Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• すしな

  読了日：2023/03/21

  041-23.AIというとどうしてもソフトウェアやアルゴリズムに意識が行きがちですが、ハードウェアにおける研究の話を聞けて面白かったです。しかも、今のコンピュータのほとんどがデジタルな中で、アナログなプロセッサを日本で研究しているということだったのでさらに興味深かったです。特に最近のプロセッサはどんどんパワフルになって圧倒的な性能でこなしているのですが、アナログの場合だとより柔軟に処理できるんだそうです。そういうところで日本のプレゼンスを発揮できると良いなと思いました。

• uD

  読了日：2018/05/08

  人工知能と脳の似た点・異なる点、それぞれのメリット・デメリット、AIの歴史とこれから、そして計算と学習の仕組みについて書かれていました。 素人の僕からすると難しい内容も多かったですが、具体的な例を挙げながら説明してくれている箇所は特におもしろかったです。 「近い将来、AI技術の進歩によって職を奪われてしまう！」といった話もありますが、歴史を振り返ると、“革新的な新技術は多くの職を奪う一方で、それ以上の新しい職を生み出すのが常である”のだそうです。 そういった意味でも、知って学んで考えていきたいです。

• うちひと

  読了日：2019/01/06

  オムニバス形式で人工知能を学術的、実用的な観点から概観した本。学術より。ディープラーニングだけでなく、人工“脳”の可能性なども説明しており、俯瞰的。ディープラーニング一辺倒が多い最近の本に比べ、歴史も含め、人工知能の今を概観できる本。専門家でなければ、読み流して概要を掴むことに利用すべきだろう。

• 鉄路のほとり

  読了日：2018/11/02

  第１〜３章がいわゆる人工知能によって何が可能になったのか、の第一線の研究者達による紹介で、非常にわかりやすい。特にIBM Watsonの仕組みが語られる第３章は、人工知能による質問応答システムのビジネスへの応用可能性とその限界がよくわかる。第４章・第５章は脳型コンピュータ、ナチュラル・コンピューティングという、どちらかというと演算機構をどのように設計するかという話で、かなり難解だった。

• 6haramitsu

  読了日：2018/07/09

  AIがまだまだの技術なのがよく分かったし、汎用的なAIはできていないので、解きたい問題に最適な解法を選ばなくてはならない。脳は少ないデータで学習するが、ディープラーニングなどは教師データやビッグデータが必要で、恐らく脳は別の学習方式とのこと。なるほど、AIまだまだの技術なんだなぁ。踊らされずに、技術を選ぶ必要がある。脳の研究ってこんな風なんだなぁとびっくりした。

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