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イラストで学ぶ 人工知能概論 (KS情報科学専門書) 単行本 – 2014/9/25
谷口 忠大(著)
ホイールダック2号の冒険物語を通して、人工知能全般が学べる異色の教科書!位置推定、学習と認識、自然言語処理を中心に解説。ストーリー仕立てだから簡単に理解できる。まずは、この1冊から始めよう!
ホイールダック2号の冒険物語を通して、人工知能全般が学べる異色の教科書。
まずは、この1冊からはじめよう!
・ストーリー仕立てだから、いとも簡単に理解できる!
・探索、位置推定、学習と認識、言語と論理の概要をわかりやすく解説!
・さまざまなアルゴリズムが掲載されているから、実装に役立つ!
ホイールダック2号の冒険物語を通して、人工知能全般が学べる異色の教科書。
まずは、この1冊からはじめよう!
・ストーリー仕立てだから、いとも簡単に理解できる!
・探索、位置推定、学習と認識、言語と論理の概要をわかりやすく解説!
・さまざまなアルゴリズムが掲載されているから、実装に役立つ!
- 本の長さ245ページ
- 言語日本語
- 出版社講談社
- 発売日2014/9/25
- 寸法15 x 1.7 x 21 cm
- ISBN-104061538233
- ISBN-13978-4061538238
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商品の説明
著者について
1978年京都市生まれ.2001年京都大学工学部物理工学科卒業.2006年京都大学大学院工学研究科精密工学専攻博士課程修了.博士(工学).
日本学術振興会特別研究員,立命館大学情報理工学部知能情報学科助教などを経て,2010年より立命館大学情報理工学部知能情報学科准教授.
記号創発システムの構成論的理解や機械学習技術の応用に関する研究に従事.計測自動制御学会学術奨励賞,システム制御情報学会奨励賞・論文賞・砂原賞などを受賞している.
著書に『コミュニケーションするロボットは創れるか』エヌティティ出版(2010),『ビブリオバトル(文春新書)』文藝春秋(2013),『記号創発ロボティクス(講談社選書メチエ)』講談社(2014)などがある.
日本学術振興会特別研究員,立命館大学情報理工学部知能情報学科助教などを経て,2010年より立命館大学情報理工学部知能情報学科准教授.
記号創発システムの構成論的理解や機械学習技術の応用に関する研究に従事.計測自動制御学会学術奨励賞,システム制御情報学会奨励賞・論文賞・砂原賞などを受賞している.
著書に『コミュニケーションするロボットは創れるか』エヌティティ出版(2010),『ビブリオバトル(文春新書)』文藝春秋(2013),『記号創発ロボティクス(講談社選書メチエ)』講談社(2014)などがある.
登録情報
- 出版社 : 講談社 (2014/9/25)
- 発売日 : 2014/9/25
- 言語 : 日本語
- 単行本 : 245ページ
- ISBN-10 : 4061538233
- ISBN-13 : 978-4061538238
- 寸法 : 15 x 1.7 x 21 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 432,798位 (本の売れ筋ランキングを見る)
- カスタマーレビュー:
著者について
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京都府京都市出身．1978年生まれ．京都大学博士（工学），中小企業診断士（経済産業省登録）．立命館大学情報理工学部 教授，パナソニック 客員総括主幹技師
2006年京都大学工学研究科博士課程修了．日本学術振興会特別研究員を経て，08 年より立命館大学情報理工学部助教．10年4月より同准教授，17年4月より現職．17年4月よりパナソニック客員総括主幹技師兼務．2022年より立命館大学RARAフェロー．
個体と組織に於ける記号過程の計算論的な理解や機械学習技術の応用に関する研究に従事．記号創発システム論を提案し，記号創発ロボティクスを始めとする，人工知能，機械学習に関わる研究に従事．
計測自動制御学会学術奨励賞，システム制御情報学会奨励賞，論文賞，砂原賞など各種学会賞を受賞．元IPA未踏IT人材発掘事業開発者．IEEE，計測自動制御学会，日本人工知能学会，システム制御情報学会，日本神経回路学会，日本認知科学会などの会員．
また，「人を通して本を知り，本を通して人を知る」のキャッチフレーズで知られる知的書評合戦ビブリオバトルの発案者でもある．2010年から2015年の間，ビブリオバトル普及委員会代表，後に理事．2016年より一般社団法人ビブリオバトル協会代表．
カスタマーレビュー
星5つ中4.5つ
26グローバルレーティング
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上位レビュー、対象国： 日本
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- 2020年4月5日に日本でレビュー済みフォーマット: 単行本Amazonで購入この本はホイールダック２号という仮想ロボットキャラの冒険物語仕立てという構成で、読む前はありがちなマンガでわかる、と題された一般向けの読み物のひとつぐらいに思っていたのですが、読まれた方は知ってのとおり、現物は大学の講義での使用を想定した専門書で、迷路を抜けて宝物を探してスフィンクスと対決する、というストーリーが非常に面白いし分かりやすかったので星５つです。コンセプトの勝利と言って良いか思います。
取り上げている題材も多彩なのにストーリーが無理なく展開しているのも流石です。
誤解がないように一応書いておきますが昨今人工知能扱いされている (パーセプトロンを含む)ニューラルネットワークは申しわけ程度しか顔を出しませんが、この本の価値を下げるものではないと思います。
逆に読みどころを挙げるとしたら、著者の先生の専門が人工知能それ自体ではなく、ロボットの制御を目的に含めた人工知能のためだとは思いますが、他の人工知能の教科書ではまず見かけない制御系の話題のベイズフィルタと粒子フィルタ(他の本ではパーティクルフィルタとも表記がされるようです)の解説が載っているところです。
いずれにしても最後のスフィンクスの謎かけがあまり謎になっていない気がするので改訂版を出すときには、最近の深層学習系の自然言語処理の話題を踏まえた、もうひと捻りした謎かけ(良くある例で言えば分散表現のking - man + womanとか)にしてもらえれば最高ではないかと思います。
ところで、この大手出版社の他の多くの学術書と同様に、この本も色刷りの一方で紙質が良くないわけですが、主役のホイールダック２号が出口と宝箱を求めてさ迷うダンジョンには、この紙質が合っている気もします。
それと「イラストで学ぶ」という書名ですが、表紙に断片的に載っているイラストの全体が本文中の随所に挿入されているわけですが、そのほとんどがそこで解説されている話題の説明には直接関係しないので、「イラストで学ぶ」というのとはちょっと違う気がしたりもします。 - 2015年11月29日に日本でレビュー済みAmazonで購入曖昧で複合的な学問である人工知能を、学生にどう教えたら良いのか。著者は、仮想の人工知能ロボットを題材にすることとした。「ホイールダック２号」と名付けたその可愛らしいロボットが、自律的に迷路を通り抜け、出口にいるスフィンクスの問いに答えられるようになるためには、どんな知能を与えたらよいのか。著者は、章ごとに問いを出し、その解を得ようとする読者を深い思考へと導く。
まず、迷路の中を、効率よく確実にゴールを目指すようにするためには、どういう知能を与えたら良いのか、という問いが提示される。前提条件は、「（ロボットは）完全な地図を持っている」「自分は迷路の中でどこにいるか認識できる」「物理的につながっている場所・状態には意図すれば確実に移動できる」といった具合だ。この前提条件がとてもよくできていて、すなわち、この解を得るためには、大きさと向きをもった状態と行動を表現する「状態空間」と、深さを優先するか幅を優先するかという「基本的な探索」という知識を理解しなければならないのだ。
次に、与えられる問いは、迷路の中に点在する敵をどう回避したらよいのか、というもの。コスト最小化問題から、利得最大化問題にハードルが上がったときに、読者は新たに「ゲーム理論」を理解する必要が出てくる。ここでいうゲームとは、行動を選択する主体である複数のプレイヤーがそれぞれ行動することで全体として何らかの結果が生まれるような状況を指す。言葉の定義は易しそうだが、一つ一つひも解いていくと、その奥深さに気づかされる。
中盤以降は、今流行りのキーワードが並ぶ。「強化学習」「パターン認識」「自然言語処理」などである。問いは、現実世界に近くなればなるほど、不確実性に富んでいて、導く解は難しくなる。「迷路に入る前に迷路の地図が完全にわかっているなどといった仮定はそもそもおかしいのではないだろうか」「さぁ、お宝とってゴールに向かうぞ！ しかし、ちょっと待てよ。 お宝やゴールって何だろう」。当たり前だと思っていた前提が、前提でなくなる瞬間には、不安で心がいっぱいになる。しかし、著者の誘導で解にたどり着けたあかつきには、その不安の量を超えてあまりある喜びにどっぷりと浸ることができる。
堅苦しくなく、また、奇をてらってもいない。基本をおさえ、応用へといざなう良書である。 - 2017年12月1日に日本でレビュー済みフォーマット: 単行本Amazonで購入人工知能はいろんな分野に細かく分かれているので、概論をふつうに書くとオモチャ箱をひっくり返したようにゴチャゴチャしてしまい、数学や物理のような体系的な説明は難しくなる。たとえばゲーム理論のあとにいきなり述語論理が来て、そのあとに動的計画法が来たりすると、バラバラに見えて意欲が下がる。それを防ぐために、この本ではホイールダック２号というゆるキャラを持ち出し、そのキャラの知能の進歩をストーリーとして追う形にすることで「内容のぶつ切り感」を最小化している。この戦略が非常にうまい。
また粒子フィルタやQ学習など、初心者向けの本であまり見ない話題も、きちっと解説してあるのは非常に助かる。ただ、１０章のクラスタリングの章は短いページ数に内容を詰めすぎていて読むのがしんどかった。EMアルゴリズムの説明は５行しかない等、各トピックの扱いは少ない。
この本に触発されて書かれた同シリーズの「イラストで学ぶロボット工学」（著者は異なる）にもホイールダック２号は登場するのだが、変なところにロボットアームが付いて醜い姿にされてしまっているので、本書を楽しく読んだ人はショックを受けてしまうかもしれない。 - 2015年7月20日に日本でレビュー済みフォーマット: 単行本Amazonで購入とても分かりやすかったです
サポートページと併せてさらに勉強になりました - 2017年10月31日に日本でレビュー済みフォーマット: 単行本・強化学習、隠れマルコフモデルの最適フィルタと粒子フィルタ
・クラスタリングとパターン認識
・自然言語処理と推論の理論的基盤を与える記号論理
これらの基本を楽しく学ぶことができる。
イラストが理解の手助けとして機能している珍しい解説書。素晴らしい。
特に、強化学習やマルコフモデルは、データの保持、実装方法に関して無理なく把握できるよう配慮がなされている。素晴らしい。
粒子フィルタがなぜ重要なのか手に取るようにわかるのもありがたい。素晴らしい。
トピックごとに解説の深さに相当のばらつきがあるが、全体はよく出来ている。まさに概論。素晴らしい。
ということで、今すぐカートに入れましょう。 - 2016年6月13日に日本でレビュー済みフォーマット: 単行本イラストが可愛らしく、気軽に読み続けることができます。人口知能を学ぶ上で必要な知識も得られる素晴らしいテキストでした。独学で学んでいく人にオススメです！
- 2016年10月17日に日本でレビュー済みフォーマット: 単行本2014年の本。著者は立命館大学理工学部准教授。
曰く・・・
相手の行動が何であろうが、その行動をとった方が高い利得を得られる行動を支配戦略という。相手の行動が変わらない場合に、自分がその行動以外の行動をとれば利得が減ることはあっても増えはしない行動が最適な反応であり、行動の組が互いに相手の行動に対する最適な反応となっているときにナッシュ均衡であるという。
試行錯誤を通して、報酬を得ることで徐々に行動パターンを学習していく過程をモデル化し、この過程を数学的に表現した理論が「強化学習」。
隠れ層が無限個あれば三層ニューラルネットワークにおいて、あらゆる非線形関数が近似できることが知られているため、慣例的にも三層ニューラルネットワークを用いることが多い。
など。
総花的な解説であり、かつ、さまざまな手法の意義をえぐる感じではないので、ちょっと読みにくかった。 - 2015年5月19日に日本でレビュー済み記憶の片隅にある数学の知識と少しの忍耐さえあれば、専門家やエンジニアじゃなくても本書を読み進めることが出来ます。人工知能の基本的な仕組みを学ぶことが本書の目的ですが、人工知能の仕組みを学ぶことは、「人の考え方」を学ぶことにもつながります。例えば、「無為に過ごす」とは、何にも取り組むことなく行動しない様を表す言葉で、批判的な意味合いに使われますが、人工知能のアルゴリズムでは、「"何もしない"という行動」と解釈します。ビジネスでも、あえて、自らは動かないことが、周りが動きを誘発し、自らの利得を増やすことに繋がる...そういう場面があります。自分が持つビジネスロジックを人工知能のアルゴリズムに照らしあわせることで、自分の行動原理を再点検できるのではないでしょうか。
