![人工知能は人間を超えるか【電子書籍】[ 松尾 豊 ]](https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/rakutenkobo-ebooks/cabinet/5393/2000002905393.jpg?_ex=128x128 "人工知能は人間を超えるか【電子書籍】[ 松尾 豊 ]")
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これは出版された頃に読んだんだが近々検定を受けるのでもう一度勉強しなおした。
Lispの時代からGoogleのネコ、DeepBlue、Alpha Goまで入ってたかな。 これまでのAIの歴史を冬の時代も含めて解説してくれる素晴らしき良本。
AIは間違いなくコンピュータサイエンスの一つの到達点であるし、 エンジニアを名乗る以上は真正面から立ち向かっていなかなくてはならないもの。 夢物語と今できていることをきちんと理解して使えるようにしていくわけだ。
今のAIは学習するべきデータは人間が与えるしかなく、どのようなデータを与えるかによって当然結果も変わってくるのだから そのあたりはまだまだ人間が考えていかなくてはならない。
ボストンダイナミクスのロボット工学も素晴らしく、 AIがもし自分でデータを手に入れ始めることができるようになり、かつ計算にかかるエネルギーもどうにかなったとしたら きっとそこにシンギュラリティが現実的に目前に来るんだろうな、と思う。
![ディープラーニング活用の教科書【電子書籍】[ 日本ディープラーニング協会 ]](https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/rakutenkobo-ebooks/cabinet/1203/2000006881203.jpg?_ex=128x128 "ディープラーニング活用の教科書【電子書籍】[ 日本ディープラーニング協会 ]")
ディープラーニング活用の教科書【電子書籍】[ 日本ディープラーニング協会 ]
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こっちも目を通したんだが、IT企業の活用事例は画像処理以外あまり多くない印象。 というのもログの解析などでは特徴量が人間がかなり完璧なものを見つけてしまうからなんじゃないかと思う。 ただそれも人の目で見れる範囲の話。 時系列データなども含めて解析をし始めたらまた人間にはよくわからないけれどもAIが見つけてしまう怪しいログなどが出てくるんだろうな。
もう一度線形代数からやり直そう。 3D空間のアルゴリズムにも使えそうだから楽しいと思うんだ。