- 発売日：2026/09/09
- 出版社：技術評論社
- ISBN：9784297158262
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Why Machines Learn――現代AIを支える、美しき数学の物語
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商品説明
AIの数学は、ここまで面白く読める
2024年ノーベル物理学賞受賞 ジェフリー・ヒントン氏絶賛！
・「学習する機械」というアイデアは、どこからやってきたのか？
・一度は忘れ去られた技術が、なぜ現代のAIで復活したのか？
・人工知能の能力に、限界はあるのか？
［ニューラルネットワーク、勾配降下法、誤差逆伝播法、ディープラーニング……］
本書では、現代AIを生み出した画期的なアイデアの数々を、数学の基礎と研究の歴史から解き明かしていきます。
［線形代数、微積分、確率・統計、最適化理論……］
一見無関係な数学が、機械に「学習」を与えるために、どのように結びついてきたのか。
ベクトルや行列の基礎から丁寧にたどることで、AIを支える数学の美しさを垣間見ることができます。
本書の魅力は、数学の解説だけにとどまりません。
［イリヤ・サツケヴァー、ジェフリー・ヒントン、 ジョン・ホップフィールド……］
著者は、研究者たちの証言を丹念に拾い上げ、機械学習の発展を当事者の視点から描き出します。
一次情報に裏打ちされた語りによって、現代AIを支える数学が臨場感あふれる「知の物語」として立ち上がります。
［AIを使う人、AIを作る人、そしてAIの正体を知りたい人へ……］
現代のAIを本質から理解するための、知的興奮に満ちた一冊です！
2024年ノーベル物理学賞受賞 ジェフリー・ヒントン氏絶賛！
・「学習する機械」というアイデアは、どこからやってきたのか？
・一度は忘れ去られた技術が、なぜ現代のAIで復活したのか？
・人工知能の能力に、限界はあるのか？
［ニューラルネットワーク、勾配降下法、誤差逆伝播法、ディープラーニング……］
本書では、現代AIを生み出した画期的なアイデアの数々を、数学の基礎と研究の歴史から解き明かしていきます。
［線形代数、微積分、確率・統計、最適化理論……］
一見無関係な数学が、機械に「学習」を与えるために、どのように結びついてきたのか。
ベクトルや行列の基礎から丁寧にたどることで、AIを支える数学の美しさを垣間見ることができます。
本書の魅力は、数学の解説だけにとどまりません。
［イリヤ・サツケヴァー、ジェフリー・ヒントン、 ジョン・ホップフィールド……］
著者は、研究者たちの証言を丹念に拾い上げ、機械学習の発展を当事者の視点から描き出します。
一次情報に裏打ちされた語りによって、現代AIを支える数学が臨場感あふれる「知の物語」として立ち上がります。
［AIを使う人、AIを作る人、そしてAIの正体を知りたい人へ……］
現代のAIを本質から理解するための、知的興奮に満ちた一冊です！
目次
プロローグ
Chapter 1パターンに焦がれて（Desperately Seeking Patterns）
Chapter 2ここでは誰もが、ただの数……（We Are All Just Numbers Here ...）
Chapter 3お椀の底へ（The Bottom of the Bowl）
Chapter 4すべては確率しだい（In All Probability）
Chapter 5類は友を呼ぶ（Birds of a Feather）
Chapter 6行列には魔法が宿る（There's Magic in Them Matrices）
Chapter 7カーネルトリック、その大いなる手品（The Great Kernel Rope Trick）
Chapter 8物理学が、そっと手を貸す（With a Little Help from Physics）
Chapter 9ディープラーニングを後退させた男（いや、彼のせいではない）（The Man Who Set Back Deep Learning（Not Really））
Chapter 10しつこい神話に終止符を打ったアルゴリズム（The Algorithm that Put Paid to a Persistent Myth）
Chapter 11機械の眼（The Eyes of a Machine）
Chapter 12テラ・インコグニタ――未知なる地（Terra Incognita）
エピローグ
後記トランスフォーマーさえあればよい？（Are Transformers All We Need?）
Chapter 1パターンに焦がれて（Desperately Seeking Patterns）
Chapter 2ここでは誰もが、ただの数……（We Are All Just Numbers Here ...）
Chapter 3お椀の底へ（The Bottom of the Bowl）
Chapter 4すべては確率しだい（In All Probability）
Chapter 5類は友を呼ぶ（Birds of a Feather）
Chapter 6行列には魔法が宿る（There's Magic in Them Matrices）
Chapter 7カーネルトリック、その大いなる手品（The Great Kernel Rope Trick）
Chapter 8物理学が、そっと手を貸す（With a Little Help from Physics）
Chapter 9ディープラーニングを後退させた男（いや、彼のせいではない）（The Man Who Set Back Deep Learning（Not Really））
Chapter 10しつこい神話に終止符を打ったアルゴリズム（The Algorithm that Put Paid to a Persistent Myth）
Chapter 11機械の眼（The Eyes of a Machine）
Chapter 12テラ・インコグニタ――未知なる地（Terra Incognita）
エピローグ
後記トランスフォーマーさえあればよい？（Are Transformers All We Need?）
Why Machines Learn――現代AIを支える、美しき数学の物語
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