人工知能の哲学入門

【目次】

はじめに

I　古典的人工知能

第1章　古典的人工知能：基本的発想

1.1　基本的発想①：ボトムアップの過程

1.2　基本的発想②：トップダウンの過程

1.3　物理的記号システムとしての人工知能

第2章　古典的人工知能：歴史

2.1　第1次人工知能ブーム期：成果と限界

2.2　第2次人工知能ブーム期：成果と限界

2.3　拡張性の問題と無限定性の問題

第3章　古典的人工知能：哲学的批判

3.1　チューリングテストと意味理解の問題

3.2　フレーム問題と状況理解の問題

3.3　古典的人工知能：可能性と限界

II　古典的人工知能から現在の人工知能へ

第4章　機械学習

4.1　機械学習の基本的発想

4.2　機械学習の意義と注意すべき点

第5章　ニューラルネットワーク

5.1　ニューラルネットワークの基本的な仕組み

5.2　代表的なニューラルネットワーク研究

5.3　ニューラルネットワークと人間の脳・古典的人工知能を比較する

第6章　深層学習

6.1　深層学習の基本原理

6.2　深層学習の特徴

6.3　深層学習をめぐる謎と課題

III　現在の人工知能：現状と課題

第7章　画像認識

7.1　さまざまな画像認識手法

7.2　深層ニューラルネットワークによる画像認識と人間の視覚情報処理

第8章　自然言語処理

8.1　さまざまな自然言語処理の手法

8.2　大規模言語モデルをどう評価するか

第9章　ゲームAI

9.1　現在のゲームAI

9.2　ゲームAIの意義

IV　現在の人工知能：哲学的考察

第10章　現在の人工知能①：可能性と課題

10.1　困難は克服されたのか

10.2　汎用人工知能の可能性

10.3　主体としての人工知能と道具としての人工知能

第11章　現在の人工知能②：倫理的問題

11.1　バイアスの問題

11.2　透明性の問題

11.3　制御可能性の問題

第12章　人工知能と認知科学

12.1　認知の基本原理

12.2　認知は理解可能な現象か

おわりに

参考文献

あとがき

人名索引

事項索引