第三次人工知能(AI)ブームの中核的役割を果たす深層学習(ディープ・ラーニング)は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、

対話型サービスＣｈａｔＧＰＴは驚きをもって迎えられ，ＩＴ企業間で類似サービスをめぐる激しい開発競争が起こりつつある．それらを支える大規模言語モデルとはどのような仕組みなのか．

2022年、文章生成AI「ChatGPT」や画像生成AI「Stable Diffusion」など、一般ユーザーも気軽に使える生成AIサービスが次々と現れて世界に衝撃を与えた。

AIで何ができるか?私たちの仕事はどう変わるのか?気鋭の著者が教えるAIビジネスの最新事情と「あたらしい働き方」。

著者はオックスフォード大、マックスプランク研究所、ケンブリッジ大をへて、現在、東大ニューロインテリジェンス国際研究機構の脳神経科学者。AI時代こそ、人間的な「創造性」「美意識」に着目される理由

ただでさえ変化スピードが速く、情報のキャッチアップに苦戦するテクノロジー領域。数か月後には今の状況ががらりと変わってる可能性が非常に高い…そのような状況下で、今私たちは生きています。 ホットな話題でいえば、「クリエイターはみなAIに取って代わられるのでは？」「人間にしかできない価値創造ってなに？」など、これまで当たり前だと信じて疑わなかった「労働」「お金」「日常生活」などのパラダイムシフトが起こっています。

秘書のように問いかけに応えるスマホ、自動運転車、ビッグデータ──。時代を読み解くキーワードは「クラウド」から「ＡＩ＝人工知能」へ。

Accomplished venture capitalist and Space Capital founder Chad Anderson offers investors, entrepreneurs, and aspiring professionals powerful tools and information for understanding how space-based technologies have, and will continue to, transform enterprise, government, and consumer markets for decades to come.

東大教授たちによる、最先端の未来予測！　人工知能、GAFA、宇宙開発、病気との闘い…テクノロジーの未来を解き明かす、日本最先端の知の巨人が集合！

AI社会になって、ボクは職を失わないだろうか？

文系のワタシが、AIでキャリアアップするには？

そんな不安や疑問を解消するのが本書です。

人間の仕事は、いよいよ奪われるのか？未曽有のスピードで進む変化の本質を世界のテクノロジーとビジネスの「目利き」が解説する。「生成AI」への注目が急速に高まっている。

生成AIによって、単純な知的作業の効率を著しく高めることが可能になった。そのおかげで人間は、AIにはできない”創造活動”に集中できる。創造とは、アイディアを見つけ、育てること。

Bayes' rule appears to be a straightforward, one-line theorem: by updating our initial beliefs with objective new information, we get a new and improved belief. To its adherents, it is an elegant statement about learning from experience. To its opponents, it is subjectivity run amok. Sharon Bertsch McGrayne here explores this controversial theorem and the human obsessions surrounding it.

いま誰もが身につけるべきAIリテラシー。ChatGPTをはじめとする現在のAIは、巨大な便益とリスクを持ち合わせている。有効に活用するために何を心がけ、どのような社会を設計すべきか。

言語学を学べば、生成AIの底力を縦横無尽に引き出せる！生成AI開発に従事する言語学者が明かす人間のあらゆる能力を拡張していくビジネス教養

クリエイティブになるには、数学力を高めるのが早道だ！AIが進化した今日、人間に求められるのは考える力や創造力であり

総取材時間20時間以上！
オードリー・タン氏自身が、自らの考え、行動、夢を語る。

『チューリングの大聖堂』著者が導く、自然と機械が融和する新たな世界像。０と１で世界のすべてを記述することは本当に可能か。デジタルの限界が露わになる時、アナログの秘めたる力が回帰する――。

優れたアルゴリズム、大量のデータ、高速なコンピュータ。３つの要素がそろい新たなＡＩ時代が到来した。企業の現場でもＡＩの実用事例が増えている。だが、ＡＩをめぐる誤解も多々ありそうだ。機械学習に適したデータか？　問題解決の手段はＡＩ以外でも十分ではないか？　人や組織とＡＩが融合し最適化できるか？　またＡＩビジネスにかかわる法的リスクとは…。基本をおさえてビジネスに効くＡＩに触れてみよう。

本書は『週刊東洋経済』２０１７年７月８日号掲載の２６ページ分を電子化したものです。

今、４度目の産業革命が始まろうとしている。牽引役となるのは、ＡＩ（人工知能）だ。

■因果を求めない人工知能の世界 先日、人工知能に関する事業をしている人と合う機会がありました。 僕の会社が展開している採用系のサービスでも、人工知能などを用いることで、 マッチング部分でもっと手間を省いた方が絶対にいいと思っている。会社側がどういった人を求めているのか、応募者がどういった会社を望んでいるのかっていうことは、履歴書にたくさん文章を書けば伝わる問題でもないから。 もちろん最後は人間が面談することが必要なんだけど、その手前で機械ができる ことの精度を高められれば、可能性が広がるんじゃないかな。 例えばビッグデータやディープラーニング。これらは、今のトレンドといっちゃ あトレンドです。大量のデータを処理することで、あらゆることの確率が表で表 せるようになる。」(本文より) 家入一真　「家入学級」はこちらから→ http://yakan-hiko.com/ieiri.html

半導体業界で独走するエヌビディアは時価総額3兆ドルを記録。今後、私たちにどのような影響を与えるのか、世界中に広がる技術を解説。

東ロボくんは東大には入れなかった。ＡＩの限界ーー。しかし、”彼”はＭＡＲＣＨクラスには楽勝で合格していた！これが意味することとはなにか？　ＡＩは何を得意とし、何を苦手とするのか？　ＡＩ楽観論者は、人間とＡＩが補完し合い共存するシナリオを描く。

クリエイティブ分野で、果たして人間はChatGPTに勝てるのか。本書は、いち個人作家である私が、ChatGPTへ贈る”挑戦状”です。

ジブンの得意×AIを操るチカラ＝GPT時代の知的生産術ＣｈａｔＧＰＴ時代のＡＩは「ことばで動く」ので、文系人材でも自由自在に操ることができます。