第三次人工知能(AI)ブームの中核的役割を果たす深層学習(ディープ・ラーニング)は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、

AIで何ができるか?私たちの仕事はどう変わるのか?気鋭の著者が教えるAIビジネスの最新事情と「あたらしい働き方」。

空前のＡＩ（人工知能）ブームが巻き起こっている。ＡＩ関連のニュースリリースが相次いでいるほか、都内では連日のようにセミナーが開かれている。決算発表でも、将来見通しの中でＡＩに言及する企業はもはや珍しくなくなった。米グーグルやフェイスブックに続き、国内でもドワンゴやリクルートがＡＩ研究所を設立。トヨタは今後５年間で１２００億円を投じる。何が企業を引き付けるのか。

本誌は『週刊東洋経済』2015年12月5日号掲載の10ページ分を電子化したものです。

対話型サービスＣｈａｔＧＰＴは驚きをもって迎えられ，ＩＴ企業間で類似サービスをめぐる激しい開発競争が起こりつつある．それらを支える大規模言語モデルとはどのような仕組みなのか．

著者はオックスフォード大、マックスプランク研究所、ケンブリッジ大をへて、現在、東大ニューロインテリジェンス国際研究機構の脳神経科学者。AI時代こそ、人間的な「創造性」「美意識」に着目される理由

2022年、文章生成AI「ChatGPT」や画像生成AI「Stable Diffusion」など、一般ユーザーも気軽に使える生成AIサービスが次々と現れて世界に衝撃を与えた。

秘書のように問いかけに応えるスマホ、自動運転車、ビッグデータ──。時代を読み解くキーワードは「クラウド」から「ＡＩ＝人工知能」へ。

優れたアルゴリズム、大量のデータ、高速なコンピュータ。３つの要素がそろい新たなＡＩ時代が到来した。企業の現場でもＡＩの実用事例が増えている。だが、ＡＩをめぐる誤解も多々ありそうだ。機械学習に適したデータか？　問題解決の手段はＡＩ以外でも十分ではないか？　人や組織とＡＩが融合し最適化できるか？　またＡＩビジネスにかかわる法的リスクとは…。基本をおさえてビジネスに効くＡＩに触れてみよう。

本書は『週刊東洋経済』２０１７年７月８日号掲載の２６ページ分を電子化したものです。

■因果を求めない人工知能の世界 先日、人工知能に関する事業をしている人と合う機会がありました。 僕の会社が展開している採用系のサービスでも、人工知能などを用いることで、 マッチング部分でもっと手間を省いた方が絶対にいいと思っている。会社側がどういった人を求めているのか、応募者がどういった会社を望んでいるのかっていうことは、履歴書にたくさん文章を書けば伝わる問題でもないから。 もちろん最後は人間が面談することが必要なんだけど、その手前で機械ができる ことの精度を高められれば、可能性が広がるんじゃないかな。 例えばビッグデータやディープラーニング。これらは、今のトレンドといっちゃ あトレンドです。大量のデータを処理することで、あらゆることの確率が表で表 せるようになる。」(本文より) 家入一真　「家入学級」はこちらから→ http://yakan-hiko.com/ieiri.html

東ロボくんは東大には入れなかった。ＡＩの限界ーー。しかし、”彼”はＭＡＲＣＨクラスには楽勝で合格していた！これが意味することとはなにか？　ＡＩは何を得意とし、何を苦手とするのか？　ＡＩ楽観論者は、人間とＡＩが補完し合い共存するシナリオを描く。

今、４度目の産業革命が始まろうとしている。牽引役となるのは、ＡＩ（人工知能）だ。

テクノロジーライターの大谷和利と映像コンテンツプロデュサーの小山敬治が、主としてソフト系の観点から、スマートスピーカーを通して見えるAIの未来というテーマで語ります。2018年6月時点に日本で入手可能だったGoogle homeやAmazon echoに加えて、米国にて入手したAppleのHome Podにも話しが及んでいきます。

クリエイティブになるには、数学力を高めるのが早道だ！AIが進化した今日、人間に求められるのは考える力や創造力であり

スマホを“悪者”にするのは親の無知「プログラミング教室」だけが正解ではないITアレルギーの保護者必読!家庭でできる、デジタル社会で群を抜いて活躍する子の育て方

人間の仕事は、いよいよ奪われるのか？未曽有のスピードで進む変化の本質を世界のテクノロジーとビジネスの「目利き」が解説する。「生成AI」への注目が急速に高まっている。

『チューリングの大聖堂』著者が導く、自然と機械が融和する新たな世界像。０と１で世界のすべてを記述することは本当に可能か。デジタルの限界が露わになる時、アナログの秘めたる力が回帰する――。

ロボットやＡＩ（人工知能）がもたらすインパクトは大きい。将来、人間の仕事を代替する分野も生まれるかもしれない。「消える仕事・残る仕事」の議論で重要なのは、道具としてのＡＩが得意・不得意な領域をきちんと

労働人口の４７％が機械に代替される ──。
２０１３年、フレイ＆オズボーン論文はそうした定量的予測を発表し、雇用の未来に関する議論を巻き起こした。

いま誰もが身につけるべきAIリテラシー。ChatGPTをはじめとする現在のAIは、巨大な便益とリスクを持ち合わせている。有効に活用するために何を心がけ、どのような社会を設計すべきか。

Machine learning (ML) is changing virtually every aspect of our lives. Today ML algorithms accomplish tasks that until recently only expert humans could perform. As it relates to finance, this is the most exciting time to adopt a disruptive technology that will transform how everyone invests for generations. The book addresses real-life problems faced by practitioners on a daily basis and explains scientifically sound solutions using math, supported by code and examples.

東大教授たちによる、最先端の未来予測！　人工知能、GAFA、宇宙開発、病気との闘い…テクノロジーの未来を解き明かす、日本最先端の知の巨人が集合！

ただでさえ変化スピードが速く、情報のキャッチアップに苦戦するテクノロジー領域。数か月後には今の状況ががらりと変わってる可能性が非常に高い…そのような状況下で、今私たちは生きています。 ホットな話題でいえば、「クリエイターはみなAIに取って代わられるのでは？」「人間にしかできない価値創造ってなに？」など、これまで当たり前だと信じて疑わなかった「労働」「お金」「日常生活」などのパラダイムシフトが起こっています。

web3、メタバース、そしてNFT。最先端テクノロジーは、私たちの社会、経済、個人の在り方にどのような変革をもたらすのか?

出版界の革命児による圧倒的読書論がここに誕生！

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本書では「広告が売り上げに影響したのか？」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか？」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。