我妻 幸長(著)
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【本書の概要】
本書はUdemyで大人気の講座、
『脳科学と人工知能:シンギュラリティ前夜における、人間と機械の接点』
をもとにした書籍です。
脳と人工知能のそれぞれの概要から始まり、
脳の各部位と機能を解説した上で、
人工知能の様々なアルゴリズムとの接点をわかりやすく解説。
脳と人工知能の、類似点と相違点を学ぶことができます。
後半の章では「意識の謎」についても解説します。
【シンギュラリティ】
また近年、人工知能の分野では「シンギュラリティ」という概念が注目されています。
シンギュラリティとは指数関数的に高度化する技術や人工知能が未来に人間の知能を凌駕するという概念ですが、
本書を読むことでそうしたシンギュラリティへの洞察力も養うことができます。
【対象読者】
・人工知能に強い関心があり、人工知能の背景にある天然の「知能」の仕組みについて知りたい方
・人工知能に関して、技術面以外の知識、特に生物学的側面を知りたいエンジニア
・人工知能の未来と、自身のキャリアを関連付けて考えたいビジネスマン
・素朴に、「ヒトって何?」という疑問のある方
・知性の本質をアルゴリズムで探究したい方
【著者プロフィール】
我妻幸長(あづま・ゆきなが)
SAI-Lab株式会社を起業。「ヒトとAIの共生」がミッション。
人工知能(AI)関連の研究開発、教育、アプリ開発が主な事業。
著者のYouTubeチャンネルでは、無料の講座が多数公開されている。
近年、人工知能の分野では「シンギュラリティ」という概念が注目されています。シンギュラリティとは指数関数的に高度化する技術や人工知能が未来に人間の知能を凌駕するという概念ですが、本書を読むことでそうしたシンギュラリティへの洞察力も養うことができます。
ヒトの脳の構造について、その構造と機能について解説します。
ヒト脳と人工知能の接点に触れ、共通点や違いについて探ります。
意識と無意識、脳の損傷と意識、意識の起源などについて考察し、「意識とは何か?」「意識はどこにあるのか?」を探ります。
Preface イントロダクション
0.1 本書の対象
0.2 本書の構成
0.3 本書の読み方
Chapter 1 脳科学と人工知能の概要
1.1 脳の概要
1.2 脳科学の歴史
1.3 人工知能の概要
1.4 人工知能の歴史
1.5 Chapter 1のまとめ
1.6 小テスト:脳科学と人工知能の概要
Chapter 2 脳の構造
2.1 概要:脳の構造
2.2 神経細胞とグリア細胞
2.3 脳の進化
2.4 大脳皮質―脳葉と機能局在―
2.5 大脳皮質―層構造―
2.6 大脳辺縁系
2.7 大脳基底核
2.8 小脳
2.9 間脳と脳幹
2.10 Chapter 2のまとめ
2.11 小テスト:脳の構造
Chapter 3 脳における演算と記憶
3.1 概要:脳における演算と記憶
3.2 神経細胞における演算
3.3 シナプスと神経伝達物質
3.4 神経細胞の種類
3.5 記憶のメカニズム
3.6 Chapter 3のまとめ
3.7 小テスト:脳における演算と記憶
Chapter 4 脳と人工知能
4.1 概要:脳と人工知能
4.2 人工ニューロン、人工ニューラルネットワーク
4.3 畳み込みニューラルネットワークと視覚
4.4 強化学習
4.5 教師なし学習と大脳皮質
4.6 過学習と汎化能力
4.7 Chapter 4のまとめ
4.8 小テスト:脳と人工知能
Chapter 5「意識」の謎を探る
5.1 概要:「意識」の謎を探る
5.2 意識とは?
5.3 意識はどこにあるのか?
5.4 複雑ネットワーク
5.5 意識を扱う理論
5.6 Chapter 5のまとめ
5.7 小テスト:「意識」の謎を探る
Chapter 6 アルゴリズムによる「意識」の探究
6.1 概要:アルゴリズムによる「意識」の探究
6.2 脳を再現する試み
6.3 セル・オートマトン
6.4 トーラス上のニューラルネットワーク
6.5 「恒常性」の導入
6.6 「馴化」の導入
6.7 投射と介在/興奮と抑制
6.8 ヘブ則の導入
6.9 ネットワークに「意識」は宿るのか?
6.10 Chapter 6のまとめ
Chapter 7 脳科学と人工知能の未来
7.1 汎用人工知能は実現するのか?
7.2 AIと倫理
7.3 脳とAIの共存
7.4 最終テスト
Appendix 1 シミュレーションの実行方法
AP1.1 シミュレーションを実行する
Appendix 2 さらに学びたい方のために
AP2.1 推薦書籍
AP2.2 著書
AP2.3 Udemyコース
AP2.4 YouTubeチャンネル
山のトンネル さん
2022-04-08
教授推薦書
ちょ さん
2021-11-10
生物神経科学とネットワーク科学、機械学習がライトに書かれていて読みやすかった。入門書にいいかも
mim42 さん
2021-04-07
著者と関心領域が丸かぶり。さらっと読ませていただいた。巻末の参考図書情報も丸かぶりだ。Diffとしては行為-知覚-感情の数理モデルへの言及だろうか。人工的な「学習」と脳のそれとの比較において、BPが起こらない脳と起こるAIとの説明ギャップをどう埋めるのか、私も探りたい。基本的に少ない言葉で少なくない情報量。お得。