あらすじ
人工知能とは何かという基本的な問いから、人工知能にできること・できないことまで、イラストと文章でわかりやすく解説。人工知能の概念を直感的に理解できます。人工知能用語リファレンスとしても使える一冊です。 ■本書で解説しているキーワード シンギュラリティ / 収穫加速の法則 / ダートマス会議 / 全脳アーキテクチャ / 自動走行 / スマートシティ / 社会的脳（ソーシャルブレイン） / 人工知能と倫理 / 古典的AI / ディープラーニング / 機械学習 / 教師なし学習の重要性 / 強化学習 / 遺伝的アルゴリズム / 人工生命 / IBM Watson（ワトソン） / AlphaGo / エキスパートシステム / 探索エンジン / ディープQ ネットワーク / ネオコグニトロン / ミラーニューロン / ニューラルネットワーク / パーセプトロン / ヘッブ則 / シグモイド関数 / データマイニング / 協調フィルタリング / 検索アルゴリズム / 最良優先探索 / クラウド上の人工知能 / スパース・モデリング、スパース・コーディング / マルコフモデル / 隠れマルコフモデル / ベイズの定理、ベイジアンネットワーク / ゲームAI / 人狼知能 / 完全情報ゲーム / 不完全情報ゲーム / ゲーム理論 / 囚人のジレンマ / モンテカルロ木探索 / エージェント指向 / 知識指向 / 分散人工知能 / サブサンプション・アーキテクチャ / マルチエージェント / 自動会話システム / 人工無能 / オントロジー / セマンティック / LDA / 知識表現 / 自然言語処理 / 反射型AI 、非反射型AI / 意思決定アルゴリズム / ボイド / サイバネティクス / 画像認識 / 群知能 / 人工知能と自然知能 / シンボリズムとコネクショニズム / チューリングテスト / フレーム問題 / 心身問題、心脳問題 / 強いAI、弱いAI / シンボルグラウンディング問題 / 中国語の部屋 / 最急降下法 / 局所解 / ファジー理論 / カオス 第1章 人工知能ってなんだろう？ 第2章 社会と歴史の中の人工知能 第3章 学習・進化する人工知能 第4章 人間を超える人工知能 第5章 人間の脳を真似る人工知能 第6章 ビッグデータと予測する人工知能 第7章 ゲームの中の人工知能 第8章 人工知能のさまざまなかたち 第9章 おしゃべりをする人工知能たち 第10章 意思決定する人工知能 第11章 生物を模倣する人工知能 第12章 人工知能の哲学的問題 第13章 人工知能が用いる数学 終章 人工知能にできること、できないこと 第1章 人工知能ってなんだろう？ 第2章 社会と歴史の中の人工知能 第3章 学習・進化する人工知能 第4章 人間を超える人工知能 第5章 人間の脳をまねる人工知能 第6章 ビックデータと予測する人工知能 第7章 ゲームの中の人工知能 第8章 人工知能のさまざまなかたち 第9章 おしゃべりをする人工知能たち 第10章 意思決定する人工知能 第11章 生物を模倣する人工知能 第12章 人工知能の哲学的問題群 第13章 人工知能が用いる数学 終章 人工知能にできること、できないこと
