情報
一般教養としての人工知能入門
人工知能（AI）の第3次ブームが来ていると言われて久しいが、ディープラーニングを中心とした機械学習による本格的な社会実装が始まっているのが大きな特徴でもある。
2021年度より文・理の区別なく大学初学年からAIに関する教育が実施されることが文科省で決まり、AI技術は本格的な過渡期に突入しようとしている。
そこで本書では、文系学生を含めた様々な分野の読者に必須の教科書とするべく、AIの基礎から応用までを体系的に、ほぼ数式なしで解説した。
AIと社会とのつながりやAIの限界などについても、これまでの研究の歴史を踏まえて紹介している。
電子書籍¥2,310 小売希望価格（税込）
紙の書籍¥2,310定価（税込）
基本情報
| 発売日 | 2022年1月28日 |
|---|---|
| 本体価格 | 2,100円 |
| ページ数 | 208 ページ ※印刷物 |
| サイズ | A5 |
| ISBN | 9784764906389 |
| ジャンル | 情報 |
| タグ | 教養, 人工知能, 教科書 |
| 電子書籍形式 | 固定型 |
主要目次
1 AI（人工知能）とその周辺
1.1 AIリテラシー
1.2 文化・文明とAI
1.3 サイエンス・テクノロジー・エンジニアリングとAI
1.3.1 サイエンスとAI
1.3.2 テクノロジーとAI
1.3.3 エンジニアリングとAI
1.4 哲学とAI
1.4.1 哲学とは
1.4.2 哲学と関係の深いAIの例
1.5 この章のまとめ
この章の問題
参考文献
2 認知科学とAI
2.1 認知科学とは
2.2 心理学
2.3 実験心理学と強化学習
2.4 認知科学の主なテーマ
2.4.1 言語
2.4.2 記憶
2.4.3 アテンション：意識と認識
2.4.4 ロボットへの応用例：ルンバ
2.5 認知心理学
2.6 認知心理学の応用：意思決定の科学
2.7 認知科学の二つの対立したアプローチ：シンボリズムとコネクショニズム
2.7.1 シンボリズム
2.7.2 コネクショニズム
2.7.3 シンボリズムとコネクショニズムの関係
2.8 この章のまとめ
この章の問題
参考文献
3 学習と言語とAI
3.1 学習とは
3.1.1 学習の定義
3.1.2 遊びを通しての学習
3.2 「言語の起源」と進化と学習
3.2.1 言語と思考：人は言語で考えるのか
3.2.2 言語の起源：言語はどこから来たのか
3.2.3 二つの言語起源仮説：連続性理論と不連続性理論
3.3 機械学習と人間の学習
3.3.1 機械学習の誤解
3.3.2 ディープラーニングの誤解
3.3.3 機械学習とは
3.3.4 機械学習と人の学習の違い
3.4 この章のまとめ
この章の問題
参考文献
4 AI（人工知能）とは
4.1 AIの定義
4.1.1 ジョン・マッカーシーのAI問答
4.1.2 視点の違いから見たAIの定義
4.2 シンボリズム、コネクショニズムとエージェント
4.2.1 シンボリズムと知識ベース・システム
4.2.2 コネクショニズムとディープラーニング
4.2.3 エージェントと自律システム
4.3 この章のまとめ
この章の問題
参考文献
5 AI技術の基礎
5.1 AI技術の考え方：シンボリズム、コネクショニズムとエージェント
5.2 シンボリズム型AIの基礎技術
5.2.1 ルール・モデルと推論技術
5.2.2 意味ネットワーク・モデル
5.2.3 フレーム・モデル
5.3 コネクショニズム型AIの基礎技術
5.3.1 バックプロパゲーションと勾配降下法
5.3.2 畳み込み深層ニューラルネットワーク
5.4 エージェント型AIの基礎技術
5.4.1 単純にセンサの知覚情報に基づいて行動するエージェント
5.4.2 モデルと知識ベースを持つエージェント
5.4.3 人間を要素として含むエージェントの特徴と利点
5.5 この章のまとめ
この章の問題
参考文献
6 社会とAI
6.1 生活の中で使われているAI
6.1.1 顔認証
6.1.2 ニューラル機械翻訳
6.1.3 自然言語対話システム
6.2 自律システムと安全
6.2.1 自律兵器：国家レベルの安全と自律システム
6.2.2 自動運転車：生活レベルの安全と自律システム
6.3 AI研究の展望
6.3.1 AI研究と倫理
6.3.2 AI研究と大学の役割
6.4 この章のまとめ