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近年、人工知能 (AI) は三度目のブームと言われています。その一因はニューラルネットワークを発展させたディープラーニング (深層学習) でしょう。そこで本書では、ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から最近の進展や成果、課題にいたるまでを詳しく説明します。
 
笔者の専门は进化计算や创発ですが、ニューラルネットワークについては学生时代から兴味を持ち研究のために频繁に利用しています。进化计算はニューラルネットワークと一绪に活用されることも多く、国际的な学会においても両者のテーマで共催されることが少なくありません。そのため本书では、进化计算とニューラルネットワークを统合した手法として、さまざまな分野に応用され注目を集めているニューロ?エボルーションについても解説します。
 
また笔者は、パーセプトロン、ニューラルネットワークからディープラーニングにいたるまでの最初と二度目の冬を実际に见闻きし、体験しています。したがって、かつてのブームを知らない人々に兴亡の歴史とその背景について笔者なりに语るのも意义あると思い执笔しました。
 
最近の学生たちがディープラーニングや础滨手法を使って问题を解いたり新たな视点で考察したりするのに、笔者は人知れず感铭を受けています。しかしながら一方で、彼らの多くが础滨やニューラルネットワークの古典的な名作や歴史的背景をほとんど知らずにいることは非常に残念です。そのため本书ではそれらの意义にふれるべく记号主义をめぐる论争や认知科学的议论なども説明しました。とくに最后の章は「知の创発」と题して、础滨の実现や脳の进化について解説します。もともと础滨という研究分野では随笔による発表が许されていたので、そこには笔者なりの考え方も多分に含まれています。
 
こうした背景から、本書は人工知能の初級研究者を対象とした入門書となっています。「進化」と「学習」をキーワードとして、人工知能の実現へのアプローチや知能の創発についても解説しています。アルゴリズムや生物学の知識を前提としないビギナー向けに、ニューラルネットワークの基礎的部分から、ディープラーニングまで理論をふまえて分かりやすく解説します。ディープラーニングの技术開発にあたって、その前段階であるニューラルネットワークの基礎からそれらの最近の研究、ディープラーニングの代表的な手法と応用例を取り上げていきます。また本書では、数学的な理解は必要最小限におさえ、全体的に数式やプログラムなどは極力使用しないように努めています。

 

(紹介文執筆者: 情报理工学系研究科 教授 伊庭 斉志 / 2020)