ブルーバックス<br> 脳・心・人工知能―数理で脳を解き明かす

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ブルーバックス
脳・心・人工知能―数理で脳を解き明かす

  • 甘利 俊一【著】
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  • サイズ 新書判/ページ数 235p/高さ 18cm
  • 商品コード 9784062579681
  • NDC分類 491.371
  • Cコード C0240

出版社内容情報

私たちの心や脳の仕組みはどこまでわかったのか? 人工知能は「心」を持てるのか? 数理脳科学の第一人者が語る魅惑的な脳の世界。数理で「脳」と「心」がここまでわかった!

囲碁や将棋で、AIが人間に勝利を遂げた。
2045年、人工知能が人間の能力を超える「シンギュラリティ」は、本当に訪れるのか?
数学の理論で脳の仕組みを解き明かせれば、ロボットが心を持つことも可能になるのだろうか?
AI研究の基礎となった「数理脳科学」の第一人者が語る、不思議で魅惑的な脳の世界。

第1章 脳を宇宙誌からみよう
 まずは脳がいつどのように誕生したかをみていこう。その起源をたどるには、宇宙のはじまりを知らなくてはならない。生命が脳を持ち、人に「心」が宿ったのはなぜなのだろう。

第2章 脳とはなんだろう
 私たちの脳には1000 億もの神経細胞が詰まっていて、それが思考を担い、心を司っている。そもそも脳とは、どのような器官なのだろうか。最新研究で明らかになってきた脳のメカニズムを紹介しよう。

第3章 「理論」で脳はどう考えられてきたのか
 現在ブームとなっている人工知能は、脳にヒントを得て1950 年代に提唱された理論モデルから誕生した。「理論」で脳の仕組みを考えるとは、どういうことなのか。その歴史をたどってみよう。

第4章 数理で脳を紐解く(1):神経興奮の力学と情報処理のしくみ
 数学の理論を使って脳の仕組みを考えるのが「数理脳科学」である。本当にそんなことができるのか、数理の世界を披露したい。神経回路はどのように興奮し、記憶はどうやって蓄えられるのだろうか?

第5章 数理で脳を紐解く(2):「神経学習」の理論とは
 数理の視点から、脳がどのように学習するのかを考えてみよう。これは、最近注目を集めている人工知能の「ディープラーニング」の基礎になっている理論である。

第6章 人工知能の歴史とこれから
 技術がさらに発展すれば、人工知能が人間を超える「シンギュラリティ」が本当にやってくるのではと騒がれている。その歴史を振り返り、未来を考えてみたい。

第7章 心に迫ろう
 これまでみてきたように、脳の仕組みが次第に明らかになってきている。だが、脳科学の最終的な目標は「心」を知ることである。それが叶えば、心を持つ人工知能が誕生する日も訪れるのだろうか?

第1章 脳を宇宙誌からみよう
第2章 脳とはなんだろう
第3章 「理論」で脳はどう考えられてきたのか
第4章 数理で脳を紐解く(1):神経興奮の力学と情報処理のしくみ
第5章 数理で脳を紐解く(2):「神経学習」の理論とは
第6章 人工知能の歴史とこれから
第7章 心に迫ろう


甘利 俊一[アマリ シュンイチ]
著・文・その他

内容説明

囲碁や将棋で、人工知能がプロ棋士に勝利を遂げた。2045年、人工知能が人間の能力を超える「シンギュラリティ」は、本当に訪れるのか?数学の理論で脳の仕組みを解き明かせれば、ロボットが心を持つことも可能になるのだろうか?人工知能研究の基礎となった「数理脳科学」の第一人者が語る、不思議で魅惑的な脳の世界。

目次

第1章 脳を宇宙誌からみよう
第2章 脳とはなんだろう
第3章 「理論」で脳はどう考えられてきたのか
第4章 数理で脳を紐解く(1)神経興奮の力学と情報処理の仕組み
第5章 数理で脳を紐解く(2)「神経学習」の理論とは
第6章 人工知能の歴史とこれから
第7章 心に迫ろう

著者等紹介

甘利俊一[アマリシュンイチ]
1936年東京都生まれ。東京大学工学部卒業、同大大学院数物系研究科博士課程修了。工学博士。東京大学教授、パリ大学客員教授、ルーバン大学特任教授などを経て、2003年より理化学研究所脳科学総合研究センター長。現在は、同センター特別顧問。東京大学名誉教授。神経回路網の数理的研究において数々の業績を上げ、IEEE Neural Networks Pioneer賞(1992年)など受賞も多数。国際神経回路学会創立理事、同学会会長も務める(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

こーた

180
いまは三度目の人工知能ブームなのだという。脳の仕組みを理解しようとしてはじまった研究は、進化の賜物である人間の脳の複雑さに根を上げ、別の道を模索しはじめる。論理と数学を携えて、脳に迫り、脳を超えようとする。考えるとは何か、「学習」とは何か、心は作れるのか。教師は信号を送り、層を増やしてトライ&エラーを繰り返し、成功の記憶を強化する。そうやって考える機械は、将棋や囲碁に打ち勝ち、自動車を運転するまでになった。さて次は?人工知能を学べば人間がみえてくる。こんどは人間が人工知能に学ぶ番だ。機械に学べ!2018/11/16

zirou1984

37
紹介される数々の数理科学・情報の理論が「それは私だ」「それも私だ」といった感じで次々と紹介されるのはちょっと笑う。数式部分に関しては斜め読みでほぼ理解していないが、それでも脳と数理の関係性やディープラーニングの構造についてはかなりわかりやすく紹介されており、自己組織化の理論が人工知能の分野において非常に重要な役割を果てしていることがよくわかる。著者が推測するAIの技術爆発は2045年、まだまだ先は長く、それだけ解明されてないことは多いのだろう。2016/09/01

kaizen@名古屋de朝活読書会

25
#説明歌 第三次ニューラルネット本物で人を突破す事例を出して #感想歌 人間の心理操作の情報戦誰が勝つかは金と考え2017/08/27

おりん

24
難しかった。数学が得意であれば理解できるかもしれないが難しい。一番知りたい深層学習のところが一番わかりにくい。再読する予定。巻末の心についての記述はそこまで断定できるの?というものが多くあまり参考にならないと感じた。著者の専門外なので仕方ないか。2018/12/22

masabi

20
脳の仕組みや人工知能の仕組みを数理を交えて説明するのが本書だ。最近の人工知能の発展には脳科学の知見が取り入れられているので一冊である程度知ることができるのはお得だ。ただ鍵となる深層学習自体はまだ数理による解明が済んでいないとのこと。帯の問いには機械が心を持つことはないという答えになる。コラム程度だが学術誌の査読や現在の研究環境についても苦言を呈している。2016/09/04

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