「人工知能は人間を超えるか」

有名な松尾先生の著書。非常にわかりやすく、すぐに読み切れました。「人工知能の60年に及ぶ研究で、いくつもの難問にぶつかってきたが、それらは「特徴表現の獲得」という問題に集約できること。そして、その問題がディープラーニングという特徴表現学習の方法によって、一部、解かれつつあること」が理解できました。得られる特徴量や概念の頑健性（ロバスト性）を高めるために、ノイズを加えたり、ニューラルネットワークのニューロンを一部停止（ドロップアウト）させることが必要だったというのは、人間の脳の使い方にとっても示唆的なのではないかと思いました。

憶えておきたい用語を、備忘のために列挙しておきます。

• 強いAI／弱いAI
  • 強いAI＝心を持つ
• 特徴量
• モンテカルロ法
  • ある局面からランダムに指してどちらが勝つかをシミュレーションする
• ヘビーウェイト・オントロジー／ライトウェイト・オントロジー
  • ライトウェイト・オントロジー＝コンピュータにデータを読み込ませて自動で概念間の関係性を見つけさせる
• フレーム問題
  • 関係ある知識だけを取り出してそれを使うことの難しさ
• シンボルグラウンディング問題
  • 記号をそれが意味するものと結びつけられるかどうかを問うもの
• フィーチャーエンジニアリング（特徴量設計）
• オートエンコーダー（自己符号化器）