なぜ孫正義さんは壁打ちにAIを使うのか？ 世界的大企業の社長なら、 日本最高峰の人間知能を使えるはずなのに。 なのになぜAIを壁打ち相手にするのか。 それはたぶん「AIにしかできない」ことがあるから。 それが「速いシステム2思考」だ。 システム2とは、論理を一歩一歩たどってゆっくり答えにたどりつこうとする論理的思考のことだが、AIはこれが高速でできる。 だから、システム2を使う相談とか壁打ちなんかの問題解決的対話はAIの超得意分野になっているんだろう。まさにAIにしかできない領域だ。 逆に言えばシステム1の直観的思考はまだ人間に残されているのかな。五感に当たるインプットがまだAIは整ってないので今はまだ人間の領域だけど、そのうち思考の全領域を開け渡すことになるんだろうな。飛脚が電子メールになるくらい、次元の違う知性が生まれるかもしれない

本書の中では最も「遠い将来」について語っている「第7章　AIのスケール化と日本の未来」が面白かった。 「量がスケールする（指数関数的に増加する）ことで、そこから生み出される質が大きく変化する現象自体は珍しいことではない。」「［細胞が］超多数集合して臓器を組織した途端、個々の細胞が持ち得ない臓器としての能力」が現れるというのがLLM（大規模言語モデル）になぞらえられている。 この辺の「スケール」概念の話が面白かった。 まあ「組織のためには構成要素を犠牲にする」ことに抵抗感がない口振りなのはマッドサイエンティストを思わせるところがあるけれど。 第6章までは退屈で、半ば義務的に読んでいた。 その中にあっても、生成AIの発展は、行動経済学（ダニエル・カーネマン）でいうところの「システム１（脊髄反射的な思考）」を極めることで、「システム２（熟慮する思考）」を必要とせずに思考の精度を高めたという説明は興味深かった。 これも「スケール」の話と通じるのか。

　これからの生活や仕事の在り方を大きく変える可能性があるAIについて、何ができて何ができないのか、知りたいと思い手に取った。 　現状、AIにとって得意なことは、与えられた指示があり、目的が明確であることであり、人間からの指示の元で動くことが前提であるようだ。一方、5感を使って考えたり創造したり、人の気持ちに共感したり、自律的に動くことはまだまだ苦手な領域と書かれていた。ただ、これらの苦手なことは、現状では苦手なことであるが、将来的には克服される可能性が高いとのこと。AIが自律的に目的や課題意識を持って動き始めると、いよいよ人間がAIを使うのではなく、AIが人間を使う側になる気がしてならなかった。筆者は、知能の進化という観点から見ると、今までは人間が知能の進化に大きく貢献してきたが、これからはAIが知能の進化に貢献するだけで、知能の進化が続くだけである、と述べている。そのような世界になったとき、人間の生活は、仕事はどうなるのか？結局こういった話はあくまでも予想であり、誰にも分からないのだから、目の前のことを頑張ろう、、と元も子もない感想をもった。

AIが進化する現代、私たち人間にしかできないことって何だろう？という問いに、人工知能研究の第一人者が優しく答えてくれる一冊です。本書を読むと、AIにはない「身体」を使って動いたり、人と直接会って話したりすることの大切さにあらためて気づかされます。 効率だけでは測れない、経験や偶然の出会いから生まれる知恵こそが人間の強みなのだと、温かい気持ちになりました。ドラえもんで育った世代としては、AIと共に生きる未来へ、前向きな希望を与えてくれる素敵な本でした。

AIの歴史を振り返ったうえで、AIの限界について語った本。 System1の速い思考とSystem2の遅い思考についての話があって、ChatGPTは速い思考でSystem2を行えるという話はなるほどと思った。 読んでいると、System1をする人に考慮したほうがいいのではないかという話もあったのだけど、AIのだす回答自体はSystem2のもののものでいいようには思う。ただ、そのうえでなぜそう回答したのかと、できればSystem1的な思考ではダメな理由も伝えてくればよりいいだろうなとは思った。 AIでは偶発的なイベントはない、ようはセレンディピティ的なことは起こらないということだろうけど、これは場合によるような気はする。 それこそ、強化学習を行うことで、人が思いつかない方法を獲得することだってあるだろうし。 ただ、確かに五感が必要なことはまだまだ難しいのかもしれない。 スタンレー・ミルグラムのスモールワールド実験について書いてあったけど、個人的にはこの実験には懐疑的。手紙が届いた人は平均で６人で届いたとのことだけど、ほとんどは手紙が届かなかったわけだし(平均の計算には届かなかった人は含まれていない)。届かなかった人は、最大で何人経由したのだろうと思う。 日本には、積極的なAIインフラの整備が必要というのは、確かにそうだろうなと思う。ただでさえ少子高齢化で働き手が減ってきているのに、労働生産性が低いといわれている国なので、もっとAIで労働生産性を増やせる社会になったほうがいいだろうと思う。 sakana.aiについては名前しか知らなかったけど、小粒モデルを集合させて高い性能を発揮する基盤モデルを目指しているものだそう。それで、集合して大きくなる魚なのか(スイミーとかそうだよね) 『木を見る西洋人 森を見る東洋人 』という書籍は初めて知った。グループ1とグループ2に分かれたひまわりの画像を見せた後に、別のひまわりの画像がどちらのグループに属するか調査すると、西洋人か東洋人でどちらのグループに分けるかに偏りがあったのだとか。 文章だけだとよく分からないので、図で解説されているサイトが無いか調べてみると下記ページを見つけた。 https://www.walight.jp/2018/07/12/%E6%9C%A8%E3%82%92%E8%A6%8B%E3%82%8B%E8%A5%BF%E6%B4%8B%E4%BA%BA-%E6%A3%AE%E3%82%92%E8%A6%8B%E3%82%8B%E6%9D%B1%E6%B4%8B%E4%BA%BA/ ぱっと見てグループ2だと自分は思ったけど、東洋人の日本人はグループ1と思う人が多いらしい。これをグループ1と考えると矛盾があるように思うんだけどなぁ…。全体的に丸みがあるように感じるということなら、グループ2の右下はどうなんだと…。 ところで、本編と関係ないのだけど、「ドラえもんは未来ののび太が過去に送った」という記述があったのだけど、いったいどういうことだろうと思った。ドラえもんをのび太のもとに送ったのは、子孫のセワシだけど、子孫なのだからのび太が送ったようなものとということなんだろうか…。

最新（2024年後半）のＡＩの可能性を知りたい人におすすめ。 【概要】 ●ＡＩの歴史 ●生成ＡＩにできることと、できないこと ●ＡＩに使うか、使われるか ●ＡＩとの共生 【感想】 ●ＡＩの歴史について一連の事項を復習できる。 ●人工知能学会の会長の発言として、人にＩＴリテラシーは不要だという記述には驚いた。なぜなら経済産業省やＪＤＬＡの考えに同意して、ＩＴリテラシーだけは持っておかないといけないと自分は思っていたからである。 ●ＡＩに使われないようにするために何が必要なのかを頭の中を整理することができた。そして、ＡＩを利活用（共生）していくためには、人のマインドセットが重要だということを理解できた。

本書の中で語られるChatGPTと日本酒の醸造のたとえ話は、非常に分かりやすく、AIの学習プロセスを理解する上で重要な示唆を与えてくれる。 日本酒を造るには、米という原料と、それを発酵させる醸造システムが必要だ。 同様に、学習するタイプのAIにおいては、データが原料となり、AIシステムがそのデータを基に大規模言語モデルを生成する。 私たちがChatGPTを利用する際、それはChatGPTというシステムそのものではなく、膨大なデータから構築された言語モデルからの出力、つまり多くの人々の知識や意見を取りまとめたものを受け取っているのである。 このたとえ話は、AIの背後にあるデータと学習というプロセスが、まるで微生物の働きによって風味豊かな日本酒が生まれるような深遠さへの気づきを与えると同時に、これまでの設計された製品自体を使用するというテクノロジー利用とは根本的な差異を教えられる。 著者の理想とする未来をどう判断するかは読者によって賛否わかれるかもしれない。 ただ第7章は本書の読みどころの一つであることは間違いない。 学習データ量や計算リソースを指数関数的に増加させることで、質的な変化が生まれるというスケーリング則は、まるで微細な細胞が集まって複雑な臓器を構成し、個々のアリの行動が予測不可能なアリの行列という集合知を生み出すように、AIにおいても同様の創発的な現象が起こり得ることを示唆している。 著者は、細胞のスケールが臓器のスケールを生み出す一方で、それぞれのスケールには固有の世界があり、異なるスケール同士が同じ世界に登場することはないと述べる。 同様に、個々のアリの行動を理解しても、アリの行列全体の機能を完全に予測することは困難だ。 このアナロジーは、私たちが個々のAIの能力を理解していたとしても、それらがスケール化し、連携することで生み出されるより高次の知能や機能は、私たちの理解を超えたものになる可能性を示唆している。 それは、AIが高度にスケール化することで、私たちはその個々の動作や判断を意識することなく、より抽象的なレベルでその恩恵や影響を受けるようになるのかもしれない。 著者はさらに、小粒AIを束ねてスケール化することで、単体の巨大AIを超える性能を持つAIを構築する戦略や、そのようなスケール化の先に人工超知能（ASI）が見えてくる可能性にも言及している。 もし、私たちが構築するAIが群れることで、上位のスケールのAI、すなわちASIを創発するならば、それはアリの群れが創発する行列の機能を個々のアリからは認識できないように、ASIはそれを創発させたAIを越える能力を持ち、私たち人間、そしてASIを創発したAIでさえ、ASIの知能を完全に理解できないかもしれない。 この考察は、AIの進化が、私たちの予測や理解の範疇を超えて、気づかないうちに全く新しい段階へと進んでいく可能性を示唆しており、深い畏怖の念を抱かせる。

AIの潮流を理解するには簡潔でわかりやすい。後半は専門的で読みにくかったので飛ばしながら。今読んでおいてよかった。咀嚼しきれてない部分はまた読み返せたらベスト。

AIに関してあまり知らなくてもよめるAI本 自分には、聞いてきた話の寄せ集め感が否めなかったので、パラパラよんだ。

他のAIの本よりも、Aポジティブな面だけでなく、ネガティブな面も書かれていました（AI自体よりも社会へ及ぼす影響について）。 特におもしろかったのが、日本と欧米の自立型AIの捉えた方の違いです。 欧米があくまでも「道具」として捉えるところを日本では「パートナー」として捉える風潮が強いとのことで、例として『ドラえもん』などを挙げているのがわかりやすかったです。

生成AIが出現し、汎用的なことができるようになった。汎用AIでも、点と点を繋げて創造することは難しい。ストーリーは人間が作り、それをAIが小説にできるように、人間からAI向けに指示書を作るようなAIがいる、というような棲み分けは期待できる。日本はアトムやドラえもんのような人間の行動を変えるようなロボットを受け入れやすいが、海外では警戒心が強い。

これは個々のAIの技術的内容に関する本ではない。広くAIの歴史や位置付けを考える本である。人工知能学会会長の要職にある著者は、幅広い視点からAIを語り、その未来を予測している。そしてAIを超えていろいろな問題を考える上でも参考になる視点を提供している。最近読んだAI関係の書籍の中でも、非専門家を含めて広くお勧めできる一冊である。

サイモンのアリ 自助で無理なら共助？ AI開発の歴史： コンピュータの歴史とAIの歴史→表裏一体 AIブーム 生成ＡＩ： 流暢な言語のやりとり AIアラインメント AIの民主化 汎用AI システム１と２ 経済の浮揚： 圧倒的な効率化 創造的作業への寄与 ネットワークの形 感染拡散とスモールワールドネットワーク 使うか使われるか： 人間力 格差是正の方策 逆転の発想 社会課題： データ市場の形成 人の尊厳 複雑化するテクノロジー AIの誤作動 人とＡＩの共生： 常に学習必要 自律型AI AIが共生する社会 スケール化と日本の未来： スケールのジレンマ AIに見守られる世界 安全保障とAI 1. 人工知能の定義と誤解 - 知能と人工の意味: 「知能」という言葉の抽象性と「人工」という言葉の誤解を招く可能性について言及。 - 歴史的背景: AI研究の初期における誤解とその影響。 2. AIの発展の歴史 - 第一次AIブーム: 1960年代から70年代初頭までのAI研究の盛り上がりを説明。推論問題やパズル解決が中心テーマ。 - 第一次AIブームの冬: 技術的限界に直面し、研究が停滞した1970年代後半の状況を説明。 3. エキスパートシステムと第二次AIブーム - エキスパートシステムの紹介: 特定の分野の専門知識をコンピュータに組み込む試みが行われたこと。 - 第二次AIブームの到来: 技術進歩に伴い、1980年代から1990年代にかけて再び注目を集める。 4. 深層学習 (Deep Learning) の重要性 - 技術の進化: 2010年代から始まる第三次AIブームにおける深層学習の台頭について。 - ニューラルネットワークの基礎: 人間の脳の構造を模した機械学習手法としてのニューラルネットワークの解説。 5. 生成AIの能力と限界 - 生成AIの機能: データに基づいて自律的に学習し、知的な処理を行う能力について。 - 限界点: 生成AIが提供する能力と、まだ実現されていない自律性や適応的思考の必要性。 6. AIと人間の関係 - 人間との共生: AIが人間社会にどのように統合されていくか、特に自律型AIの必要性について。 - 倫理的考慮: AIの発展に伴う倫理的課題や社会的影響についての議論。 7. 教育とAIの効率化 - 教育現場での利用: AIが教育の効率化にどのように寄与できるか、特に教員の負担軽減に焦点を当てた提案。 - 長期的な視点: 教育への投資が効果を発揮するまでの時間についての考察。 8. 経済への影響 - AIの経済的貢献: AIが経済成長にどのように寄与するか、特に業務効率の向上について説明。 - 二極化の懸念: AIの利用が進む中での企業間の格差拡大のリスクについて。 9. 未来への展望 - 自律型AIの実現: 将来的に自律的に行動できるAIの必要性とその社会的意義。 - 社会の変革: AIの進化がもたらす新たな価値創造の可能性。

p7 EUのAI規制法案　AIのリスクを４つに分類 最も高い許容できないリスクには、人々の行動を暗に操作するサブリミナル技術、公的機関が様々なデータを集めて個人を評価するソーシャルスコアリングなどが挙げられている p58 10の２８乗というサイズになった途端、いきなりAIの性能が唐突に向上したのである p61 ChatGTPの成功をもたらしたAIアラインメント openAIは１年間を費やして、しっかりした安全対策を施した p75 System1とSystem2 心理学用語 System1は速い思考、System２は遅い思考 p217 次世代の、人と共生する汎用性の高い自律型AIは一つのAIではなく、小粒のAIの群れが創発するAIとして実現されると考えらえっる。そうなると、生物のような群知能型に基づく構築への期待が高まってくる。そのときこそ、東洋的感性をもつ研究者がブレークスルーを起こす可能性がありそうだ。

サイモンのあり アリが複雑な知能を持ってるのでなく、環境が複雑だからそのようにふるまう 創発 群れることで創発が起こる＝群知能 脳が学習するとは、脳神経細胞同士の繋がりの強さが変化すること 個人のスケールじゃなく社会のスケールで考える テスラは個別で事故が起きているが、社会全体で見ると自動運転は安全の向上に寄与している 小型AIをむれさせて大型AIに 創発 サカナAI こういうAI系の本ではなんかすごくバランスが良かったし、私が考えていきたい自律型についての整理がわかりやすい本でした