鈴木　貴之 　著

内容

目次

はじめに Ⅰ　古典的人工知能 第1章　古典的人工知能：基本的発想 　1.1　基本的発想①：ボトムアップの過程 　1.2　基本的発想②：トップダウンの過程 　1.3　物理的記号システムとしての人工知能 第2章　古典的人工知能：歴史 　2.1　第1次人工知能ブーム期：成果と限界 　2.2　第2次人工知能ブーム期：成果と限界 　2.3　拡張性の問題と無限定性の問題 第3章　古典的人工知能：哲学的批判 　3.1　チューリングテストと意味理解の問題 　3.2　フレーム問題と状況理解の問題 　3.3　古典的人工知能：可能性と限界 Ⅱ　古典的人工知能から現在の人工知能へ 第4章　機械学習 　4.1　機械学習の基本的発想 　4.2　機械学習の意義と注意すべき点 第5章　ニューラルネットワーク 　5.1　ニューラルネットワークの基本的な仕組み 　5.2　代表的なニューラルネットワーク研究 　5.3　ニューラルネットワークと人間の脳・古典的人工知能を比較する 第6章　深層学習 　6.1　深層学習の基本原理 　6.2　深層学習の特徴 　6.3　深層学習をめぐる謎と課題 Ⅲ　現在の人工知能：現状と課題 第7章　画像認識 　7.1　さまざまな画像認識手法 　7.2　深層ニューラルネットワークによる画像認識と人間の視覚情報処理 第8章　自然言語処理 　8.1　さまざまな自然言語処理の手法 　8.2　大規模言語モデルをどう評価するか 第9章　ゲームAI 　9.1　現在のゲームAI 　9.2　ゲームAIの意義 Ⅳ　現在の人工知能：哲学的考察 第10章　現在の人工知能①：可能性と課題 　10.1　困難は克服されたのか 　10.2　汎用人工知能の可能性 　10.3　主体としての人工知能と道具としての人工知能 第11章　現在の人工知能②：倫理的問題 　11.1　バイアスの問題 　11.2　透明性の問題 　11.3　制御可能性の問題 第12章　人工知能と認知科学 　12.1　認知の基本原理 　12.2　認知は理解可能な現象か おわりに 参考文献 あとがき 人名索引 事項索引