a, part-of
小川清 is-a, has-a, use-a
誘導語の対称性を利用し一人HAZOPを組み合わせた効率的な安全分析作業 想定外をなくすためのHAZOPのすすめ
https://www.ipa.go.jp/files/000005325.pdf
p.97
LOD: linked open data
武田英明
山口高平
p.98
Question Answering:質問応答
p.103
ダニエル・デネット
p.105
スティーブン・ハルナッド
注１９
CALO
注20
溝口理一郎 オントロジー工学, オーム社, 2005
注21
ヘビーウェイト・オントロジー、ライトウェイト・オントロジー
注22
IBM
注23
ロボカップ
注24
一階述語論理
注25
シマウマ、ウマ：zebra= string+horse
注26
第五世代コンピュータ, 人工知能学会誌 人工知能, 2014年3月号
注27
冬の時代 海外1987, 日本 1995
第４章「機械学習」の静かな広がり 第３次AIブーム１
p.114
機械学習 machine learning
p.115
統計的自然言語処理
statistical natural language processing
p.121
最近傍法 nearest neighbor
Naive Bayes
p.125
Support vector machine
Neural network
p.128
MNIST
p.131
誤差逆伝播法 back propagation
p.135
Feature engineering
p.137
黒橋禎夫
p.139
ソシュール
注28
SIGKDD Knowledge Discovery in Data, ACM
注29
強化学習
注30
Reuter-21578
注31
p.120
線をひく
注32
ID3, C4.5, C5.0
注33
素性工学、特徴量工学、素性設計、特徴量設計
注34
特徴量表現学習
第５章 静寂を破る「ディープラーニング」第３次AIブーム２
p.144
ILSVRC, Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge
Super Vision
p.146
ジェフリー・ヒントン
p.147
表現学習 representation learning
p.151
ジェフ・ホーキンス 考える脳 考えるコンピュータ
p.167
福島邦彦
野田五十樹
山川宏
注35
p.147
事前知識
注36
特徴表現学習 feature representation learning
representation, represent, re-present,
注37
vanishing gradient problem 消滅する勾配問題
p.149 誤差逆伝播
注38
情報圧縮器
restricted boatsman machine, BBM
人工知能学会 人工知能 2013年5月号ー2014年７月号
注39
p.151
ジェフ・ホーキンス 考える脳 考えるコンピュータ ランダムハウス講談社, 2005年
注40
地理的まとまり。
日本海側、太平洋側
p155
注41
p.156
細くくびれている必要性はない
注42
p.158
主成分、第二主成分、第三主成分
注43
p.162
Quoc V. Le, Marc Aurelio Ranzato, Rajat Monga, Matthieu Devin, Greg Corrado, Kai Chen, Jeffrey Dean. Andrew Y. Ng, BUilding high-level features using large scale unsupervised learning , ICMI, 2012
注44
p.171
GPU
Coates Adam, et. la. Deep learning with COTS HPC systems, Proceedings of the 30th international Conference on Machine Learning 2013
第６章 人口知能は人間を超えるのか ディープラーニングの先にあるもの
p.189
punctual 時間に正確だ
p.193
ノーム・チョムスキー
p.199
リチャード・ドーキンス
p.200
ジェラルド・エーデルマン
p.201
スティーブ・ホーキング
p.202
イーロン・マスク
レイ・カーツワイル
注45
p180
カーネル法 SVM
注46
p181
LSTM long short term memory
注47
p.185
注48
p.190
諏訪正樹
注49
p.199
利己的な遺伝子 -増補新装版-リチャード・ドーキンス
https://www.amazon.co.jp/dp/4314010037/
p.200
脳は空より広いか 「私」という現象を考える, ジェラルド M.エーデルマン, 草思社, 2006
https://www.amazon.co.jp/dp/4794215452/
終章 変わりゆく世界 産業・社会への影響と戦略
p.228
トマ・ピケティ ２１世紀の資本
注51
p.228
機械との競争 エリック・ブリニョルフソン, 日経BP, 2013
https://www.amazon.co.jp/dp/4822249212/
注52
21世紀の資本 トマ・ピケティ, みすず書房, 2014
https://www.amazon.co.jp/dp/4622078767/
注53
p.230
Carl Benedikt Frey† and Michael A. Osborne‡
The future of employment how susceptible are jobs to computerization?, Sept 17, 2013
https://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf
注54
p.233
掘り浩一
注55
p.234 The Current State of Machine Intelligence
http://www.bloomberg.com/company/2014-12-11/current-state-machine-intelligence/
注56
p.244
眼の誕生 カンブリア紀大進化の謎を解く-アンドリュー・パーカー, 思想社, 2006
https://www.amazon.co.jp/dp/4794214782/
Reference on Qiita
人工知能は人間を超えるかを読んだまとめ
https://qiita.com/yuta_ichi/items/993c258d6005cc107a8f
ディープラーニングのことが何となくわかった（読後メモ：人工知能は人間を超えるか）
https://qiita.com/kakeijin/items/21088c9ddc8d750e1042
JDLAのG検定に向けて、「人工知能は人間を超えるか」をまとめてみた
https://qiita.com/masamasa/items/eae9ab25c4cdf89374a3
<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words and/or centences in order.
Este artículo no está completo. Agregaré algunas palabras en orden.
知人資料
' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da
' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1
' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
https://qiita.com/kazuo_reve/items/46fddb094563bd9b2e1e
自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわることがあり、完全に削除したのではなさそう。2024年４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。2025年２月末を目標にしていた。
一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39
views 20,000越え自己記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58e8bd6450957cdecd81
Views１万越え、もうすぐ１万記事一覧 最近いいねをいただいた216記事
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d2b805717a92459ce853
仮説（0）一覧（目標100現在40）
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Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6
Error一覧 error(0)
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C++ Support(0)
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Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
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Ethernet 記事一覧 Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794
Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0
線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001
なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394
言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4
Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53
安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409
プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909
転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe
技術士(0)一覧
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Reserchmap(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/506c79e562f406c4257e
物理記事 上位100
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量子(0) 計算機, 量子力学
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数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d
coq(0) 一覧
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統計(0)一覧
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図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/60440a882146aeee9e8f
色(0) 記事100書く切り口
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品質一覧
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言語・文学記事 １００
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医工連携関連記事一覧
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水の資料集(0) 方針と成果
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自動車 記事 １００
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通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7
日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68
英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d
音楽 一覧(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d
「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b
鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/faa4ea03d91d901a618a
OSEK OS設計の基礎 OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3
coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68
官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3
「はじめての」シリーズ ベクタージャパン
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb
AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869
プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945
LaTeX(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792
自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b
Rust(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927
programの本質は計画だ。programは設計だ。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c8545a769c246a458c27
登壇直後版 色使い(JIS安全色) Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜 スライド編 0.15
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d3070d839f4f735b2b
プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945
逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc
統計の嘘。仮説（127）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b
自分の言葉だけで論理展開できるのが天才なら、文章の引用だけで論理展開できるのが秀才だ。仮説（136）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97cf07b9e24f860624dd
参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1
「何を」よりも「誰を」。１０年後のために今見習いたい人たち
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8045978b16eb49d572b2
Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e
出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840
祝休日・謹賀新年 2025年の目標
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/dfa34827932f99c59bbc
Qiita 1年間をまとめた「振り返りページ」＠2024
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ed6be239119c99b15828
2024 参加・主催Calendarと投稿記事一覧 Qiita(248)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d80b8fbac2496df7827f
主催Calendar2024分析 Qiita(254)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/15807336d583076f70bc
Calendar 統計
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e315558dcea8ee3fe43e
LLM 関連 Calendar 2024
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c36033cf66862d5496fa
Large Language Model Related Calendar
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3beb0bc3fb71e3ae6d66
博士論文 Calendar 2024 を開催します。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/51601357efbcaf1057d0
博士論文(0)関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8f223a760e607b705e78
coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68
あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ae391b77fffb098b8fb4
プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。３つの理由。仮説（168）統計と確率(17) , OSEK(79)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29
出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840
これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/71a09077ac195214f0db
ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b43f0f6976a078d907
アクセシビリティの知見を発信しよう！（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03457eb9ee74105ee618
統計論及確率論輪講（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3
読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b1b5e89bd5c0a211d862
「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b
ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう（あるプログラミング技術の議論報告）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0
脳内コンパイラの3つの危険
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7025cf2d7bd9f276e382
心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説（34）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e
NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6
データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!!
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07
「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説（37）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4
なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64
プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4
【24卒向け】9ヶ月後に年収１０００万円を目指す。二つの関門と三つの道。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb5bff147193f726ad25
「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/00eadb8a6e738cb6336f
大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
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＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on my individual experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
Este artículo es una impresión personal basada en mi experiencia personal. No tiene nada que ver con la organización o empresa a la que pertenezco actualmente.
文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20190723
ver. 0.02 ありがとう追記 20230513
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