ハンナ・フライ

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アルゴリズムの時代 機械が決定する世界をどう生きるか

ハンナ・フライ

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基本情報

ジャンル
：
文芸
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784163914220
ISBN 10 : 4163914226
フォーマット
：
本
出版社
：
文藝春秋
発行年月
：
2021年08月
発売国
：
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
森嶋マリ ,  
追加情報
:
２９４ｐ；19

内容詳細

犯罪の予測に警察はアルゴリズムを使っている。被告の量刑を決めるために、裁判官もアルゴリズムを使っている。医師が自身の診断より優先させるアルゴリズム、倫理観を問われる自動運転車のアルゴリズム、芸術を数値化するアルゴリズム、民主主義を揺るがすほどの権力を握るアルゴリズムもある。人の判断より機械の判断を優先させるべきなのか？どんなときに機械に頼りたくなる気持ちを抑えるべきなのか？その答えを見つけるために、アルゴリズムをこじ開けて、その限界を見極めよう。

目次 : １章　影響力とアルゴリズム/ ２章　データとアルゴリズム/ ３章　正義とアルゴリズム/ ４章　医療とアルゴリズム/ ５章　車とアルゴリズム/ ６章　犯罪とアルゴリズム/ ７章　芸術とアルゴリズム/ 結論　機械とともに生きる時代に

【著者紹介】
ハンナ・フライ : １９８４年、イギリス生まれ。ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン高等空間解析センター准教授、数学者。数理モデルで人間の行動パターンを解析する研究をおこない、政府、警察、健康分析企業、スーパーマーケットなどとも協力している。ＴＥＤトークで人気を集め、ＢＢＣやＰＢＳのドキュメンタリーの司会も務める。アダム・ラザフォードとのＢＢＣの科学ポッドキャスト『Ｔｈｅ　Ｃｕｒｉｏｕｓ　Ｃａｓｅｓ　ｏｆ　Ｒｕｔｈｅｒｆｏｒｄ＆Ｆｒｙ』は人気長寿番組になっている

森嶋マリ : 翻訳家（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）

（「BOOK」データベースより）

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  • mae.dat さん

    読了日：2021/12/01

    コンピュータ、インターネット、AI（ディープラーニング）、スマートフォンとそれを介したサービス等。技術は望もうと望まなくとも確実に洗練されていく事になります。これらを利用しないなんて、ハードモード。それは修行⁇ であれば、どの様に利用するかを考える方が建設的なのかなぁと、思う訳です。ディープラーニングは素晴らしい汎用性と結果を出していますが、土台にしているベイス統計は誤りを許容しており、ディープラーニングの示す演算結果は“常に”最適解を示す訳では無い事を念頭に置くのが良いのかと。

  • よっち さん

    読了日：2021/10/09

    買い物をしたり検索すると、いろいろ出てくるおすすめや広告。人の意思決定を少しずつ任されるようになったアルゴリズムの可能性と課題を語る一冊。司法、医療、自動運転、犯罪予測、芸術…人間が判断するしかないと思っていた様々な局面で、驚くほど大きな役割を果たしている一方、万能足り得ない現時点での様々な課題。精度を高めるために必要な情報を簡単に渡して良いのか、イレギュラーや情報不足ゆえの誤りといったリスクをどう許容するのか、もはや切り離せないものになりつつあるからこそ、上手い付き合い方を考えてゆく必要がありますね。

  • masabi さん

    読了日：2022/10/22

    【概要】アルゴリズムを信奉するのでも排除するのでもなく、人の意思決定を支援するツールとして位置づけることを主張する。【感想】ネットショッピングでのおすすめ、広告といった日常生活から医療機関、犯罪捜査での活用といった専門性の高い分野までアルゴリズムは普及している。しかし、アルゴリズムも無謬ではない。アルゴリズムに判断を委ねるのではなく、間違いがあれば矯正し、人の選択を支援するに留める。情報をどこまで明け渡すか、アルゴリズムを利用する上でどこまでリスクを許容するかなど議論の必要な点が多い。

  • izw さん

    読了日：2021/10/24

    「アルゴリズム」を現状AIと呼ばれている大量のデータを元に機械学習して構築される仕組みに限定して、その限界と問題点について考察している。判決、医療、自動運転、犯罪、芸術と機械学習の適用が期待され、もてはやされている分野において、現状を踏まえ、限界と危険性を見据えたうえで、有効な活用方法についても述べている。冷静な目を通して、第3次ブームと騒がれていた「AI」の近未来が非常によく分かる。強いて言えば、よくまとまっている反面、意外な事実、突飛な予想はなく、面白みには欠けるのが難点か。

  • こもも さん

    読了日：2021/11/27

    アルゴリズムの内部でどんなことが行われているか考えもせずに、アルゴリズムが出す答えを、そっくりそのまま受け入れてしまう人があまりに多い。(例に漏れず、私も…)しかし、人間がそうであるように、アルゴリズムもミスを犯す。 不公平でもある。完璧で公平なアルゴリズムを作るということに固執するのではなくて、アルゴリズムがミスを犯したときに、簡単に矯正できるように設計しておくことが大事である。人に指示するのではなく、人が下す判断をサポートするように設計する。あらゆる段階で人が介入できるのが、最良のアルゴリズムである。

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１９８４年、イギリス生まれ。ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン高等空間解析センター准教授、数学者。数理モデルで人間の行動パターンを解析する研究をおこない、政府、警察、健康分析企業、スーパーマーケットなどとも協力している。ＴＥＤトークで人気を集め、ＢＢＣやＰＢＳのドキュメンタリーの司会も務める。アダム

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