Why Machines Learn――現代AIを支える、美しき数学の物語

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!