AI白書 2017

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  • 定価: (本体円+税)
発売日:
2017年07月22日
判型:
A4判
商品形態:
単行本
ページ数:
360
ISBN:
9784048996075

関連作品有り

AI白書 2017

  • 編 独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会
  • 定価: 円(本体円+税)
発売日:
2017年07月22日
判型:
A4判
商品形態:
単行本
ページ数:
360
ISBN:
9784048996075

ディープラーニングで飛躍する人工知能の、すべてを網羅する白書が登場!

▼実用に向けた盛り上がりを見せるAIの現状をとらえた本格的な白書

 ウェブから、また多種多様なセンサーから、大量のデータが容易に入手できるようになり、
そこに“ディープラーニング”(深層学習)が登場・普及したことが、AI(人工知能)を
発展させる大きなブレークスルーとなりました。そしていま、AIは大変な盛り上がりとなっ
ています。
 スマートフォンにAIが搭載され、囲碁のプロ棋士に勝ち、機械翻訳の精度が大きく向上し、
車の自動運転の実現も近いと言われています。一方で、AIがあれば何でもできる、AIに
いずれ仕事が奪われるといった誤解や拒否反応も少なくありません。
 そういった現状をうけて刊行した本白書では、AIに関する正しい技術の理解や関連情報、
そして実用に向けた取り組みについて、わかりやすく解説します。


もくじ

▼最新技術から利用動向、制度や政策まで、関連する話題を網羅

本白書は、大きく4つの章から構成されます。
各章のポイントは、冒頭の「本書のポイント」で紹介しています。

□第1章「技術動向」
 ・「ディープラーニング」(深層学習)の進展によって、音声・画像認識等のパターン処理
  では、人間を上回る認識精度が達成されつつある。
 ・ディープラーニングによる画像認識は「目」の技術であり、生物が目を得た時と同じく、
  ロボットや機械の世界でも“カンブリア爆発”的なインパクトになり得る。
□第2章「利用動向」
 ・学習用データセット、学習済みモデル等を公開・共有し、集合知による加速度的な連鎖が
  生じている一方、それらを独占する、またAIをデータ獲得の武器として利用する動きも。
 ・自動運転や医用画像の診断支援等が先進事例。言葉の意味理解に基づく事業創出に向けて、
  さらなる環境整備(人材、計算資源、標準化等)が必要。
□第3章「制度的課題への対応動向」
 ・「知性」という人間の本質に近いところで、「人間の代替」となる側面を持つAIへの不安や
  懸念に対して、リスクの整理、明確化と、それらへの対応の検討も課題。
□第4章「政策動向」
 ・AIの研究開発に関して、我が国では「人工知能技術戦略会議」が創設され、研究開発目標と
  産業化のロードマップの策定等が行われている。

その他、国内外の企業や教育機関への、AIへの取り組みに関するアンケート調査結果も掲載

メディアミックス情報

NEWS

「AI白書 2017」感想・レビュー
※ユーザーによる個人の感想です

  • 白書という割には最近の状況などがあまりない反面どちらかというとAIに関する基本的なところを先生などに執筆依頼されているようです。そのために値段も高くなってしまっています。ただまとめてあるのでどのような 白書という割には最近の状況などがあまりない反面どちらかというとAIに関する基本的なところを先生などに執筆依頼されているようです。そのために値段も高くなってしまっています。ただまとめてあるのでどのような分野で今後発展していくかの参考にはなると思われます。 …続きを読む
    KAZOO
    2017年08月22日
    83人がナイス!しています
  • 会社でAI研究している方からの推薦本。現時点で技術動向、利用動向、制度的課題への対応動向、政策動向を纏めたものとしてはベストな本ではなかろうか。(本書にもあるが、技術的なものを求めるなら、本書は適さな 会社でAI研究している方からの推薦本。現時点で技術動向、利用動向、制度的課題への対応動向、政策動向を纏めたものとしてはベストな本ではなかろうか。(本書にもあるが、技術的なものを求めるなら、本書は適さない。技術動向の今と未来、人工知能の全体像の理解を目的とした書)。内容も図や表が多く分かり易い。が、専門用語を惜しげもなく使っているので、ある程度、人工知能に関連する用語は知っていないと辛いかも。第4章の政策動向は、各省庁で注力している分野の視点が得られるので有り難い。諸外国と日本のAI利用用途の違いも面白い。 …続きを読む
    DK.HY.
    2017年08月24日
    25人がナイス!しています
  • AI関連の講話前に情報再収集のために再読。機械学習の構造(教師あり=小脳、強化=大脳基底核、教師なし=大脳皮質)は説明として解りやすい。言語の意味理解は2025年以降に可能となる予測。未だ意味の理解は AI関連の講話前に情報再収集のために再読。機械学習の構造(教師あり=小脳、強化=大脳基底核、教師なし=大脳皮質)は説明として解りやすい。言語の意味理解は2025年以降に可能となる予測。未だ意味の理解は出来ないが、何となく理解出来てるようにも見える。政府動向として、インフラ維持管理・防災減災技術・気候変動予測・資源管理・生産管理・医療創薬技術・健康管理・自動翻訳・素材開発・エネルギー技術・自動交通技術などは、情報として解説に組み込みたい。しかし最初は夢みたいな技術と思っていたが、本当に現実味を帯びて来てる。 …続きを読む
    DK.HY.
    2018年07月22日
    21人がナイス!しています

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