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MITテクノロジーレビュー[日本版] Vol.1/Autumn 2020
MITテクノロジーレビュー[日本版] Vol.1/Autumn 2020 AI Issue

「2020年代の新しい指針」ポスト深層学習として期待される最新技術の動向分析から、諸外国における社会実装の先進事例、欧米を中心に議論されている倫理・ガバナンスの規制動向まで、2017年〜2020年3月にかけて日本版Webサイトに掲載された記事の中から、今後のAI戦略の指針となる特に価値ある記事を厳選して収録。AI技術の開発に関わる研究機関やベンチャー企業、AIを利用した新規事業の創出や業務効率化に取り組む一般企業、AI政策の立案に関わる政府機関など、AIビジネスに関わるすべての方におすすめします。

128ページ | 2020/09/10 発売 2000円(税抜き)
目次

■日本における牽引役が総括
人工知能は世界と日本をどう変えたのか
松尾 豊(東京大学教授)

■「ロボット大国」日本の新たな主戦場へ
人工知能とロボット工学の融合が切り拓くもうひとつの未来
尾形哲也(早稲田大学教授)

■生物のインテリジェンスが人類の未来を豊かにしてくれる
河口洋一郎(東京大学名誉教授/アーティスト)

■人工知能に「想像力」を与えた男
イアン・グッドフェロー

■世界最大の実験場
中国がまい進するデジタル教育の現在

■30年間待ち続けた「深層学習の父」が描く夢
ジェフリー・ヒントン

■動き出した医療のDX
AIドクターが主治医になる日

■AI 主導型経済が迫る
「ドイツの奇跡」のアップデート

■人工知能の真の実力
イノベーションの発明方法をAI が再発明する

■非デジタル企業がAI 導入の「壁」を打ち破る方法

■その映像は「真実」か? ディープフェイクを見破れ!

■なぜ今「AI 倫理」の議論が必要なのか
ガバナンスの国際動向と今後の課題
江間有沙(東京大学未来ビジョン研究センター特任講師)

■XAI「説明可能なAI」の存在意義を問う

■AI の未来はアフリカにある

■arXiv 論文1万6000本を分析
AI 研究「次の10年」を読み解く

■深層学習だけでは汎用AIは実現できない
ゲイリー・マーカス(ニューヨーク大学教授)

■「超知能」は人類を脅かす未来をもたらすのか
オレン・エツィオーニ(アレン人工知能研究所CEO)

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掲載記事

  1. What has AI changed?
    松尾 豊教授インタビュー:人工知能は世界と日本をどう変えたのか
    日本における第3次AIブームが始まってからおよそ5年。ブームの火付け役となったAI研究者、東京大学の松尾豊教授は、この5年間をどう捉えているのか? 世界と日本のAI界・産業界の動きを総括すると共に、今後の展望を語ってもらった。
  2. AI and Robotics
    人工知能とロボット工学の融合が切り拓くもうひとつの未来
    ロボット工学と人工知能(AI)は学術的なバックボーンの違いから、長らく「近いようで遠い」関係だった。だが、ここにきて両者の関係は急接近している。深層学習がロボット工学にどのような変化をもたらすのか? 産業用ロボットで世界シェアトップのロボット大国・日本で、最先端の研究を続ける早稲田大学の尾形哲也教授に話を聞いた。
  3. Is AI Riding a One-Trick Pony?
    深層学習と呼ばれる人工知能(AI)技術がもてはやされており、あらゆる分野で、いずれは人間の仕事を奪うかのように喧伝されている。しかし、現在のAIブームの根本を支えているのは30年前の論文で発表された技術であり、新しいブレークスルーが起こっているわけではない。
  4. The GANfather: The man who’s given machines the gift of imagination
    深層学習システムは何かを認識することは得意だが、何かを創り出すことは不得意だ。グッドフェロー博士が考案したGAN(競争式生成ネットワーク)は、機械に想像力を与えようとしている。
  5. China has started a grand experiment in AI education. It could reshape how the world learns.
    世界一のAI大国を目指す中国では、教育分野でもAIの導入が急速に進んでいる。「世界を狙う」エドテック企業も出てきた。
  6. AI is reinventing the way we invent
    この数十年、研究開発の分野において、一定の成果を挙げるために必要とされる研究者の数やコストは増加する一方だ。急速な進歩を遂げている人工知能(AI)の真価は、人間だけでは不可能な発見を可能にし、イノベーションのプロセスを変えることにある。
  7. We analyzed 16,625 papers to figure out where AI is headed next
    最近の人工知能(AI)ブームでは深層学習が衆目を集めており、多くの有用な成果もあげている。しかし、人間の知能を再現するというAIの最終目標に、深層学習がけりをつけるとは考えにくい。過去25年間のAI研究論文を調べた結果、およそ10年単位で異なる手法が流行していることが浮き彫りになった。
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