史上最高の機械学習とAIに関する書籍6選（2025年XNUMX月）

AI の世界は、専門用語や利用可能なさまざまな機械学習アルゴリズムのせいで、敷居が高く感じられる場合があります。機械学習に関する最も強く推奨される本を 50 冊以上読んだ後、私は必読の本の個人的なリストを作成しました。

選ばれた本は、紹介されているアイデアの種類と、深層学習、強化学習、遺伝的アルゴリズムなどのさまざまな概念がどの程度うまく提示されているかに基づいています。 最も重要なことは、このリストは、責任が証明され、説明可能な AI の構築に向けて、未来学者や研究者が前進する道を最もよく切り開く書籍に基づいているということです。

#6。 AI の仕組み: 魔術から科学まで ロナルド・T・クノイゼル著

『How AI Works』は、機械学習の中核となる基礎を説明することを目的とした、簡潔かつ明確な本です。 この本は、レガシー AI システムの始まりから現代の方法論の出現に至るまで、機械学習の豊かな歴史を学ぶのに役立ちます。

歴史は階層化されており、サポート ベクター マシン、デシジョン ツリー、ランダム フォレストなどの十分に根拠のある AI システムから始まります。これらの初期のシステムは画期的な進歩への道を切り開き、ニューラル ネットワークや畳み込みニューラル ネットワークなどのより洗練されたアプローチの開発につながりました。この本では、今日の最先端の生成 AI の原動力である大規模言語モデル (LLM) が提供する驚異的な機能について説明します。

ノイズ・トゥ・イメージ技術がどのようにして既存の画像を複製し、一見ランダムなプロンプトから前例のない新しい画像を作成できるかなど、基本を理解することは、今日の画像ジェネレーターを推進する力を理解する上で重要です。 本書はこれらの基本的な側面を美しく説明しており、読者が画像生成テクノロジの複雑さと基礎となる仕組みを理解できるようにします。

著者の Ron Kneusel は、なぜ OpenAI の ChatGPT とその LLM モデルが真の AI の始まりを意味するのかについての彼の見解を解明する賞賛に値する努力を示しています。 彼は、異なる LLM が心の理論を直観的に理解できる創発的な特性をどのように示すかを注意深く説明しています。 これらの新たな特性は、トレーニング モデルのサイズに基づいてより顕著になり、影響力が大きくなるように見えます。 Kneusel は、通常、大量のパラメータが最も熟練した成功した LLM モデルを生み出す方法について説明し、これらのモデルのスケーリングのダイナミクスと有効性についてのより深い洞察を提供します。

この本は、AI の世界についてもっと知りたい人にとっての先駆けとなり、その初歩的な形態から今日の先駆的な存在に至るまで、機械学習テクノロジーの進化の軌跡を詳細かつわかりやすく概観します。あなたが初心者であっても、この主題を十分に理解している人であっても、「How AI Works」は、私たちの世界を形作り続けている革新的なテクノロジーについての洗練された理解を提供するように設計されています。

#5。 人生3.0 マックス・テグマーク著

「人生3.0』には野心的な目標があり、それは将来AIとどのように共存していくかという可能性を探ることです。 汎用人工知能 (AGI) は、 知能爆発論 この議論は、超人的な知性は継続的に自己改善できる機械の結果であると規定しています。 知性の爆発に関する有名な引用は次のとおりです。

「超知能機械とは、どんなに賢い人間のあらゆる知的活動をはるかに上回る機械と定義しましょう。 機械の設計はこうした知的活動の XNUMX つであるため、超知能機械はさらに優れた機械を設計できる可能性があります。 そのとき、間違いなく「知性の爆発」が起こり、人間の知性ははるかに取り残されることになるでしょう。 したがって、最初の超知能機械は人類が作る必要のある最後の発明である。」

マックス テグマークは、この本で、AGI によって制御される世界に住むという理論的な未来を紹介します。 この瞬間から、知性とは何かというような爆発的な質問が投げかけられます。 記憶とは何ですか？ 計算とは何ですか? そして、学習とは何でしょうか？ これらの質問と考えられる答えは、最終的に、さまざまな種類の機械学習を使用して、人間レベルの知性を達成するために必要な自己改善の画期的な進歩を達成できる機械のパラダイムと、その必然的な結果として生じる超知性をどのように導き出すのでしょうか?

これらは、Life 3.0 が探求する一種の前向きな考え方であり、重要な質問です。 ライフ 1.0 は、DNA を変更する進化によってのみ変化できる細菌などの単純な生命体です。 Life 2.0 は、新しい言語やスキルを学ぶなど、独自のソフトウェアを再設計できる生命体です。 Life 3.0 は、自身の行動やスキルを変更できるだけでなく、ロボット自身をアップグレードするなど、自身のハードウェアを変更することもできる AI です。

AGI のメリットと落とし穴を理解した場合にのみ、目標に沿ったフレンドリーな AI を確実に構築するためのオプションの検討を開始できます。 これを行うには、意識とは何なのかを理解する必要があるかもしれません。 そしてAIの意識は私たちの意識とどう違うのでしょうか？

この本には多くのホットなトピックが取り上げられており、AGI が人類文明の将来にとって潜在的なライフラインであるだけでなく、どのように潜在的な脅威であるかを本当に理解したい人にとっては必読の書となるはずです。

#4。 人間との互換性: 人工知能と制御の問題 スチュアート・ラッセル著

インテリジェント エージェント、つまり知覚し、行動し、作成者よりも知的なものの構築に成功したらどうなるでしょうか? 機械自身の目的ではなく、私たちの目的を達成するように機械を説得するにはどうすればよいでしょうか?

上記は、この本の最も重要な概念の XNUMX つにつながります。人間との互換性: 人工知能と制御の問題」とは、かつてノーベルト・ウィーナーが言ったように、「機械に目的を持たせる」ことを避けなければならないということです。 固定された目標を確信しすぎる知的な機械は、究極の危険な AI です。 言い換えれば、AI が事前にプログラムされた目的と機能を実行する際に間違っている可能性を考慮しようとしない場合、AI システム自体をシャットダウンさせることは不可能になる可能性があります。

スチュアート・ラッセルが概説した困難は、AI/ロボットに、指示されたコマンドがいかなる犠牲を払ってでも達成されることを意図していないことを指示することである。 コーヒーを入れるために人間の命を犠牲にしたり、昼食のために猫を焼いたりすることは許されません。 「できるだけ早く空港に連れて行ってください」という言葉は、たとえ明示的ではないとしても、スピード違反の法律に違反する可能性があることを意味するものではないことを理解する必要があります。 AI が上記のことを誤った場合、フェールセーフは事前にプログラムされた一定レベルの不確実性になります。 ある程度の不確実性がある場合、AI はタスクを完了する前に自分自身に挑戦し、おそらく口頭での確認を求めることがあります。

1965年の論文では「最初の超知能マシンに関する推測アラン・チューリングと共同研究した優秀な数学者、I・J・グッドは、「人類の生存は、超知能機械の早期構築にかかっています」と述べました。 生態学的、生物学的、人道的災害から身を守るためには、可能な限り最先端の AI を構築する必要がある可能性は十分にあります。

この独創的な論文は、知能の爆発を説明しています。この理論は、超知能マシンは反復のたびにさらに優れた優れたマシンを設計できるというもので、これが必然的に AGI の作成につながります。 AGI は最初は人間と同等の知能を持っているかもしれませんが、短期間のうちに急速に人間を超えるでしょう。 この当然の結論のため、AI 開発者にとって重要なのは、本書で共有されている中心原則を理解し、それを人間に奉仕するだけでなく人間自身から救うことができる AI システムの設計に安全に適用する方法を学ぶことです。 。

スチュアート・ラッセル氏が概説したように、AI 研究から撤退することは選択肢ではなく、私たちは前進しなければなりません。 この本は、安全で責任があり、有益であることが証明されている AI システムの設計に向けて私たちを導くロードマップです。

#3。 心を作る方法 レイ・カーツワイル著

レイ・カーツワイルは 彼は世界有数の発明家、思想家、未来学者の一人であり、次のように呼ばれています。 ウォール・ストリート・ジャーナルでは「休むことのない天才」、フォーブス誌では「究極の思考マシン」と評されています。 彼はシンギュラリティ大学の共同創設者でもあり、画期的な著書「The Singularity is Near」で最もよく知られています。 「心を作る方法』では、彼の他の作品の特徴である指数関数的成長の問題にはあまり触れず、代わりに人間の脳をリバースエンジニアリングして究極の思考機械を作成するためにどのように理解する必要があるかに焦点を当てています。

この独創的な研究で概説されている核となる原理の XNUMX つは、人間の脳内でパターン認識がどのように機能するかということです。 人間は日常生活のパターンをどのように認識しているのでしょうか? これらの接続は脳内でどのように形成されるのでしょうか? この本は、階層的思考を理解することから始まり、さまざまな要素がパターン状に配置された構造を理解し、その配列が文字や文字などの記号を表し、さらに高度なパターンに配置されます。たとえば単語、そして最終的には文などです。 最終的に、これらのパターンはアイデアを形成し、これらのアイデアは人間が責任を持って構築する製品に変換されます。

レイ・カーツワイルの本なので、もちろん指数関数的思考が導入されるまでにそれほど時間はかかりません。 ”収益加速の法則』はこの独創的な本の特徴です。 この法則は、進歩が自らを糧とする傾向によってテクノロジーとその加速のペースがどのように加速し、進歩の速度がさらに速くなっているかを示しています。 この考え方は、私たちが人間の脳を理解し、リバースエンジニアリングする方法をどのくらいの速さで学習しているかに適用できます。 人間の脳におけるパターン認識システムのこの加速された理解は、AGI システムの構築に応用できます。

この本は AI の未来に大きな変革をもたらしたので、エリック シュミットはこの独創的な本を読み終えた後、AI プロジェクトに取り組むようレイ カーツワイルを採用しました。 短い記事で議論されているすべてのアイデアや概念を概説することは不可能ですが、高度なシステムを設計するために人間のニューラル ネットワークがどのように機能するかをより深く理解するために必読の有益な本です。 人工ニューラルネットワーク.

パターン認識はディープラーニングの重要な要素であり、本書はその理由を説明しています。

#2。 マスターアルゴリズム ペドロ・ドミンゴス著

中心となる仮説は、 マスターアルゴリズム 過去、現在、未来のすべての知識は、マスター アルゴリズムとして定量化された単一の普遍的な学習アルゴリズムによってデータから導き出すことができるということです。 この本では、いくつかの主要な機械学習手法について詳しく説明しており、さまざまなアルゴリズムがどのように機能するか、どのように最適化できるか、マスター アルゴリズムを作成するという最終目標の達成に向けてどのように連携できるかについて詳しく説明されています。 これは、私たちが与えたあらゆる問題を解決できるアルゴリズムであり、これには癌の治療も含まれます。

読者はまず次のことを学ぶことから始めます。 ナイーブベイズ、XNUMX つの単純な方程式で説明できる単純なアルゴリズムです。 そこから、さらに興味深い機械学習テクニックへと全速力で加速していきます。 このマスター アルゴリズムに向けて私たちを加速させているテクノロジーを理解するために、収束する基本について学びます。 まず、神経科学から、脳の可塑性、つまり人間の神経ネットワークについて学びます。 次に、レッスンでは自然選択に進み、進化と自然選択をシミュレートする遺伝的アルゴリズムを設計する方法を理解します。 遺伝的アルゴリズムでは、各世代の仮説の集団が交差して変異し、そこから最適なアルゴリズムが次の世代を生成します。 この進化は究極の自己改善をもたらします。

その他の議論は、物理学、統計学、そしてもちろんコンピューター科学の最高のものから来ています。 マスター アルゴリズムを構築するためのフレームワークを説明するという野心的な内容のため、本書で触れられているさまざまな側面のすべてを包括的にレビューすることは不可能です。 他の機械学習の本はすべて何らかの形でこれに基づいて構築されているため、この本を XNUMX 位に押し上げたのはこのフレームワークです。

#1。 千の頭脳 ジェフ・ホーキンス著

「千の頭脳」は、ジェフ・ホーキンスによる前著「インテリジェンスについて」で説明されている概念に基づいています。 「On Intelligence」では、人間の知能がどのように機能するかを理解するためのフレームワークと、これらの概念を究極の AI および AGI システムの構築にどのように適用できるかを探りました。 それは、私たちが経験する前に、私たちの脳がそれをどのように予測するかを根本的に分析します。

『A Thousand Brains』は独立した素晴らしい本ですが、次のような場合に最も楽しんで評価されるでしょう。インテリジェンスについて』を最初に読みます。

「A Thousand Brains」は、ジェフ・ホーキンスと彼が設立した会社による最新の研究に基づいています。 ヌメンタ。 Numenta の主な目的は、新皮質がどのように機能するかについての理論を開発することであり、第 XNUMX の目的は、この脳の理論を機械学習と機械知能にどのように適用できるかです。

2010 年の Numenta の最初の主要な発見は、ニューロンがどのように予測を行うかに関するもので、2016 年の XNUMX 番目の発見は、新皮質における地図のような参照フレームに関するものでした。 この本では、何よりもまず、「千の頭脳理論」とは何か、参照フレームとは何か、そして理論が現実世界でどのように機能するかについて詳しく説明します。 この理論の背後にある最も基本的な要素の XNUMX つは、新皮質がどのようにして現在のサイズに進化したのかを理解することです。

新皮質は他の哺乳類と同様に小さく始まりましたが、新しいものを作り出すのではなく、基本的な回路を繰り返しコピーすることによって（産道のサイズによってのみ制限されます）指数関数的に大きくなりました。 本質的に、人間を区別するのは脳の有機物質ではなく、新皮質を形成する同一の要素のコピーの数です。

この理論はさらに、新皮質が約 150,000 本の皮質柱で形成される仕組みに発展します。これらの柱の間には目に見える境界がないため、顕微鏡では見ることができません。 これらの皮質柱が相互に通信する方法は、知覚と知性のあらゆる側面を担う基本的なアルゴリズムの実装です。

さらに重要なのは、この理論がインテリジェントなマシンの構築にどのように適用できるか、そして社会への将来の影響を明らかにしていることです。 たとえば、脳は、入力が時間の経過とともにどのように変化するか、特に動きが加えられた場合にどのように変化するかを観察することによって、世界のモデルを学習します。 皮質柱には、物体に固定された基準フレームが必要です。これらの基準フレームにより、皮質柱は、物体の現実を定義する特徴の位置を学習できます。 本質的に、参照フレームはあらゆる種類の知識を整理できます。 これは、この独創的な本の最も重要な部分につながります。参照フレームは、より高度な AI または AGI システムの構築に向けた重要なミッシング リンクになる可能性があるのでしょうか? ジェフ自身は、AGI が大脳新皮質と同様の地図のような基準系を使用して世界のモデルを学習する避けられない未来を信じており、彼はなぜそう信じるのかを説明する素晴らしい仕事をしています。