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AI人工知能 関連書籍
最近にわかに注目を集めている「ChatGPT」に代表される生成AIなど、教育や研究、行政やビジネスなど、私たちの生活のあらゆる場面で、急速に「AI（人工知能）」が身近な存在になってきています。AIと共に生きることが当たり前になりつつある新しい時代。これから私たちは、AIがもたらす課題にどう対処し、どう付き合っていけばいいのでしょうか。専門知識なしに読める読物をはじめ、機械学習について学ぶ方向けのテキスト、開発・研究に携わる方に役立つ指南書など、AI（人工知能）関連の書籍を集めました。
「AI（人工知能）」
『AIの政治哲学』『AIの倫理学』
『技術哲学講義』
『人間・AI・動物 ポストヒューマンの社会学』
『強いAI・弱いAI 研究者に聞く人工知能の実像』
『情報研シリーズ22 しっかり知りたいビッグデータとAI』
『情報研シリーズ24 ビッグデータが拓く医療AI』
「機械学習」
『ソフトウェア工学から学ぶ 機械学習の品質問題』
『パターン認識と機械学習 上 ベイズ理論による統計的予測』
『パターン認識と機械学習 下 ベイズ理論による統計的予測』
『東京大学工学教程 システム工学 知識システム I 知識の表現と学習』
『東京大学工学教程 システム工学 知識システム II 知識の創造と意思決定』
『東京大学工学教程 機械学習 Machine Learning』
『東京大学工学教程 情報工学 知識情報処理』
「AI（人工知能）」
AI倫理と同様に、不平等･民主主義･権力･ポストヒューマニズムに関する問題に焦点を当て、人工知能を理解する上で社会的･政治的理論の重要性を提示。前著同様、AIに対する単なる警告や安易な非難を超え、AIの政治についてどう語ればいいのかを分かりやすく、かつ前著よりも掘り下げて解説。人工知能は本質的に政治的であり、人々が関心を寄せる人種差別、気候変動、民主主義と監視社会などの政治問題は、AIをはじめとする技術的発展に照らして、新たな緊急性と意味を持つようになっている。本書は政治哲学というユニークな視点を通して、AIの本質的な政治性を明らかにし、AIという権力によってもたらされる課題に対処するための、豊かな概念的ツールボックスを提供する。
●AIを過大視する見方や悪夢のシナリオを乗り超え、具体的に人工知能がもたらす様々な倫理的疑問に対して一つひとつ丁寧に回答、受け入れ可能な統合的な見方を提示
●技術的、哲学的、実践的側面がバランスよく記述され、AIやAI社会のデザインを開かれた形で人間中心なものとして発展させるためのアイデアを提案
「技術哲学」というと，今までは〈科学哲学の一分野〉または〈哲学の応用にしか過ぎない〉としか捉えられてこなかったが，著者クーケルバークに言わせれば「技術哲学とは哲学そのものである」――21世紀の技術的課題に対応できる最新かつ包括的な技術哲学について，古典的な理論・アプローチも押さえつつ，随所に興味深い囲み記事も盛り込みながら具体的に分かりやすく解説．技術哲学第一人者によるこれからの時代に対応した新テキストの決定版．訳者陣は七沢智樹(Technel合同会社代表社員･東京大学情報学環客員研究員)，前田春香(東京大学大学院学際情報学府文化･人間情報学コース博士課程)，水上拓哉(理化学研究所革新知能統合研究センター特別研究員)，猪口智広(慶應義塾大学理工学部研究員)．
人間の社会を構成する「人間」とは誰だろうか。今まで、社会のメンバーとされてきた人間は男性や健常者であって、女性や障害者はメンバーから排除されてきたのだろうか。また、今日、AIの進展でロボットが人間の日常生活にも浸透し、一方で、動物も人間と同じ知覚や権利をもつと見なされるようになってきた。では、ロボットや動物は人間と同じ社会のメンバーなのだろうか。「人間とは何か」、「誰が社会のメンバーか」が今日ほど問われている時代はない。それらの問いに社会学の視点から取り組んだのが本書である。
テレビ・雑誌などのメディアが人工知能（ＡＩ）を取り上げる機会が増え、人工知能・ＡＩがブームとなり話題になっているといえる。多くの企業が人工知能を製品・サービスに採用し、少しずつ私たちの生活の中に人工知能が進出しはじめている。 人工知能から、「ドラえもん」「鉄腕アトム」といった意識・自我を有した知的で万能な存在を想像するかもしれないが、実際の人工知能の現在の段階では、特定のことができる便利な道具といったレベルのもの。 本書は、そのようにＳＦ作品などに登場する、意識や自我を有した人工知能を「強いＡＩ」、現在実際に存在する人工知能を「弱いＡＩ」とし、その違いを理解するため、人工知能研究の第一線で活躍する９名の研究者へ行ったインタビュー集をまとめた一冊。「強いＡＩ」「弱いＡＩ」いずれも様々な視点があるため、各研究者がそれぞれの考えを述べて解説している。
丸善ライブラリー 388
情報研シリーズ22
しっかり知りたいビッグデータとAI
宇野 毅明・池田 亜希子 著
定価：836円（本体760円＋税10%）
新書・192頁
ISBN：978-4-621-05388-1
小林笑子さんは運送会社に入って５年目の営業職です。最近、社長から、「AI（Artificial Intelligence、人工知能）をどうビジネスに活かすか、その使い方を調べてこい」との指令を受けました。何もわからない小林さんは困り果てた末に、知り合いの田中博士を訪れました。実のところ、前向きな社長に対して、小林さんたち社員は、日常の業務がどう変わるか不安な上に、自分たちの仕事がAIに奪われてしまうのではないかと気が気ではありません。AIの導入は私たちにとってチャンスなのでしょうか、それとも危機なのでしょうか。
丸善ライブラリー 390
情報研シリーズ24
ビッグデータが拓く医療AI
佐藤 真一・村尾 晃平・二宮 洋一郎・田井中 麻都佳 著
国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター 編
定価：836円（本体760円＋税10%）
新書・224頁
ISBN：978-4-621-05390-4
少子高齢化は待ったなしのスピードで日本社会を席巻しています。医療分野においても、担い手の過大な負担に直結し、これまでと同じ規模や質を維持したまま医療サービスを提供することは非常に困難となってきています。そのような中、AIを医療分野に応用し、医療サービスの水準を維持、さらには向上させる試みが世界各所で行われています。我が国においても政府は医療サービス・ヘルスケアのIT化を国家戦略の一つに位置づけ、国を挙げて医療分野のAIの研究開発や社会実装に注力しています。そのために必要なのが研究プラットフォームの整備、運用です。
本書では、AIの歴史を繙き、国立情報学研究所の医療ビッグデータ研究センターが構築した研究プラットフォームについて解説。更には現在までに生み出された成果や、医療AIが抱える諸問題、その解決へ向けた研究動向について紹介します。
「機械学習」
画像認識，自然言語処理などの「知的にみえる」アプリケーションやサービスでは、機械学習に大きな期待が寄せられています。一方で，ディープフェイクなどに見られる利用者倫理や，分布外データへの考慮といった問題に，どのように対処したらよいのでしょうか．本書では，AI，特に機械学習のリスクマネジメントについて，ソフトウェアやAI倫理との関係を含めて解説しています．AIがもたらす新しいリスク，ITリスクへの取組み，ソフトウェア技術からみた機械学習の特徴，リスク低減の考え方を解説し，技術的な方法，適切な規制，ビジネスリスク低減の施策を組み合わせて，AIが抱える問題の解決にアプローチします．
碁や将棋ソフトに欠陥があってもゲームに負けるだけですが、自動運転システムではそうはいきません。本書では、ソフトウェア工学の立場から機械学習ソフトウェアの問題（品質への技術的な取組み、技術的な問題点のビジネスへの影響）を整理。また、品質保証を目的とするテスティング技術について解説します。
Christopher M. Bishop 著
元田 浩・栗田 多喜夫・樋口 知之・松本 裕治・村田 昇 監訳
定価：7,150円（本体6,500円＋税10%）
B5変・370頁
ISBN：978-4-621-06122-0
2006年出版以来、amazon.comの人工知能部門で世界的トップセラーとなり、たちまち４刷となった英語版原著Pattern Recognition and Machine Learning、待望の日本語版。５名の監訳者のもと、選りすぐられた日本人研究者達14名によって丁寧に訳出。ベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説。
Christopher M. Bishop 著
元田 浩・栗田 多喜夫・樋口 知之・松本 裕治・村田 昇 監訳
定価：8,580円（本体7,800円＋税10%）
B5変・450頁
ISBN：978-4-621-06124-4
ベイズ理論に基づく統計的予測技術は、計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により、近年、急速に進展してきた。本書は、このベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説した教科書。この下巻では上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う。まず、予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと、今や幅広い領域で使われているカーネル法を説明。次に高度な確率モデルを表現するベイジアンネットなどのグラフィカルモデルや、潜在変数を扱うＥＭアルゴリズムを紹介。その後、ベイズ理論の適用範囲を広げた変分ベイズ法とＭＣＭＣ法について触れ、次元削減や時系列の扱いといった話題を詳説。最後に複数のモデルを結合するブースティングなどの手法を説明。
東京大学工学教程 システム工学
知識システム I
知識の表現と学習
東京大学工学教程編纂委員会 編
青山 和浩・山西 健司 著
定価：2,750円（本体2,500円＋税10%）
A5・204頁
ISBN：978-4-621-30289-7
人間社会、人工物ネットワーク、生活環境と自然などのさまざまなシステムの分析からデザイン、構築から運用までにかかる過程を支えている知識の役割を再確認しつつ形式的な知識の表現方法やその知識の学習、想像、利用のための技術と理論について述べる。１章では、知的活動を高度化するうえで不可欠な知識表現について理解することを目的とする。一般的な情報モデルを知識の典型的な形式的記述の例として紹介し、記述する対象の種類に応じた記述モデルの存在と特徴を理解する。２章では，機械学習の基礎について述べる。記述長最小原理に立脚し、統一的に現代の機械学習技術を整理して紹介する。また、機械学習はデータマイニングの中核技術であると位置づけられるが、特に発展の目覚ましい、異常検知、変化検知といったデータマイニング技術について紹介する。
東京大学工学教程 システム工学
知識システム II
知識の創造と意思決定
東京大学工学教程編纂委員会 編
大澤 幸生・西野 成昭 著
定価：2,750円（本体2,500円＋税10%）
A5・166頁
ISBN：978-4-621-30290-3
人間社会、人工物ネットワーク、生活環境と自然などのさまざまなシステムの分析からデザイン、構築から運用までにかかる過程を支えている知識の役割を再確認しつつ形式的な知識の表現方法やその知識の学習、想像、利用のための技術と理論について述べる。3章では、知識の創造に関して、基礎となる要素学理と、要素をつなぐことによって実現される創造プロセスの両面について解説。知識の論理的表現を用いながら最終的にデータ市場を導入することによってプロセスの例を示し、抽象的あるいは不正確に表現された要求と、さまざまなデータをもととしてこの要求に答える知識を生み出す創造的コミュニケーションを論理モデルで扱うことを示す。 4章では、人や組織などの行動主体が知識を利用する状況は、獲得した情報や知識を使って何らかの意思決定を行うということにほかならない、という観点から意思決定理論の基礎について説明する。
東京大学工学教程編纂委員会 編
中川 裕志 著
定価：3,080円（本体2,800円＋税10%）
A5・225頁
ISBN：978-4-621-08991-0
本書は機械学習をテーマとしているが、特に統計学と最適化を基礎におく理論と手法について説明。ここで説明する手法はデータマイニングにおいてもしばしば利用されている。具体的には、教師データを用いた線形モデルによる分類や回帰、およびその発展形としてサポートベクターマシン、さらに１データごとの処理によって学習を行うオンライン学習を説明。次に教師データを用いないクラスタリング、および潜在変数がある場合の代表的な学習手法であるＥＭアルゴリズムについて説明。最後に解析的な処理が難しい場合に用いることが多いMarkov連鎖Monte Carlo法を紹介。
東京大学工学教程編纂委員会 編
伊庭 斉志・Danushka Bollegala 著
定価：2,530円（本体2,300円＋税10%）
A5・150頁
ISBN：978-4-621-30023-7
知識情報処理に関連する分野は自然言語処理、ヒューマンインタフェース、画像処理、信号処理、ロボティックス、データマイニングなど、現代のＩＣＴ社会を支え、今後の進展も期待される要素技術の多岐にわたっている。本書は、知識情報処理における基礎的な手法とその応用例を解説し、主に最近の進展が目覚ましいウェブ知能を扱っている。ウェブ知能の目的は、人工的に作られた知識資源としては最大のものと考えられるウェブを知識ベースとして用いて人工知能を実現することである。本書の前半では、確率的探索、強化学習、進化計算などの手法に代表されるウェブ知能を実現するために頻繁に利用されるメタヒューリスティックやそれらに関する一般論としてノーフリーランチ定理について説明する。後の章では、検索エンジンやランキング学習を例にとり、メタヒューリスティックを利用したウェブからの知識抽出の試みについて述べる。
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