これまで一体いくつのAI(人工知能)あるいは機械学習に関する本を手にしてきたでしょうか。
それにもかかわらず、AIとは？機械学習とは？と聞かれても、十分な説明ができずにいました。
人間の思考とAIの思考はどう違うのか？
AI研究はどのように進歩し、どんな技術的なブレイクスルーがあったのか？
本書は、そうした疑問に対して、まるでAIの構築の工程を、あたかも擬似体験するかのように読者を誘導し、複雑なAI技術の理解へ確実に導いてくれる良書です。
AIはどのように「思考」しているのか
AIとは、本書の言葉を借りれば、コンピュータに知的な思考を行わせることを目的とした包括的な学問分野のことです。
コンピュータの思考方法は、人間とは大きく異なっており、AIとは、コンピュータにどうすれば知的な思考をさせられるのか、その方法を突き詰めていく学問とも言えます。
それは、自動運転車でいえば、自動運転車を道路から外れさせずに、いかに街中を巧みに走らせるかを突き詰めることですし、映画をオススメするシステムを構築したければ、顧客の趣味嗜好を組み取り、いかにオススメの映画というかたちで表示画面に反映させることを表します。
本書では、上記以外にも、音声認識から、ワトソン、アルファ碁、スタークラフト、ボットまであらゆるAIが登場します。
どれも難しい数学的な説明にはできるだけ触れずに、大事な概念を丁寧に説明してくれています。
100万ドルをかけた自動運転車によるレース
さて、本書でまず最初に紹介されるAIは、自動運転車です。
自動運転車の説明は、2章に分かれています。
手始めとして、2004年にモハーベ砂漠で開催された100万ドルをかけた自動運転車によるレースが紹介されます。
後続の章では、実際に人間のドライバーも想定した都市環境の中で自動運転車を走らせる取り組みを取上げています。
皆さんは、機械学習やニューラルネットワークといった言葉はご存知だと思いますが、上記の時点では、まだそうした手法は生まれてはいなかったか、あるいは未熟でした。
本章では、機械学習等が生まれる前に、どのようにして自動運転車に世界を認識させ思考させていたかについて書かれています。
詳細は本書に譲りますが、自動運転車の設計は、ハードウェア層、認識層、計画層(思考層)という3つの層に編成することで大きな成功を収めました。
これにより、高次元の思考を司る計画層は、低レベルのセンサーによるデータに惑わされることなく、かつ、自らの状態（物理学の法則に反した方向転換や加速）を無視した無茶な計画を行うことはしません。
本章には、他にも「有限状態マシン」という重要な概念が説明されています。
Netflixがおこなったコンテスト
続いて、次のトピックも大変興味深い。
2006年にNetflixがおこなったコンテストを取り上げ、映画のレコメンデーションシステムの解説を試みています。
本章で取り上げる「分類器」に関する内容については、本書の他の章を理解するためには非常に重要な概念となっています。
個人の趣味嗜好は実に多彩ですが、行列因子分解という数学的手法を使うことで、映画とユーザーをそれぞれいくつかの数字で単純化することができ、さきほどの「分類器」による振るいをかけることが可能となります。
この手法は、何かを人に勧めるにあたっては最善な手法として威力を発揮しています。
スマートマシンはこうして思考する
そして、その後に、機械学習やニューラルネットワークについての解説に入っていくわけですが、先述の内容を読んできた読者であれば十分に理解できる内容となっています。
コンピュータが世界を認識し複雑な思考をしていく様は、けっして魔法でも神秘でもなくて、ずっとおもしろくて凄いものなのだと実感してもらえるはずです。
本書は、こうした、AIの思考過程を広く一般の読者が理解できるよう解説したものですが、本書の内容はお世辞にも簡単とは言えません。
しかし、裏を返せば、幅広い読者を満足させるだけの本物の知識が書かれています。
著者が言うように、本書を読むのに必要なものは、「好奇心と少しの集中力」だけです。
ぜひ、多くの方に時間をかけてでも読んでいいただきたい一冊です。
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