出版社内容情報
人工知能や機械学習の発展を背景にしながら，人の心を知るために進展する認知科学のモデル研究について，新しく魅力的な旅路を紹介。
内容説明
子どもが言葉を覚えていくように、ロボットが自ら学習し発達することができるのだろうか。人工知能が人間の認知システムのダイナミクスをひも解く。
目次
第１章 実世界認知のモデル
第２章 人工知能と記号の旅路
第３章 カテゴリ形成と確率的生成モデル
第４章 概念とカテゴリを形成するロボット
第５章 語彙を獲得するロボット
第６章 内的表象を生み出すディープラーニング
第７章 記号創発ロボティクスと認知理解の発展
終章 越境する記号創発ロボティクス
著者等紹介
谷口忠大［タニグチタダヒロ］
２００６年京都大学大学院工学研究科精密工学専攻博士後期課程修了。現在、立命館大学情報理工学部教授、博士（工学）。専門分野は創発システム、人工知能、機械学習、ロボティクス（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
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りょうみや
30
前著の「記号創発ロボティクス」が面白く、この「越境する認知科学」シリーズ他書も良かったのでその流れで手に取った一冊。前著に最新のディープラーニングの項目を加えバージョンアップした内容。人間の認知の深層に迫っていく感覚が得られる。しかし専門性も大幅に上がっていて数式も出てくるので読みやすさは圧倒的に前著。最後に物理学者が微分方程式を扱うようにあまねく認知科学者が確率的生成モデルを扱い議論を前進する時代が待望されると言うが、それに納得させられる。2022/12/25
shin_ash
6
記号論的な話とパターン認識な話はどの様に繋がるのか？いわゆる“記号接地問題”的なところに興味があった。そして本書は自分が知りたい、理解したいと思っていることが言語化されていた。本書では記号という言葉は慎重に扱われ「記号」を前提にする記号接地問題は存在しないと言う。そういう意味では記号接地問題と言うのはよくないだろう。「認知的な閉じ」を前提にする記号創発システムとその構成論的研究アプローチである記号創発ロボティクスのモデルは説得力がある。また構成論的であるためアナロジーを得やすく実務に応用しやすい様に思う。2021/05/22
Haruki
5
前著に続く「認知的な閉じ」を前提とした記号、言語の獲得について、発展著しいAI技術による高次元特徴表現のグラフィカルモデルを中心に、人間の認知構造を意識しつつその概要と2020年時の到達点を知れる。記号接地問題ではなく記号創発問題と喝破し、カテゴリや概念形成のための確率的生成モデルを導入し、マルチモダリティによる観測情報を通じて内的表象の潜在変数を教師なし学習で推論していくアルゴリズムの構築、また認知の構成論的理解を目指す。分散表現やVAEの強力なアルゴリズムや統語的理解から、圏論との関連が微かに見える。2023/12/24
Go Extreme
2
実世界認知のモデル：実世界認知 記号創発ロボティクス 認知科学とロボティクス 科学でのモデル ロボットの定義と身体性 認知的な閉じと機能の構成 人工知能と記号の旅路：人間・計算機と記号論理学にとっての記号 知覚的記号・創発的記号システム カテゴリ形成と確率的生成モデル 概念とカテゴリを形成するロボット：マルチモーダル物体概念の形成 位置と画像と単語による場所概念の形成 語彙を獲得するロボット 内的表象を生み出すディープラーニング 記号創発ロボティクスと認知理解の発展 越境する記号創発ロボティクス2021/03/07
