コンピュータ・インターネット - コンピュータサイエンス - 人工知能

2版をまった方が．．．． （８色の虹さん 2009-10-29）
初版だったせいか、いたるところに間違いや抜けが見受けられます。（PLOLOG初心者でもわかる間違いです。）（それにしてもひどすぎる） こういうのがあると、初心者にわかる間違いはまだ良いのですが、初心者に難しいところでは、それが正しいのか、間違っているのかが判断できず、不安になることです。 また、大学の先生が書いたせいなのかわかりませんが、説明や表記表現がわかりにくいところがあります。（わざとわかりにくくしているのではないかとさえ思ってしまう）

Prolog で学ぶAIプログラミングのレビュー （Java 太郎さん 2009-04-20）
Prolog の基礎と実際のプログラミングを分かりやすく解説しています。LISP の本も書いて欲しいですね。

わかりやすかった。 （kgussanさん 2009-10-02）
まとまっていてわかりやすかったです。 もうちょっと広くカバーして欲しかったので３つ

パターン認識，機械学習を通して音声認識を学ぶ人に最適 （大阪次郎さん 2008-12-09）
筆者が学部の学生向けに「パターン認識と機械学習理論を初歩から学び，その実践として音声認識システムを作成する方法を身に付けることを目的とする」と書いている通りの本です。音声認識については，幾つかの教科書がありますが，この本ほど読者のレベル（目線）に立って理解しやすく書かれた本を知りません。レビュー者は音声学・音響音声学・音声情報理論・ニューラルネット理論などから入り，音声知覚の本質を理解しようと努めて来ましたが，大変苦労しました。その前にこの本を読んでおくべきだったと感じています。この本は認識システムについての教科書ですが，音声知覚の理解にも大変役立ちました。その意味では，システムを勉強したいという人だけでなく，音声知覚について理解したいという人にも役に立つ本だと思います。専門書というよりも教科書ですが，とても学生思いの教科書です。この本の内容を理解してから，パターン認識や機械学習理論，あるいは音声知覚関連の専門書を読めば，理解が一層深まると思います。お奨めしたい本の一冊です。

まずはこれ．パターン認識・機械学習の初学書 （sleepy_yoshiさん 2007-11-20）
「音声認識システム」というタイトルが誤解を招きやすいが， パターン認識，機械学習の初歩を解説している初学書． まえがきに書かれているとおり，学部３年生を対象にしているため， イメージを重視して，わかりやすく書かれている． 前提知識がなくても全部を読むことができ，ほとんどをすんなり理解 できるだろう．よく書かれている． 研究室配属になった学生にぽんと渡して予習したり，講義についてい けない場合のフォローに役に立つと思われる． これを読んでおけば，いきなりとっかかるとつまずくような入門書も すんなり読めるようになるだろう． 音声認識システムには言語モデルも使われるが，隠れマルコフモデル， 文脈自由文法，N-gramという代表的な言語モデルを網羅しているのも 個人的には気に入っている． 評価法についての解説もある．内容のバランスがとてもいい． また本書ではHTK,Weka,Palmkit,Julius/Julian,Galateaなどのフリー ソフトの簡単な使いかたも解説しているが，研究をしていて意外に時間 を食うのが，こういったツールのとっかかりだったりする． そういう意味では，結果を出すまでの使いかたが解説されているのは非常に ありがたい． 著者が目標としているとおり，今まで入門書とされていた本の前に読むことで すんなり入れるようにするための書． 音声認識，パターン認識，機械学習といった分野に興味があるが， 何から読んでいいかわからない，という人にはまずこれを薦めたい． 「わかりやすいパターン認識」の前にどうぞ．

入門書として （nobu2002さん 2008-08-01）
題名は意見分析エンジンとなっているが、基本的にはテキスト解析の紹介である。この本の利用方法は、特定のサイトから意見の抽出だけではなく、社会学的調査として通常なら質的調査となるようなものであっても、数量化できるように記述している。 著者は情報工学系で学位を取っているようだが、社会科学系調査方法のレビューをきちんとやっている。 情報工学に関しても、初心者が躓かないように数学的なものはなく丁寧に書いてある。

意見分析ことはじめ （sleepy_yoshiさん 2007-12-14）
副題にもあるとおり，「意見分析」を社会学と工学の視点から 眺めた入門書．意見分析「エンジン」だけではない． イントロ＋社会学の話40%, 技術の話40%，応用の話題20%という感じの割合． 前半は社会学から見た意見分析の方法論が書かれており， 社会学の門外漢である自分には掴みどころがなく，少し辛かった． ただ，工学の研究では最初から問題ありきで考えてしまいがちな ため，スタート位置を確認する意味でも役に立つと思う． 例えば，最初の背景の章で「意見とは何か？」という意見の定義 について様々な文献を引用して考察しているので，立ち位置が 安定した状態で読み始めることができる． 後半は，工学の視点から「意見分析エンジン」をどうやって 作るかということについて書かれている． 計算機科学の分野でも評判分析(sentiment analysis)などの キーワードで扱われることの多いが，本書で定義する「意見分析」 という観点からこれまでの研究を俯瞰している． アルゴリズムの詳細は書かれていないものの，参考文献が多く含 まれているので，近年の「意見分析」を俯瞰するのに良い手がかり になると思う． 私はこの分野の専門ではないので，良い勉強になったが， 現在評判分析を研究している人には真新しい情報はないかもしれない． 逆にそういう人には本書の前半部分（社会学からの視点）が 役に立つのではないかと思う．

AI入門者におすすめ （パックンさん 2007-12-08）
AIというと難しく聞こえますが、 この本は数学の基礎から解説してある、親切な本です 実際のゲームの使用例や、Luaスクリプトのサンプルなど 具体的な例が多数挙げられているため、 未経験者でも気軽に理解できます。オススメ

脱・ゲームプログラム初心者 （motoさん 2007-10-25）
ゲームプログラムの本って、極めて当たり前の事しか書いてない本か、あるいはgemsの様な極めて高度本に二分されてると個人的に思っています。この本は両者の中間に位置すると思います。 AIプログラミングと銘打ってはいますが、数学の基礎やゲームシステムの組み立て方にも紙面が割かれていますので、gemsのサブセット版のような印象がありました。gemsを理解できる人は今更本書を手に取る必要はないかもしれません。価格的にはgemsより安価で、文章も平易で読みやすいので、gemsをまだ読んでない人には良いと思います。 既にゲームを1本作り上げており、更なるステップアップを考えている人にはお勧めです。 ただし、本書の前書きに書かれている通り、この本は「浅く広く」を念頭に書かれた本なので、この本を読んだだけでゲームプログラムの達人になれるわけではありません（よって ☆ -1 ）。そういう意味でも、gemsの前に読む本になるかと思います。

お勧めです。面白い本 ^-^)/ （あゆあゆさん 2007-10-02）
「ゲーム開発者のためのAI入門」に比べて実際のゲームRaven?でどのようにテクニックが使われているかが分かりやすく、前書を買ってしまいましたが、これも買ってしまいました。というかこっちを先に出して〜。 はじめてゲームAIをやりたい人とかこの本を最初に読まれるのがよいと思います。お勧めです．

Rage Against The "Support Vector Machine" （万次郎さん 2009-05-14）
サポートベクターマシン（SVM）に関する本が本書を含めても、まだ２，３冊しかなく、さらに日本人が著者なのは本書だけという現状を踏まえても、本書は、特に数式において、あまりにも誤字・脱字が多すぎる。 現在、筆者らは本書を用いて輪講を行っているが、４章までで約１０個もの誤りに気がついた。なんだか、SVMを理解するために読んでいるのか、本書の間違いを探すために読んでいるのか、時々わからなくなる。 正しくSVMを修得できるように，改訂版が出版されることを希望する。

座右の書 （人考智能さん 2007-05-18）
ビジョン（視覚）情報処理に関する書籍は数多あるものの、この本ほど網羅的にしっかりまとめられたものは見た事がない様に思います。日本語訳も読みやすく、コンピュータビジョンを志す方々に座右の書としてお薦めします。

いまどきのコンピュータビジョンがわかる本 （teketekeさん 2007-01-25）
海外の大学の教科書としてもよく使われているComputer Vision: A Modern Approach の訳本です。いまどきのコンピュータビジョンの論文を読むのに最低限必要な知識が網羅されており、説明も簡潔ながらわかりやすいものなので、入門書としても十分使えると思います。 また、日本語訳もこなれており、訳注も親切なので、上記の洋書を持っている方にもおすすめできます。 コンピュータビジョンに関する和書のなかで、これほど記述が新しく、広い分野を扱ったものはありません。ちょっと高価ですが、その価値は十分あると思います。

大学院生向き （確信度9さん 2007-07-25）
オーム社なので技術的な内容が多いのは予想どおりでした。 説明はその手の大学院生やアカデミックな方々に向いた内容です。 仕方ないかもしれませんが、民間企業でテラバイトデータに向き合う人が読んでも残念ながらあまり参考になりません。実際のデータ事例が少ない気がします。しかし、理論的背景などを理解したい人や大学院生には向いてます。 SASやSPSSでデータ処理を担当してる方、解析を担当している方にとってのお勧めは第４章です。気の遠くなるような変数の数、ダミー化や欠損値処理などやりすぎて「コア」データを見つけられなくなり「どーすればいい？」と思ってる方にはとても参考になります。やみくもにデータを離散化してまいがちな方、もっと合理的かつ論理的な属性選択をしてみたい方にはとても参考になります。 通常、マイニングツールは非常に高価です。フリーのWekaを勧めることでもっとKDDを知ってもらいたいという著者の意気込みを感じます。

日本語入力について （Saradinさん 2009-01-29）
人工無能を卒業して人工知能を創ろうと書いてあるのに中身は既存の人工無能の理論です。 というか人工知能はある意味まだ誰も作れていないので当然といえば当然なのですが、 思ったよりもわくわくするネタがなくてよくある強化学習法などが述べられている感じです。 その解説がわかりやすければよいのですが掲載されているプログラムも解説も あまりわかりやすいものとはいえないものなのが残念でした。 それと、本書の収録プログラムは基本的に全部DOSベースで日本語を入力して対話させる形式のものなのですが、 DOSでどうやって日本語入力させるのかを書いていないのが不親切だと思いました。 DOSでかな入力させるにはWindows環境ではALT+半角/全角キーです。 これを押せばDOSから日本語を入力できます。

人工無能の本です （鮎ダイアさん 2007-04-11）
タイトルに人工知能とありますが、作っているのは人工無能です。 「恋するプログラム」を読んでからの方が理解しやすいと思います。 人工知能に関するトピックに触れてはいますが、内容が浅くてもの足りなさを感じます。 プログラムを動作させた結果も「うまくいきませんでした」で終わっており、 どうすれば良くなるか考察がないのも不満を感じました。 強化学習の章では人工無能ではなく、じゃんけんプログラムになったり、 音声認識・合成の章は単にwavファイルを連続再生するだけだったり、 sort、uniq、形態素解析(風味)などのツールをわざわざ作っていたり、 なくても良かったのでは？と思える項目がいくつかありました。 プログラミングに関しても、いきなりリダイレクトの解説が始まったりして、 読者にどの程度のレベルを想定しているかわからないし、 C言語のソースコードも洗練されているとは思えませんでした。 結局のところ、最後の参考文献が一番役に立ったと思いました。

人工無能の解説本 （ちゃさん 2006-12-02）
Ｃ言語を知っていてこれから人工無能を作ってみたいという人には良い本だと思います。 しかし人工知能の解説という感じはありませんでした。 新しい人工無能の基礎的な解説本として星４つ、人工知能の解説本として星を一つとって星３つにしました。

利用するプログラムを分かってないとだめ。 （典型的な文系人間さん 2007-10-10）
この本は、開発したｐｃプログラムを利用することを前提にしており、門外漢にとってはかなり浅い部分しか理解できない。それでこの値は高い。ただ、本格的に利用することを検討している人にとっては参考になるでしょう。結局、統計を見てどうそのデータを参考にするかはその人またはグループの知識、能力次第というところは、共感しました。

これは面白いアイデアだ！ （tamadamさん 2006-12-14）
チャンス発見とは何か？を科学的に探求する教科書です。 データ分析だけで関係性を見極めることは困難ですが、人間の経験と直感を使って見つけ出すというKeyGraphの手法が様々な応用例とともに示されております。 チャンスを発見したい人だけでなく、物事を『文脈』で捉えたい人におすすめな本だと思いました。

最新のチャンス発見学の成果が詰まった本 （びーぐるけんのびーちゃんさん 2006-11-10）
２００６年はじめまでのチャンス発見学の研究成果が一冊にまとまった本です。 大学や公的機関の研究者、企業内の研究者には著者の成果のみならず、チャンス発見の 関連分野のサーベイがすべて一冊にまとまっている良書です。 また、研究者およびこの本のチャンス発見手法を追試したい実務家に対しては 各章毎に十分な量の参考文献が載っているので、この本の内容と参考文献により 自分の問題に適用することも可能であり、また、著者の研究成果をベースにその上に 自分の研究を加えていくときにも役立ちます。 著者の今までの本の中でもっとも最新であり、もっとも中身が濃いチャンス発見本です。

やっと全体が分かりました （わんこそばさん 2006-10-06）
チャンス発見の技術は、キーグラフの他にもいろいろある。 このことは、最近になってセミナーなどで聞いて分かったつもりになって いました。セミナーに行くと応用事例も成果が豊富でいつもよく分かる のです。ですがそのせいで、ちょっと全体がわかりにくかった気がします。 「結局、チャンス発見のツールって何なの？」この本は、 そういう疑問を鮮やかに解いてくれます。 チャンス発見と言うのは、事象をきっかけにして未来のシナリオをつくる こと。だから、目の前の事象とつながるかも知れない様々な事象を図示する ツールが欲しいということ。その図をシナリオマップと呼ぶということ。 キーグラフも流れ図も、シナリオマップの一種だということ。 著者が本当は学者らしく書きたいのに読者に合わせているのが気の毒ですが、 お陰様でチャンス発見の哲学が深く分かるし、いろいろな技術が使えるよう になりそうです。

中途半端な翻訳 （unkomanXさん 2009-01-02）
・日本語として不自然な表現が所々にある ・専門用語の和訳として採用している単語がページによって異なっている場合がある 内容自体は平易な本ですが、上記の理由から読み難いです。お勧めできません。

これは分かりやすい！ （tamadamさん 2007-04-28）
オークション理論の基礎をとても分かりやすく解説した良書です。皆が満足する価格で売買でき、不正が発生せず、分かりやすい取引を実現するには、どのようなプロトコルがありうるかについて考えるきっかけになります。

オークションの理論がわかりやすい！ （Job Johnさん 2006-06-19）
オークションの理論を勉強するとき，いままではどうしても専門書や英語の図書を読破する必要があった．オークション理論は情報科学とゲーム理論（ミクロ経済学）までを含んだ学際的な分野だからである．また，これまで日本ではオークションというテーマに情報科学とゲーム理論から切り込んだ書物はほとんどなかった． オークションというと，YahooオークションやeBayオークションを思い出しがちだが，世界的には様々な分野で，オークションとその理論が利用・応用されている． 本書は，そのようなオークション理論を，非常にわかりやすい例題を用いて，難しい概念を，丁寧にわかりやすく説明することに成功している（特に，家族で休日にどこへいくべきかという例は良かった）． 本書は，情報科学，人工知能，ゲーム理論，ミクロ経済学等の大学生や大学院生にとって，非常に良い入門書で，お勧めできる．

『人工知能ハンドブック』に代わるものではない （Makoto Ichikawaさん 2007-04-20）
人工知能学会の20周年記念として発行された本で、序文で「〜、1990年に編まれた『人工知能ハンドブック』の内容はすでに現状にそぐわなくなってきています。（中略）そこで、本学会の総力をあげて、人工知能に関する学術を人工知能学という新たな視点から見直し、それを『人工知能学事典』として集大成することにしました。（後略）」と書かれています。 しかし、ハンドブックは体系化された知識を伝えるという役割があり、事典のように断片化された知識を配列したものと少し異なります。本書では章によって最初の文章の中でその後に続く用語との関係を解説して体系的な理解を得られるように配慮しようとしたものもありますが、全ての章がそのようにはなっているとはいえません。このため、断片的な感は否めません。ある項目について調べるための事典としての役割についてはよいかもしれませんが、1990年のハンドブック（レビュー者所有）に代わるものになっているとはいえません。また、例えば「ロボットの機構と制御」や「ロボットのアクチュエータ」という見出しをつけた解説文の内容を読むと本書に収録する必要があったか、疑問に思えてきます。最後のつめが甘かったように思えます。

良質なサーベイ論文集 （ナレッジベーストビューさん 2006-04-29）
「事典」といっても，いわゆるキーワードの解説の羅列といった「百科事典」のイメージではなく，最新の人工知能技術に関する網羅的なサーベイ論文集となっている．多少高いが，個人でも書棚に置いておきたい本である．

新しい技術がわかる （2005-11-02）
人工知能の教科書に出てくる例題はかなり古い時代のものが多いと思っていました．この本は，ＵＭＬ，ＸＭＬ，Ｗｅｂサービスが人工知能とどう関係するかを説明しているのがおもしろかった．

読みやすい良書 （LoveVineさん 2009-04-04）
私はニューロコンピュータを少しかじったことがあり、 その関連で本書に興味を持ち読んで見ました。 日本語にも特に問題があるとは思えません。 最後まで一気に読めました。 特にフレードホルムの積分方程式の実際的な応用例に本書で 触れることが出来、素直に感動しています。 本書の理論的背景、「ヒルベルト空間」、「積分方程式」については 簡単にしか触れていませんが、この部分をなるべく分かりやすく 理解しようと思ったら、志賀浩二先生著の 「数学が育っていく物語第４週線形性」 を読むと良いと思います。

関係者とおもわしきレビューに惑わされないように （kimataさん 2007-12-18）
本書に対するレビューは★５つと１つで大きくかけ離れているが，★５つのレビューをした方はこの本以外に対するレビューがまったく無い．これをどう考えるかは受け手の自由だが，レビューの信頼度をコンピュータに判定させたらどちらの方に信用をおくかは明らかだろう．

サポートベクターマシンの入門に最適 （2005-07-05）
日本語で読めるサポートベクターマシンの入門書。優れた学習機械として注目を集めるサポートベクターマシンを一から学びたい人にお勧め。翻訳のレベルについては、他の書籍と比べて、それほど悪くないと思う。

非常に良くまとめられ、かつ分かりやすい翻訳である。 （ＨＳさん 2005-07-04）
本書は非常に論旨が明解に書いてあるので, サポートベクターマシンを学ぶには最高の本である. 非常に強く推薦したい. この日本語訳では, 用語の訳を色々工夫してあり, 私は非常に気に入った. また, 多くの訳注で内容を追いやすくなっている. 実は, 英語版を読んでいたが, この日本語版で, 色々新たな発見をした. 英語版を読んでいた人にも, 日本語版を読まれることを薦めたい.

日本語訳が読みづらい （きゃのさん 2005-06-28）
現在，様々な研究分野で注目されているサポートベクターマシーン（ＳＶＭ）．その応用事例の報告が増えるにつれ，自分の抱える問題にも適用したいと考える技術者が増えていると思います．そんな状況において，ＳＶＭの仕組みを理解するための入門書が望まれています．これだけ流行している手法でありながら，残念ながら，日本語のテキストはほとんどないようです．本書は数少ない１冊なのですが，これまた残念ながら，日本語訳が非常に読みにくく，理解するのが大変です．内容が難しいから理解できないのではなく，日本語そのものが理解できない箇所が少なからずあります．原著をあたった方が良いというのが，率直な感想です．少なくとも，自分の目で文章を確認してから購入されることをお勧めします．

人工知能 （2005-06-07）
この本を読んでこんなに現代のロボットが人工生命にちかづいてるんなんてしらなくてびっくりしましたもっと早く科学が進歩して人工知能などいろいろ発明してほしいですね

学者でもなんでもない著者が趣味をつきつめていった結果 （sahwisさん 2005-05-18）
人間は，思索にふけったりしゃべったりするとき以外，ただ歩いたり，立っているだけでも，知能に大きく依っています．それも含めて，著者は，脳だけの存在ではない，運動機能をも含む「人工生命」をつくろうとしています． 人間の脳がどう働くか解明されていないのに，それをシミュレートなんて途方もない試みです．途方もないのですが，魅力的でもあります．仮にモデル化がうまくいって，脳と同じ出力が得られる機械ができたとしたら，逆に，脳の研究に大きく寄与するんじゃないかと思うし． 著者の科学知識の及ぶ限り（ただし技術と財力の範囲内で）が詰め込まれたルーシーはいわば，生れたばかりの赤ちゃんです．今後ルーシーの脳にちゃんと地図がつくられ，学習していくようになるのかどうかは正直疑問ですが・・・科学はおそろしい勢いで進歩しています．今後新たに判明するであろう脳の仕組みやモデルなどをルーシーに入れ込んでいけば，あるいは・・・

迷いがないように見えてしまう （ギャモンさん 2005-04-28）
ひとりプロジェクト、それは構わない。遠く想い焦がれて輝く未来へ、ただその想いに共感できるかどうかは別、ＳＦというよりファンタジー。

内容が「星３つ」ってことではないです。 （drivenさん 2005-03-02）
カバー曰く「人工知能ロボットを誕生させるまでの簡単な２０のステップ」。帯曰く「とにかく読み始めたらページを繰る手が止まらない！（ｂｙ瀬名秀明）」。で、このかわいいロボット「ルーシー」のカバーに惹かれて読み始めましたが、当たり前なんですけど「簡単な」はずはない。人間の脳の構造。機能。あらゆることが謎だらけだが、人工知能開発に取り組む著者の研究はとりもなおさず人間ってどんな生き物かを解き明かす試み。大脳生理学・認知学の先端の記述はわたしのような文系クンには少々つらい。瀬名さん（パラサイト・イブの）も解説で書いてるように結論の部分を敢えて曖昧に書く著者のスタイルも本書を一般読者にわかりづらくしているように思います。とにかく電車のなかで読むような軽い本ではなく、この分野に興味ある方はじっくり腰をすえて読まれることをおすすめします。わたしは正直半分も理解できなかった。部分的に面白いところはあったのですが。視覚機能とか。

繰り返し読みたい深い本 （2shiさん 2007-03-24）
オントロジーについて一般的で表面的な事柄から一歩踏み込んだ内容まで書かれており、一度さっと読んだだけでは完全には理解できなかった事も、部分的に繰り返して読むと「お、そういうことか！」と理解が深まる本。 個人的には、普段からイマイチ腑に落ちなかった｢is-a｣｢part-of｣「instance-of」などの微妙な違いについて、本書後半で厳密な考察が詳述されていたのが嬉しかった。 主観的な記述が結構あるのも愛嬌で、味わい深い。自分の意見と著者の意見との違いが明示できるくらいまで本書を足がかりに掘り進めたい。 オントロジーというものが元来哲学を起源にしている、という本当の意味が分かる本。

読み易い良書 （turboさん 2007-07-18）
内容としては、ある程度プログラムが分かる人向けですが、特筆すべきは読み易いこと！ 専門書の中でも、この点で模範となる良書だと思います。 中身は、敵キャラクターをプログラムでどう動かすか、ということに尽きるので、 ある程度読者は限られてくると思いますが、文章の読み易さ、分かり易さは他の本も見習って欲しいです。

入門者への良書 （2005-07-14）
AIのゲーム用途について広く浅く扱っています。この分野が初めてなら、足がかりにできる良書です。若干、説明の誤りや不適切な図も見受けられますが、サンプルコードを優先すれば問題ありません。初心者への手ほどきを目的とした本なので突っ込んだテクニックを探している人には向いていません。

ゲームAIの入門書としてとてもいいです （2005-03-29）
ゲーム開発の分野で日本語でも読める本というと、日本人が書いたシェーダやDirectXの本が多く、ゲームAIなどは英語本くらいしかなかったと思います。そんな中で、翻訳で、しかもとてもわかりやすい意訳で書かれている本書はとても貴重だと思います。本当に翻訳なのかと疑うほどなので誰が翻訳したのか見てみたら、翻訳を専門にしている会社でした。内容は、目次にあるように、非常に幅広くAIを取り扱っています。数学的な議論は出来るだけ排除されており、実践で使える、自作のゲームに組み込めるように解説されています。ゲーム業界で有名なA*アルゴリズムも易しい説明で解説されています。2D(特にタイルフィールド)や3D(実数値フィールド)もカバーされているので、本書にあるAIはいろんなジャンルのゲームに使えると思います。個人的には、スクリプトの章がもう少しあったらなと思います。特にサンプルソースが欲しかったです。

AI初心者でも読めるAIの本 （monogusanさん 2005-01-28）
本書はゲームに関係のないプログラマでも十分に読み応えのある内容となっている。AIに対して興味はあるが、難解な書籍が多く、とっつきにくい領域と感じていた人でも「鍵がかかっている宝箱に罠がかけられている確率を求め、NPCに宝箱を開けるかどうかを判断させる」などと説明されれば私のようなAI初心者でも具体的な場面を想定しながら読むことができる。あくまでゲームにAIを応用する手法を解説する本書だが、AIの領域にある考え方に触れ、他の分野にどのように応用できるのかを考えるのに大変役に立つ。

日曜プログラマにはちときつい？ （もん吉さん 2005-01-16）
ＡＩと言いつつ、ゲーム開発の切り口で記述されているため高尚な理論ではなく、どのように実装するのか？がわかり易くまとまっていると思います。本書の中で紹介されている「Physics for Game Developers（同著者）」も日本語化されるといいなと思います。私のような日曜プログラマ（初級）の方はGUIプログラムの入門書も同時に読むことをお勧めします。GUIプログラム入門書のサンプルプログラムに、ＡＩの機能を持たせてみると、その動きに自分で感動できます。

　フレーム問題 （kaizenさん 2009-09-27）
フレーム問題について、本書で理解しました。 一般化フレーム問題人間も自動車教習場などで多くの情報を処理しきれなくなることがある。松原、橋田。 身体性が重要で、みのまわりのことだけ処理していてもうまくいく。ロドニーブルックス。

考えさせられる一冊 （mistyさん 2007-06-06）
人間のような「知能」を持ったロボットを開発するには、何が必要なのかについて考えることを通して、人間の知能の本質〜知能の謎〜に挑んでいる。 ・知能の発達には身体性と環境との相互作用が不可欠である。 ・人間は「常識」の範囲で物事を認識し、行動している。 ・ロボットはインフラになる …etc 興味深い知見・提言がありふれていて非常におもしろかった。 討論の部分では難解なキーワードが多々飛び交っているため理解は追いつかなかったが、研究者の方々がどのような考え・哲学を持って研究を行っているのかについて垣間見ることができる。 ロボットがこれからどうなっていくのか、「アトム」のようなロボットをつくるにあたり、 どのような問題に今直面しているのかについて興味がある人に強くお勧めしたい。 多少難解な部分はあるが、もちろんそれ以外の方にも一読の価値ありと思われる。

知的好奇心をくすぐる１冊 （フジキセキさん 2006-12-13）
まずこの本のテーマはロボット開発を通して脳科学、人工知能を考えていく本です。 ロボット工学や脳科学の専門用語が数多く出てきてとっつきにきいかもしれませんが、 内容としては物凄く面白い！ 私の関心の引いたトピックは２足歩行のロボットよりもムカデのように沢山足のあるロボットがきちんと動いたということ。 何しろロボット、知能の研究者が集まってこの本１冊を編著しましたから、内容は専門的かつ 内容は濃い。それだけにこの内容を理解できれば読者としての幅は広がることを保証します。

まさに「認知発達ロボティクスの挑戦」 （萩原　湖太郎さん 2006-10-02）
面白い。もっと早く読めばよかった。副題にある「認知発達ロボティクス」とは、知能をもつロボットを実際につくってみることを通して、人間のもっているような知能（知能そのものや、その構造、知能発達の仕組み、発達過程）を解明することを目指す、人工知能・ロボット研究の新しい潮流。けいはんな社会的知能発生学研究会は、ロボット工学、人工知能研究、脳科学、認知科学、発達心理学、等の分野を越えて集まった若手研究者（30〜40代？）主体の会のようだ。 はじめに、認知発達ロボティクスという勃興期にある学問領域の基本的なアイデアについての紹介があり、その後7人の著者が単独でそれぞれ1章を担当している。著者の立場はそれぞれ異なっていて、人間の脳を理解するための手段としてロボットをつくるという立場に立つ者もいれば、ロボットをつくることそのものを目的とする立場に立つ者もいる。 著者らは、古典的な人工知能研究や知能ロボット研究に欠けていた（あるいは、軽視されていた）ものとして、知能における「身体」の意味、知能がどのように「発達」していくのかという観点、ロボットがその中で成長していく（あるいはロボット同士で形成する）「社会」等を挙げる。「自分の身体を使って実世界と関わり合いながら、徐々に学び、成長してゆく」そんなロボットを実現しようともがくプロセスの中から「知能の謎」を解くヒントが得られるかもしれない、というわけだ。 特に、最初の2章（「序論」と「エピソード0」）が面白い。誕生したての学問だから、具体的な研究成果ではなくて、その視点から新たに見えてくる風景の豊かさによって評価したい。

内容は5★。 （snarksnarkさん 2006-08-12）
後はセンスと値段かな。だが買う価値は存分にある。センスは多分瀬名さんの責任?文字数の制約で?分かりにくい稿があったのが残念。著者の方々、もっとたくさん書いてください↑

人工知能はどのように生まれどこへ行くのか？ （ぶれぐまさん 2008-08-07）
「人工知能」という概念がどのような研究の中から生まれ、そして今後どのように展開していくのか。本書はその歴史を順を追って丁寧に読者に見せてくれる。 面白いのは、常に人工知能という分野について回る、「人工知能は是か非か」と言う議論を、楽観主義者・悲観主義者というサブタイトルで、各々の立場を代表する研究者の意見を取り入れて紹介していること。人工知能が意識を持つことはあるのか？SFのように人間の尊厳を侵すものとなりうるのか？かなり研究が進展しているとはいえ、一般大衆に浸透してしまった人工知能イメージとは、かなりの開きがいまだに存在している。本書は人工知能というものについて、正しい知識を与え、そしてその今後を考えさせてくれると言う点でぜひ読んでおきたい一冊である。

人工知能史を俯瞰する （sleepy_yoshiさん 2007-06-04）
ダートマス会議で人工知能(Artificial Intelligence)という言葉が使われ始めてから50年が経過した． 本書では人工知能に関わる研究がどのように始まり，人々がどのような観点からアプローチを行っているかを俯瞰するための書である． 人工知能という概念がどのように萌芽してゆき，そして本質的にどのような問題を抱えているのか， ヒルベルトとチューリング，ジョン・マッカーシー，レイ・カーツワイル，ジャロン・ラニアー，ビル・ジョイ という５人の登場人物の観点から人工知能を眺めることで，人工知能が持っている本質的な問題と， 将来の可能性を垣間見る． 本書でも紹介されている ミンスキー「心の社会」 ペンローズ「皇帝の新しい心」 ドレイファス「コンピュータには何ができないか」 ドーキンス「利己的な遺伝子」 ホフスタッター「ゲーデル、エッシャー、バッハ」 といった人工知能研究者ならばぜひ読んでおきたい古典を読むのは気が引けるけれど， その前に人工知能史を概観したいという方には良きガイドブックとなるだろう．

人工知能の歴史 （fun1091さん 2006-02-25）
人工知能誕生からの発展の歴史などが紹介されています。人工知能に貢献した人は どのように人工知能の事をとらえ、またどのように進化させていったのか。 人工知能は科学者から見るとどのようなものか。今後はどのように発展していくのか。 人工知能についていろいろ論議、研究し今に至る過程が、研究者の言葉もまじえてかかれている読み物でした。

人工知能の可能性 （lemonerikaさん 2005-05-01）
人工知能に関する研究の歴史、人工知能とはどんなものか、その可能性や限界、人工知能の発展に寄与した人は、何を考え、何を行ったかについて述べたものです。有名な論文や著書、講演などからの引用も多かったです。この分野については素人のためか、正直「わかったような？？」という点も沢山ありました。しかし、人工知能という分野が、どのような知の領域を含みながら、どのような方向に向かっているか、が分かった気がします。

人工知能の歴史を振り返る良著 （skato5さん 2005-03-20）
人工知能研究の第一人者たちが何を目指し、何に挫折したのか。お互いにどんな影響を与え合ったのか、そして現在は何を研究しているのかなどが生き生きと紹介されています。研究者達に直接インタビューした内容を元にしており、親しみやすく読みやすい本になっていると思います。数学的なことにも言及されていますが、数学の知識が無くても分かるように説明してありました。

浅く広い （keroppiさん 2009-07-11）
本の厚さの割には扱っている範囲がとても広いです。 いわゆる教科書的な本で、淡々と専門用語の説明をしているだけなので、趣味として読むのは辛かったです。 確率や集合論などある程度数学の知識が無いと読めないかもしれません。 ゲーム理論の辺りはもう少し突っ込んだ説明をしてほしかった。全体的に説明がとても簡素です。

人工知能の知識を広範に浅くまとめたもの （フジキセキさん 2007-07-09）
本書は人工知能の知識を広範に浅く紹介した書物です。 従ってプログラミングの知識をなくても読めます。 主な項目としては知識ベース、ファジイ理論、自動翻訳、音声認識、 エージェント、ニューロコンピューター、知識発見、Webマイニングなどで これだけの内容を170頁ほどの容量で説明するわけなので、当然内容は最低限度の ものとなります。しかし、初心者、初級者にとっては様々な範囲からの知識説明 なので、本書からの収穫はあります。 ここから上記のカテゴリーにもっと深く読み進めたい方は各章の巻末に 参考図書を読み進めるのが賢明でしょう（この場合私ならば本書を立ち読みして 参考図書を購入するでしょう）。 本書の面白いトピックスとしてゲーム木の説明（チェッカーから囲碁まで のゲームの難しさを数値表現）、セールスマンの巡回問題をどう解くか？ 推論を人工知能はどう処理しているか？選択する場合どう枝刈りするか？ を具体的に著わしています。

人工知能を学ぶならまず最初に読むべき本 （藏造さん 2004-11-02）
人工知能の本は大きく3種類に分類できると思います。１.技術全体を偏りなく解説したもの２.特定の技術を詳しく解説したもの３.基礎技術のプログラミングを解説したもの最近は２や３の本を多く見かけるようになりましたが、この本は１に属しています。２や３の本を読む前に、是非読んでおくことをお勧めします。２の本は「木を見て森を見ず」になりやすく、３の本は「人工知能よりもプログラミング技術」に重点が置かれています。本書を読んでもっと詳しく知りたい気持ちになった時に２に進み、人工知能プログラムを実際に作ってみたくなった時は３の本が出番となるでしょう。

実績どおりの本でした （2004-11-02）
過去12年間に14回の増刷という実績に信頼性を感じて購入した。期待通り，特定の分野への片寄りもなく，人工知能の全貌を見渡すことができた。通常の入門書にはない，ファジィ，言語，画像，音声，進化的計算，知的エージェント，Webインテリジェンスまで一様にカバーしているのはすごい。また，この種の本には珍しい「ですます」調の文章は，読者への思いやりさえ感じられた。文系の人でもきっと読みこなせると思われる。

全然、高くありません （Richardさん 2003-09-19）
買うとき、少し高いかと思います。買っても読めなければ、本は本当に高い買い物になりますが、この本は最後まで読めるので、良い購買をしました。何故、データマイニングで、ビジネスに成功する人と成功しない人がいるのか、ずっと難しい問題でしたが、この本を読むとよく分かります。人が、どのように働くかが大事で、どうやって働けばチャンスが発見できるか分かりました。新しいツールのことも詳しく書いてあって、非常に濃厚で、平易です。本当に、有難うございました。

こんなことを本気でやっている人達がいる！ （conviction10さん 2003-09-16）
「チャンス発見」という聞きなれない研究領域で研究を続ける研究者と、それをビジネスに活用しようと試みる実務者達の事例が紹介されている。従来の分析法では客観性が重視され、人間の主観は無駄なものとされてきたが「チャンス発見」では、それらこそが重要なポイントであると解説している。客観的なデータから実務上有益な情報を取り出すといわれる「データマイニング」で失敗した私にとって「チャンス発見」は次に取り組むべき打開策となるかもしれないと感じた。

有限オートマトンから決定不能性まで （kaizenさん 2008-04-15）
Iでは、有限オートマトンと正則表現、正則表現の性質、文脈自由文法、プッシュダウンオートマトン、文脈自由言語の性質、チューリング機械、決定不能性を扱っている。 IIでは、Chomskyの階層、決定性文脈自由言語、言語族の閉包性、計算の複雑さの理論、手に負えない問題、他の重要な言語。 手に負えない問題には、多項式時間と多項式領域、いくつかのNP完全問題、PSPACE完全問題などである。

最良の入門書 （ごん太さん 2003-05-08）
前提とする数学的知識は中学校レベル程度であり、ほぼ完å...¨ã«ã‚»ãƒ«ãƒ•ã‚³ãƒ³ãƒ†ã‚¤ãƒ³ãƒ‰ãªæœ¬ã§ã™ã€‚背理法や対偶、帰ç'æ³•ã®æ¦‚念と言ったものの説明から始まるほどの徹底ぶりです。また、各証明もã"れでもかと言うほど丁寧に（å°'ã€...苛ã€...する程）記述ã-ており、「読è€...に任せる」等のåŠ'力の節ç'„はå...¨ãã¨è¨€ã£ã¦ã„いほどありませã‚"。ただ、幾つかの例や、話題の導å...¥ã«éš›ã-ていくつかのãƒ-ログラミング言語にé-¢ã™ã‚‹çŸ¥è­˜ã‚'仮定ã-ていますが、ã"の本のå†...容にé-¢ã-ては知らなくとも十分フォローできます。私の知る限りでは考えうる最良のå...¥é-€æ›¸ã¨ã‚‚言え、読ã‚"でみてまったく理解できないという事æ...‹ã¯æƒ³åƒä¸å¯èƒ½ã§ã™ã€‚聞くとã"ろによると、ã"の本はæ-¢ã«ä¸-界のスタンダードとなっているようで、そのような信頼のおã'るè'-作がã"れç!¨‹ã®åˆ†ã‹ã‚Šã‚„すさで読めるというã"とはかなり稀かもã-れませã‚"。大ä½"スタンダードは難解ですから。å†...容とã-ては、オートマトン・正則言語・æ-‡è„ˆè‡ªç"±æ-‡æ³•ãƒ»ãƒ-ッシュダウンオートマトン・チューリングマシン・undecidability・ＰとＮＰ・ＮＰ完å...¨ã¨ã€è¨€ã£ãŸæµã‚Œã§é€²ã¿ã€åŸºæœ¬çš„なã"とは大ä½"扱っているようです。私自身計ç®-機ç§'学とは何の縁もない人é-"ですから、専é-€ä»¥å¤-のæ-¹ã«ã‚‚十分è-¦ã‚ã‚‰ã‚Œã‚‹æœ¬ã ã¨æ€ã„ます。

題名にも関わらず人工知能事典というよりもむしろ認知科学事典 （蒼龍さん 2006-11-01）
辞典ではなく事典なのであくまでテーマ別の読み物である。人工知能だけでなく心理学・言語学・哲学・脳科学などの認知科学に関連した各分野について分かりやすく説明されている。しかも執筆陣は超がつく豪華さで、独自の熱い思いで書かれた記述が目立つ。また、後半の人物紹介も便利。こんなに幅広く認知科学関連の代表的な研究者を紹介している本など日本に他にあるのだろうか。あぁ、やっぱり人工知能は認知科学の一代表分野だったんだと気づかせてくれる本でもある。 日本で手に入る包括的な認知科学の本としては随一。認知科学って何やっててどんな分野が関わってるの？と思ったらこの本を読むことをお薦めします。すでに認知科学の知識がある人であってもリファレンスとしてとても便利な本だと思います。 人間の認識の仕組みに興味のある人はぜひこの本を手にとってください。新しい世界が開けるかもしれません。

事典というより読み物 （tos1121さん 2003-03-24）
ＡＩ関連のトピックが網羅的に挙げられており、こんなものもＡＩの研究に入るのかと驚かされるほど、その扱っている領域は広い。まさに事典であるが、それ以上に様々な執筆者の考えや研究に対する思いを知ることができる良書である。例えば、溝口の「エキスパート・システムを作る」では、彼のエキスパートシステムにかけた思いや、そこから得られた研究スタンスなどを垣間見ることができる。全てではないが、各執筆者の思いがこのように随所に見られ、各分野について、それほど詳しくなくても飽きさせない。本書はＡＩのことを知りたいという人にお勧めの”読み物”である。

教科書というより副読本 （ま2007さん 2008-05-22）
著者の講義ノートを元に書かれた人工知能の教科書だそうなんだけど、教科書としては役に立たないでしょう。書いてある内容があまりにも表面的なのです。普通の専門書や教科書の「一章:はじめに」だけで全体が構成されているような感じです。 一方で、軽めの副読本としては悪くはない。触れている範囲は広めだし、読みやすさに関しては非常によい。だけど、わざわざ書籍として出版するほどの内容は入っていない。

コンパクトにまとまった，小さくまとまった入門書 （localhostさん 2004-01-10）
～専門外の人間が人工知能に関するサーベイを行う際の指針となるかという観点で．良い点をあげるならばコンパクトにまとまった入門書であると言える．扱うトピックのバランスや解説の平易さは全体として評価して良い．残念なことに，「小さくまとまった」と評価しなければならない面もある．・リファレンスの弱さ～～参考文献としてあげられているのは比較的大まかなテーマを扱った書籍ばかりであって，専門分野に特化したものはほとんどない．また国内で出版されている資料が紹介されているのみで，海外の主要な文献については全くふれられていない．・英語の呼称がかかれていない～～人工知能の分野を学び始めるにあたって各用語が英語でどのように表記されるかがあると無いとでは，読者が自身で調査を行う際の利便性がかなり違う．ごく初歩を学んで教養の足しにするという使い方はできるかもしれないが，この本を皮切りに人工知能を学んでいくというにはかなり無理があると思われる．～

暗号技術の基礎がわかる一冊 （2004-05-04）
難易度は初級～中級レベルと思われます。訳本なのに、文章がとても読みやすくてGOOD。数学的な知識は章立てを分けて説明してあるので、初心者から中級者まで読みやすいと思います。

プロログの技芸 （のほほ仮面さん 2009-09-25）
この本を読んだあとに、｢プロログの技芸」をお勧めします。

キレイにまとまっており、入門として最適 （2004-05-04）
もっと前に出会っていればよかったと思えるくらい、いい入門書だった。全体をコンパクトにまとめておりこれから学んでいきたいと思う人に最適。

基礎を学べる （tarappoさん 2003-08-27）
人工知能全体についての本はたくさん出ていますが、知識と推論だけに焦点をあわせた本はそれほど多くない状態です。その中で、この本は基礎的なことをしっかりと学べると思います。簡単な説明だけで進みがちなところをある程度の例を加えて教えてくれるところが良いです。

概論から具体例まで （2003-10-11）
AIの本というと読み物と専門書に2極化してしまいがちですが、この本は専門外の人でも分かるように用語が説明されています。専門外のプログラマが趣味で人工知能的なものを作りたいと思った場合、この本は最初の一冊としておすすめです。ただし初版なので誤字誤記が多いです。

ゲーム作り （ＶＣ３００さん 2008-08-02）
AIに使われている，ニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズムの仕組みについての解説がわかりやすくされていて，イメージをつかむのにもってこいだった． 著者が作ったゲームに関して，作り方の方法論もあり，ゲームをつくろうと思っていたので参考になった．

”ＡＩ”という言葉に少しでも反応したら読むべし （白紙の学生さん 2006-04-19）
ほかのＡＩの本は読んだことはなかったが、ほとんど知識のなかった自分にも読みやすかった。 堅苦しい数式がほとんどなく、イラストも多いので絵本を読んでいるような気分（？）になるかもしれない。 全体にやさしい文章で、ときおり冗談まじりな口調も面白い。 しかし、内容はＡＩの御三家といわれる３つのＡＩや、関連する理論などしっかりとしたもの。 実際のゲームに使われたＡＩを紹介しているということもあり、楽しく読める。

とてもわかりやすい （koujiさん 2004-11-10）
人工知能の入門書として有名な本書ですが、そのわかりやすさに驚きました。前書きに「文系の人でも理解できるように」とあるように、人工知能とはどのようなものか、どのような仕組みで働いているか、実際にどのような分野で使われているかなどについてがわかりやすく書かれており、本当にスラスラと読めてしまう良書です。AIの御三家「ニューラルネットワーク」「エキスパートシステム」「ジェネティック・アルゴリズム」の説明はもちろんのこと、カオス理論やゲーム理論、ボイドや芋虫の行動学習についても言及されていて、なるほど！の連続でした。他のレビュアーの方も指摘している通り、この本は完全な入門書としてのスタンスをとっているため、数式もほとんどなく、アルゴリズムなども掲載されていません。しかし、その大元となる「考え方」の部分はどの本よりもわかりやすく書かれていて、参考になると思います。特に、研究上での理論的な観点と現実的・実用的な観点の両方から言及されている点が優れていると感じました。人工知能について興味がある方やゲーム開発を行なっている方には、是非一度読んでいただきたい本です。

AI入門書 （岩井さん 2004-08-29）
AIに関して知りたいと思っているが、なかなか専門書を読む気にはならない。という人にはうってつけの本だと思います。ただ、AIに関して知識のある人には物足りなさを感じるかもしれません。内容は比較的読みやすく、またかわいらしい図による説明が随所にあるので、理解もしやすいと感じました。AIに触れるための第一段階として読むにはよい本だと思います。

もっと知りたくなるね （けけちゃんさん 2004-08-07）
AIについて初心者が読むのには最高の作品だと思います。技術的な難しい話よりも、AIってどんなものなの？どんな考えで成り立っているものなの？という、初心者が聞きたくなるようなことには一通り回答が出ています。キーワードとなる言葉を要点を得て説明してあるので、混乱しません。人間の遺伝子との関連や脳細胞との関連するAI技術についてわかりやすく説明してあるので、人に聞かれたときに説明しやすいと思います。この本を読んで、今度は技術的な内容の本を読んでみたくなりますよ。

一つ一つはボリューム不足か （串丸さん 2007-06-18）
図を交えた解説や演習問題も充実していて分かりやすいが、一つ一つの項目は物足りない部分がある。 例えばファジィの説明では、極々基本的なことを説明した直後にいきなり拡張原理が記述されていたりと若干理解しがたい。

教科書として有用 （らっふうさん 2006-02-19）
例題・演習問題が充実しており、授業での使用にも独学にも便利である。 本文には様々なことが網羅されており、そこは評価できる。しかし一部、言葉の定義を曖昧なままにしておいたり、きちんとした説明を与えないところも見受けられる。（商品評価を１つ下げたのはこのためである。） またこれは大きいサイズの本で、メモ記入用の空欄がある。

レスキューの目指している方向はわかりますが （lazybonesさん 2004-04-06）
実際に、エージェントをどのように作成していくかは、この本からでは分かりません。

内容と値段が釣り合っていないのでは （鈴木純一さん 2003-08-09）
ロボカップ・サッカーに続くロボカップ・レスキューの意義、構想、目標が前半でまとめられており、防災復旧のために科学技術が何をし得るか、そして何が問題かが中ほどにまとめられています。後半はシミュレータやGIS利用、シミュレーション・モデリングといった個別技術の解説。情報のまとまりという点では優れているのですが（資料集としてはよいと思います）、シミュレータの話題などは鮮度の落ちた情報も数々あり、それにしては本の値段が高いと感じる。

対談？ （2002-05-22）
「内面的な過程であると思われる認知を状況論的に相互行為の中で考える」という認知科学の新しい行き方に関する格好の入門書。ポイントは「相互行為」をいかに把握するかという点だが西阪は広範な社会学的知識を背景にこれを極めてクリアーに提示する。認知科学のみならず社会学(エスノメソドロジー)の初学者にとっても得るところが大きいだろう。エスノメソドロジーに指向した状況論は流行(？)だがこれを「新しい」ものとして提示するためには、社会学に関する知識が不可欠ということを教えられる(さもないと従来の社会学的状況論との差異を示せない)。この点で上野は勉強不足。西阪がほとんど上野に「講義」している。対談ではなく西阪の単著でよかったのでは？

基本編とそんなに変わらない？ （たこたこ屋さん 2006-09-24）
Prologに関する記述とエージェントに関する記述はよくまとまっていて入門者にはちょうどいいです。そのかわりエージェントは当時の先端トピックであり今現在はそんなに注目されているわけではありません。

人工知能の入門書としてオススメ！ （たこたこ屋さん 2006-09-24）
基本的なトピックを網羅的にピックアップしてあるので人工知能のガイドブックとして使えるでしょう。勉強が進んでくると物足りなくかんじるかも。

ハマる一歩手前の本 （漆原次郎さん 2005-06-28）
まるまるアトムの話というわけじゃない。例えばの話で必要に応じてアトムは出てくる。人工知能は感情や身体があってこそという話や、コンピュータに「コップを持ったら下の机はいっしょには持ち上がらない」といった常識をすべて教えなければならないという「フレーム問題」の話など、ロボット研究の基本かつ中心的な話をして、アトムのようなロボットを作るにはどんなことが課題になっているかを説いていく。書き下ろしが半分くらいと、著者へのインタビューが半分くらい。どちらもそんなに難しくなく、スラスラ読めた。聞き手も的を得た質問が多く、読んでてさらに突っ込んで聞きたいと思うことをちゃんと聞いてくれた。著者は「ロボ・カップ（ロボットのサッカー世界一決定戦）」の運営者ということで、ロボットにサッカーをさせた場合人間との能力の差がどれだけあるかといった話を詳しくしてくれる。コンピュータはすでに人間のチェス王者を破っているが、今後は2050年までにロボットのサッカーチームがワールドカップ優勝国に勝つという目標を掲げているのだそうだ。フレーム問題にしたってひとりの人間が宇宙のありとあらゆることを知っているわけじゃないんだから、ロボットにも完璧を求めないほうがうまく行くのかも、と思った。人間は判断ミスや失敗をする→人間に似たロボットを作る→ロボットも多少のミスはOK！といったゆるさだ。しかしながら、次の一節を読んで、ドキリとしたのも確か。「この人間は悪いことを考えているから殺してしまったほうがいいとそのロボットは思うかもしれません。恐ろしいのは、それは社会的に見れば正しいことかもしれないということです」

ロボットの開発や人工知能の入門書 （本山葵さん 2002-08-21）
公立はこだて未来大学の名物教授である松原先生が書いた本です。ロボットや人工知能に興味がある方はもちろん、全く知識のない人も楽しく読めます。どうして人はロボットを作ろうと思ったのでしょう？チェスの世界チャンピオンに勝ったコンピュータって、どうやって作ったの？将来、人間と区別がつかないほど、人間そっくりなロボットは作れるのでしょうか？

さて次のAI論争は? （川流桃桜さん 2003-07-31）
本書は簡単に云えば、AIの歴史をずらずらずらっと振り返る観光旅行である。人工知能や人工生命等、「人工の心」を作り出そうとする様々な試みをテーマ毎に纏めて、著者が懇切丁寧に紹介していってくれる。これをパラパラと捲ってゆくだけでも、AIの理論の詳細について殆ど無知な私には充分に楽しく、また勉強になった。実際、門外漢にも解る様な書き方で、ここまで色々と詰め込んでくれている本は少ないだろう。と云っても、本書は只の概説書ではなく、一応これらを通じて主張すべき命題が幾つかある。いちいち書いていると長くなるので詳細は自分の目で確かめて欲しいのだが、例えば「心の『度合い』は連続的である」「心の主たる機能は、次の活動を作り出すことである」「心はその為に情報を創造/再創造する」「心は多重的である」等々、進化論や構造的カップリング論まで視野に入れた上での、心についての新しいパラダイムを提案していて、仲々に刺激的である。旧来の認知主義やコネクショニズムに対立する、或いはそれらを包括する立場がはっきりと打ち出されており、それなりに説得力もあるので、読んで納得である。書かれたのは1995年なので、これ以降新たな展開を見せた分野も幾つかあるにはあるが、大枠に於いては(多分)そう劇的な変化はなかったかと思う。まだまだ読むに値する本である。読み終えて、ああ時代は変わっているんだな、と、しみじみ実感した次第である。

できれば原著の二版を （gen5wsさん 2005-08-23）
原著の方のレビューにも書いたのですが，正直なところ，原著一版の内容では時代遅れな部分が多いです．訳は問題なく，内容的にも原著一版の方が分かりやすいともいえます．しかし，制約充足問題の数学的な定式化に関する記述など色々と十分ではありません．最新の研究をするならこの日本語訳版はスルーすべきです．私は大きな失敗をしてしまいました．

わかりやすい （nonさん 2004-10-23）
人工知能に関する知識が、幅広く記述されている。例なども幅広く豊富に書かれている。オリジナルの第２版と多少違っていますが、面白いです。オリジナル本をうまくまとめ上がっています。翻訳方法がストレートすぎる気もします。持ち歩くのには、少し重たいですが。

GREAT!! 人工知能入門に最適 （2001-10-03）
表題にエージェントとあるが、原題のタイトルは Artificial Intelligence -A Modern Approach- である。人工知能全般とその関連分野について幅広く学ぶことができる良書である。参考文献と索引も充実している。大冊であるがゆえに価格が高くなるのはしかたのないことかもしれないが、大学の学部生向けの教科書として使用するにはちょっと手を伸ばしにくい価格なのは残念である。

精読してはいないけど （SahllWeDanceさん 2006-01-26）
ページをめくった印象としては、少ないページ数で浅からず深からずコンパクトに内容が纏められていると感じた。自然言語処理（長尾真編-岩波）を読むのは気が重いというならこちら。 １．言葉とコンピュータ ２．言語処理の基本技術 ３．音と単語の構造 ４．単語処理 ５．句と文の構造 ６．構文解析 ７．文章と意味 ８．意味の理解

この分野の研究が広く分かる （ぱくひさん 2004-11-30）
美しさや快さなど、単純に数値化することが難しい情報にアプローチしている。要するに、「人間らしさ」に対するアプローチだ。たくさんのアプローチが紹介されていて、こういう分野に興味を持ち始めるきっかけとして、良い本だと思う。

人工知能の基礎を学ぶのに最適 （インタネット・カフェさん 2006-09-13）
人工知能の解説本は数多いが、それらの中でそれぞれの持つ意味をわかりやすく説明している参考書は少ない。このような中でこの本では例を使いながら意味を説明しているので抵抗なしに読み進めることができる。初めて人工知能を勉強する学生や社会人に最適の本といえる。

人工知能の基礎を平易に解説 （時流さん 2006-09-09）
人工知能を参考書で自習しようとしても解説が難解だったり適切な例題が不足で、なかなかできないのが実情だろう。しかしこの本では実にわかりやすく人工知能の本質を説明している。だから読み進めることができる。これはうれしい。また従来の枠組みにとらわれずバーチャル・リアリテイ（ＶＲ）、ハイパー・リアリテイといった新概念を取り入れているのもユニークなところだ。ＶＲはよりよいヒューマン・インタフェースだという捕らえ方も独特で示唆に富んでいる。人工知能の基礎を自習したい読者にお薦めだ。

人工知能の専門家や学生に役立つ （2003-08-27）
この本は人工知能の基礎技術とハイパーリアリティ―といった新概念を平易に解説しました。人工知能の専門家や学生に役立つと思います。

カラフルでおもしろい （kaizenさん 2009-02-05）
色彩豊かに年表を作っている。 歴史に応じて、分類ごとに系列的に記載しているのもよい。 すでに発行後２０年近くたっているので、改訂版がでるのを期待する。 できれば、余白は少なくして、冊子を小さくしてほしい。

情報の網を自分で作ってみたいひとに （powerrecordさん 2005-04-12）
僕は英文学をやっているのですが、学校の教授がこれをすすめているのを聞いて思い切って買ってみました。楽しいです。これを眺めているだけで一日が過ぎます。今までになかった年表なのです；というのも、世界史の中に日本史が組み込まれていて、例えばインドで何が起こったときには日本では何が発明されていた、なんてことが一目で解るんです。イギリスで捨て子育児院が開設された年には、日本で貿易制限令が出され、アメリカではウイスター親子がガラス工場の操業に成功したり。または、江戸に天文台が設置された年には、ロバートフックが精神治療に大麻使用を示唆したり、クーナウが「クラヴィーア・ソナタ」を作曲したり。確かにこの本は松岡氏の恣意的な情報収集に基づいたものですが、それでも自分自身であれやこれや、情報のコスモスにおけるＡとＢとＣ・・・の関連性などを見つけ、シナプスを張り巡らすことができます。文学をやる人にもおすすめです。アメリカの作家が作品Ａを発表したのと同時期に、日本では作品Ｂが発表された。その二者はあまりにも酷似している、これは「同時性」の好例である、なんて見方もできます。最後に、個人的な感想になりますが、明朝体がやや「新世紀エヴァンゲリオン」を彷彿させて、ページをパラパラとめくり、斜め読みをしても楽しくなります（エヴァは極太明朝体でしたが）。歴史はあなたの歴史でもあります。この本を活用して、歴史とあなたの繋がりを再確認してください。

その時（期）どういう感じだったかを知るには最高 （k-shiさん 2002-12-16）
時々、部分部分を眺めては楽しんでいます。その年（時期）の１０大ニュース（項目はもっと多いし、見せ方もきれい）を見る感じで見ています。政治の流れが分かる歴史年表は多いですが、この本は、社会、文化を含めたその時の空気みたいなものを想像できる気がします。

読みやすい （2001-06-14）
巻頭にあるように「私は情報科学の専門家ではなく...」と書かれている。そのせいか厳密さを追求した内容ではなく、寧ろ実用的な内容となっており読みやすかった。前半部は、数式を展開するだけの本と違い、目的がはっきりしており理解しやすい。しかし後半部にあるサンプルは、一般的な内容を対象としているわけではないので難しい。

初心者には名著 （大阪次郎さん 2008-09-25）
ニューラルネットワークについて，初めて学ぶ人には大いに推奨したい。他の類書には書かれていないような親切な記述が幾つもある。書き方も分かりやすい。書かれている技法も代表的な技法はほぼ掲載されている。名著と思う。また翻訳書であるにもかかわらず，こなれた日本語になっているので理解しやすい。直訳調の理解困難な翻訳書が多い中では名訳である。

つまり哲学 （ＶＣ３００さん 2008-01-27）
人工知能にパターン認識や機械翻訳をさせるための方法について考えていくと， 人間はいったいどうやってそれをやっているのかという議論に行き着く． それを解決するヒントが哲学にあり，ウィトゲンシュタインやヒュームも登場してきて勉強になった．

あまりにも違う人間とコンピュータ （meicoさん 2003-10-11）
1990年頃の出版であり、現在とは状況が違うところもあります。この本は人工知能とは何ですか？どんなところに使われていますか？という解説書ではありません。知能を持たせることとはどういうことなのかを解説する本です。では結局人工知能というのは何なのかについて、答えは出されません。コンピュータの性能が上がるにつれて、そのうちにコンピュータが人間を超えるのではないかという点を出発点として、人間とコンピュータとの違い、コンピュータが人間を超える分野、超えない分野を考察しつつ、コンピュータに知能を持たせることの難しさが十分に語られています。知能を持たせるという名のもとにコンピュータに知識を詰め込む手法、哲学で説明された方法でアプローチしていく手法、はたまた人!間の脳の電気的な動きをコンピュータに適用する手法、人工知能にはさまざまな手法があり、それらはどれも完全ではない。それらの手法についての著者の批判や解説は、長年人工知能を研究している著者が書いてこその説得力を持っています。この本の魅力はそれらの解説に限らず、コンピュータは万能であるかのような意見への著者の批判的な姿勢にもあると思います。コンピュータを作る人間こそがしっかりとした価値観を持たねばならないと思いました。

人工知能の入門書として最適 （ゼットン金子さん 2002-05-26）
私は理系の人間ではないが、それでもすんなり読めた。人工知能研究の限界も正直に書いている。良書である。

おなじみ（Goedel, Escher, Bachに登場した）、アキレス、亀、蟹、アリクイの対話が非常に面白い！ （Dr.Shigeharu Ｍutohさん 2009-09-17）
この上下二巻からなる翻訳書は「Goedel, Escher, Bach」の著者D. G. Hofstadterと意識の研究における画期的な必読の著書「Conscious Explained（1991）；邦訳：解明される意識」の著者Daniel C. Dennettの共著によるものです。本著では、自己認識、自由意思、人工頭脳といった話題を「Computing Machinery and Intelligence」の Alan Turing、「 Rediscovering the Mind 」のHarold J. Morowitz、「Minds,Brains, and Programs 」のJohn R. Searle、「Las ruinas circulares」のJorge Luis Borges、「 The Selfish Gene；邦訳：利己的な遺伝子」のRichard Dawkins、「The Seventh Sally」のStanislaw Lem等の多才なる著者の書から引用しながら、非常に面白い議論を展開している。本著の初版は1981年で、「Goedel, Escher, Bach（1979）」である。興味のある方は両著を読むことをお薦めする。これは知的に楽しむ本でもあるのです。Very Interesting Book!!

情報科学とSF、哲学書の融合 （じゃが〜さん 2009-05-24）
原題はTHE MIND'S Iであり、IがEYEにかけた筆者特有の駄洒落であることは疑いない。心と私という哲学的なテーマを情報科学の面から語るという一風変わった本である。 コンピュータ部門の著作で名高いダグラス=ホフスタッター氏と哲学者のダニエル=デネット氏が監修し、「私」というものが何であるか、どこに存在するのかという答えが出ないような話題を論じている。 上下巻で27の章から構成されており、各章を多種多様な人材の著作から抜粋し、２人が批評を加えると言う形式で成り立っている。 科学の面から有名どころを挙げると、チューリングテストのアラン=チューリング、パラドクスで有名な数学者レイモンド=スマリヤン、「利己的な遺伝子」で生物は遺伝子を運ぶ生存機械であり、人間は物理的な遺伝子(gene)の他にさらに心の遺伝子ミーム(meme)を運ぶと主張したリチャード=ドーキンスなどがいる。 その他、哲学者の著作、ＧＥＢでおなじみのホフスタッター氏本人のアキレスとカメの対話、心や自我を題材にしたSFがちりばめられ、哲学書なのに飽きることがない。 磁気テープや本、コンピュータでエミュレートされた脳があるとすれば、本当の「私」はどこにいるのか、転送装置で転送された「私」は本当に元の「私」と同じなのだろうか。特に転送装置で人物を瞬間移動させた後で片方を消去する処置が失敗した場合の例は、新スタートレック(スタートレックTNG)で副長のライカーが実は若い頃に転送に失敗しており、中佐になった時点で、尉官のまま10年取り残された自分と再会することになったエピソードを彷彿とさせ、特に楽しめた。

自分探しの書 （弐之宮瓶さん 2007-10-02）
ホフスタッターというと面白そうな事を書いてはいるんだけれど、理系に明るくない人間にはサッパリ分からないというイメージでしたが、本書は非常に易しい切り口から解説をしており、認知や脳科学に関しても一般読者を想定したのか丁寧に解説してあります。 本書で扱われている『「私」とは、いったい何なのか？』とは哲学的にも永遠の命題とされているイメージがあります。しかし、ホフスタッターはアンソロジーと自分の解説を読めば、答えが分かると本書の冒頭で述べています…。 詳しくは言明しませんが、極個人的な意見としてはこの本を哲学書や思想書と言っても構わないのであれば、僕が一番好きでまた影響を受けたうちの一冊です。 小難しい学術論文のようなものも登場しますが、基本は分かりやすいアナロジーで「私」の謎を負うミステリでも読んでいるような気分になります。

心の私 、心は私、 心の眼 （川流桃桜さん 2003-08-17）
『解明される意識』のデネットと、『ゲーデル・エッシャー・バッハ』のホフスタッターが編集したアンソロジーで、機能主義の立場の論者が言っていることが直感的に解る様になっています。真面目な論文も勿論ありますが、ブレインストームの為のSF傑作集として読んでも第一級の面白さです。心の哲学初心者か、或いは逆に論文等に慣れたツワモノにオススメです。上巻の内容は以下の通り。まあその多彩な顔ぶれを見てみて下さい。序章D・デネット第1部私とは?第1章ボルヘスと私J・ボルヘス第2章頭がない私D・ハーディング第3章心の再発見H・モロヴィッツ第2部魂を求めて第4章計算機会と知能A・テューリング第5章テューリング・テスト――喫茶店での会話D・ホフスタッター第6章王女イネファベルS・レム第7章動物マーサの魂T・ミーダナー第8章動物マーク｡の魂T・ミーダナー第3部ハードウェアからソフトウェアへ第9章精神A・ウィーリス第10章利己的な遺伝子と利己的な模伝子R・ドーキンス第11章前奏曲……アリのフーガD・ホフスタッター第12章ある脳の物語A・ズボフ第4部心はプログラム第13章私はどこにいるのか?D・デネット第14章私はどこにいたのか?D・サンフォード各章には編者短評が附されています。また坂本百大氏しか表記されていませんが、他の翻訳者の方々も日本の心の哲学関係では第一人者が揃っています。

サール「心・脳・プログラム」について （θさん 2008-03-26）
概要 ・プログラムそれ自体は、物事の理解を行わない ・我々の行う意識や理解は、人間の脳の生物学的構造とその反応による 手を変え品を変え説得してきているが、この論文におけるサールの主張の本質はこの２点であると思われる。 前者については、有名な「中国語の部屋」という比喩が用いられる。ある中国語がまったく出来ない人が部屋にいて、そこにはマニュアルがある。その部屋には中国語の文字列が入ってくるが、そうするとその人はマニュアルを見てその文字列を探し、その文字列のところに書かれている指示（これは部屋の人がわかる言語である）に従って何らかの文字列を作り、部屋の外に出す。この操作はまさしくコンピュータのプログラムが行っているものに相違ない。では、この部屋の人は何か中国語を理解しているのだろうか。答えはノーだ。 ただし注意しなければならないのは、サールは機械が意識や理解を行う可能性は認めている、むしろ肯定的であるということだ（サールは心を脳の状態と同値だと考えているので、脳と同等の状態の機械ならば意識や理解は行えるとしている）。サールの主張は、「あるプログラムを有するコンピュータは「すべて」理解を行う、とはいえない」ということである。よってサールの主張は、次のように言い換えられる。 ・理解や意識、心は、ハードウェアとソフトウェアの合作であり、ソフトウェアのみで存在するものではない プログラムで与えられるのはあくまでもコードであり、すなわちソフトウェアである。しかし、そのプログラムは適切なハードウェア、具体的には脳やそれに順ずるもの、に適切に入力されなければ理解や意識を行うことにはならない。 サールは「暴風雨のコンピュータ・シュミレーションがわれわれをずぶ濡れにしたりするとは誰も思わない」（ｐ２０５）と説明している。サールが言いたいのは、シュミレーションが描き出すのは「暴風雨の動き（の数値）」であって「暴風雨」そのものではない。暴風雨は、実物としての雨や風と、それが表現する数値（雨量など）をまとめ上げたデータとで出来ているが、そのうちシュミレーションが扱うのは後者のみであるが故に、コンピュータが作り上げたものは暴風雨と同じものではない。同様に、心というのは実物としてのシナプスやニューロンと、それらの反応の結果を表す数値とからなるが、プログラムが扱うのは後者のみである。したがって、プログラムは心そのものではないし、プログラムは理解も行わない。 さて、このサール論文の編者短評では、この論文への批判が行われているのだが、それはどうも的外れなように思われる。 まず、中国語の部屋の比喩について、インプットされた中国語をアウトプットするまでにかかる膨大な時間を無視しているという。しかし、このことはサール論文では対して重要ではないと思われる。サールが中国語の部屋で示したことは、インプットに対してアウトプットが正確に行われたとしても、それは直ちに理解が行われていることを意味しないということである。そのため、極端に言えばただの一例でも、インプットとアウトプットが正確でかつ理解は行われていない例を挙げればいいのである。 一例を挙げよう。古文単語の「こころにくし」は「奥ゆかしい」と現代語訳せよと単語帳には書かれている。さて、ここで「こころにくし」を「奥ゆかしい」と訳せばいいとは知っているが、肝心の現代語の「奥ゆかしい」の意味自体を知らない人がいたとしよう（これはそんなに不自然ではないと思われる）。その人は、先のように訳せば当然テストの和訳問題では点が取れるわけだが、その人は「こころにくし」の意味自体はまったく理解できていない。それでもアウトプットは完璧であるため、テストで点は取れるのである。 次に、シナプス間の電気信号の伝達を機械で置き換えたり、あるいは脳の一部を順々に適切なマイクロチップで置き換えていくことで脳自体を機械にすることが出来たりするという批判を行っている。だが、こうした場合にならば、文句なくサールは機械が意識を持つことにイエスというだろう。サールが主張しているのは「プログラムが任意のハードに入力されれば、機械は意識を持つ」ということが誤りであるということであり、「プログラムが適切なハードに入力されれば、機械は意識を持つ」ということについては、サールは批判していない。

心の私 、心は私、 心の眼 （川流桃桜さん 2003-04-29）
『解明される意識』のデネットと、『ゲーデル・エッシャー・バッハ』のホフスタッターが編集したアンソロジーで、機能主義の立場の論者が言っていることが直感的に解る様になっています。真面目な論文も勿論ありますが、ブレインストームの為のSF傑作集として読んでも第一級の面白さです。心の哲学初心者か、或いは逆に論文等に慣れたツワモノにオススメです。下巻の内容は以下の通り。まあその多彩な顔ぶれを見てみて下さい。第4部心はプログラム第15章拒否反応を超えてJ・ライバー第16章ソフトウェアR・ラッカー第17章宇宙の謎とその解決C・チャーニアク第5部創られた私と自由意志第18章第七番目の旅S・レム第19章我が身、僕にあらざらんことをS・レム第20章神は道教徒かR・スマリヤン第21章円形の廃墟J・ボルヘス第22章心・脳・プログラムJ・サール第23章ある不幸な二元論者の話R・スマリヤン第6部内なる眼第24章コウモリであるとはいかなることか?T・ネーゲル第25章認識論的悪夢R・スマリヤン第26章アインシュタインの脳との会話D・ホフスタッター第27章フィクションR・ノジック(ノージック)監訳者あとがきにある参考文献リストは、昔は重宝したものですが、今では若干古くなっているかも。

読まなくてもいい。 （天竜川喬太郎さん 2006-05-10）
認知科学や、生物学などさまざまな立場にいる論者が「こころ」について論じた論文集。デネット、ハンフリー、マーグリス、セーガンくらいは知っていたのでつい購入してしまった。当然のことだが内容の統一はないし、これといって新しいことが述べられるわけでもない。一人ひとりの思想的立場がよくわかるというわけでもない。それならきちんと彼らの著書を読んだほうがいいだろう。 こういう寄せ集めてきな本は、結局深みを持つことはできないので、読んでも毒にも薬にもならない。それなら読まなくてもいい。

気軽に楽しめる本。 （なべorまっきーさん 2005-01-26）
人工知能に関わる話を幅広く扱っている本で、気軽に楽しめる。木の検索、組み合わせ的爆発、スクリプト、ヒューリスティックス等々の用語が文脈に沿ってポツリポツリと出てきて、コンピューター的思考回路のイメージがつかめる。ファジー理論での数の扱い方の例なども簡単な記載がある。1992年に書かれた本であるが、基本的な考えや問題点は今でも変わらないものと思う。この分野に興味はあるが、実際に接したことのない人向けのやさしい良書。

現代でも必読の人工知能批判の古典 （Senuさん 2009-01-26）
題名の通り、人工知能を、哲学的（主に現象学的）観点から批判した書籍です。インプレスジャパンの「コンピュータの名著・古典１００冊」に挙げられており、人工知能の研究者には必読といえる古典でしょう。 初版の刊行が1972年と古いため、現代では当てはまらない批判も多いです。実用的な成果が少ないという主張は当時はまかり通ったのでしょうが、現在では、AIはチェスやパターン認識などでは既に人間を超越しています。また、本書で批判の主な具体的対象とされているルールベースのAIは現在では「古き良きAI」（Good Old-Fashioned AI）などと言われて、ほぼ枯れた分野に分類されています。 しかしながら、本書の論旨である「人間のゲシュタルト性・現象学的側面を、離散性がベースであるデジタルコンピュータで実装できるのか？」（知能の本質は、脳の個々の機能の単純な総和を超えたところにあるのに、単に機能を個別に数え上げるだけで、知能を作れるのか？）という疑問は、現代でもなお未解決の課題であり、重要性をいささかも失っていません。その点で、現代でも一読する意義がある名著といえるのではないでしょうか。 なお、「改訂版への序論」が本文への増補に当たり、「訳者あとがき」に本書の概要と読む前の注意が書いてあるので、 1. 序文・謝辞・訳者あとがき 2. 本文 3. 序論 の順で読み進めると良いと思います。

人工知能に対する批判・・の古典 （papillonさん 2008-09-22）
コンピュータ全般に対する批判ではなく、 ＡＩ・・人工知能に対する批判です。 コンピュータによる問題解決のアプローチとしては、 処理手続きのルール化によるアルゴリズミックなアプローチと、 そのルールそのものを発見的に解決するヒューリステックな アプローチの大きく２つあります。 ミンスキーさんらのＡＩ、人工知能の実現性を主張する方々は、 後者のヒューリステックなアプローチの正しさを主張する。 そして、その考え方は、ソクラテス・プラトン以来の西洋哲学の伝統に依拠しているのだ、という。 序論の書き出しからして、 「ギリシア人が論理学と幾何学を発明して以来、あらゆる推論はある種の計算に 還元されるかもしれないという考え方−したがって、あらゆる論争はこれですべて 解決できるかもしれないという考え方−は、西洋哲学の伝統における厳格な思想家 たちのほとんどを魅了してきた。 まず最初に、ソクラテスがこの見通しを述べた。」 ＡＩ、人工知能が依拠するこの伝統に対して、 ドレイファスさん、 生物学的、心理学的、認識論的、存在論的な観点から、 アルゴリズミックなアプローチは無論のこと、 ヒューリステックなアプローチでも、原理的に解決できないのだ、と反駁します。 そもそも、その前提は誤りなのだ、と。 副題に「哲学的人工知能批判」とあるとおり、 デカルト、カントの認識論の振り返りもあるのですが、 この手の論争への切り札的な言明として・・・ 正直、素人でもニヤリとするのは、 やはりウッィトゲンシュタインです。 「われわれは自分の用いる概念の間にはっきりとした境界線を引くことはできない。 それは、われわれがそれらの概念を知らないからではなくて、 そもそも概念には本当の「定義」など存在しないからなのである。 概念には定義があるはずだと考えることはちょうど、子供たちがボール遊びをする ときにはいつでも厳密な規則にしたがってゲームをしていると考えることに似ている」 とか 「通常、われわれは厳密な規則にしたがって言語を使用してはいない− また、われわれは厳密な規則を通じて言語を教わったのでもない」 ・・・こんな世界をどうコンピュータが表現するのだ？、といわんばかりに！ さらに、ドレイファスさんのいうコンピュータと人間の決定的な差が 「身体論」であるということも、実感としてわかります。

良書 （TOξ ToMさん 2005-08-28）
いろんな文献で引用されているので、読んでみました。認知言語学のアプローチなどは今まで根拠がわからなかったのですが、本書を読むことで、「なぜ」拡張や近似生などが問題となっているのか、ということが理解できました。扱っている内容は、単純なものです。１つの対象を他の対象によって位置付ける前置詞表現（A is on the desk など）ですが、そのアプローチや問題意識は重要なものだと思います。５つ星です。

インタフェースに関する含蓄のある部分 （kaizenさん 2008-02-25）
インタフェースに関する含蓄のある内容もある。それに対して、コンピュータを振り回している部分もあるかもしれない。本当に必要な「わかりやすさ」とは何かを考えるきっかけになるとよいかもしれない。Appleのインタフェースへの取り組みや、コンピュータ以外のインタフェースに関する取り組みを考えると、単純な技術で役に立つことがたくさんあることに気がつくかもしれない。本書は材料の提供であって、料理するのは自分だということを忘れないようにするとよいかもしれない。

依然としてみずみずしさを失っていない啓蒙書 （生涯一泡沫社会科学徒さん 2007-01-10）
「考える」とは、「記憶する」とは、そして、「学習する」とはどういうことなのか。20世紀の始めに、アラン・チューリングが、「各時点における状態ごとにどのような命令をくだすのか、そして、くだされた命令に応じてどのような状態に移行するのか」というシンプルだが強力なアイディアで「思考」というものを表現しようとして以来、様々な紆余曲折を経て、より「人間らしい思考」を目指して「人工知能」という研究分野は進展してきた。本書は、「人工知能・冬の時代」にも確実に仕事に取り組んできた著者による、パーソナルな回想をも交えた、一級の啓蒙書である。 本書の特長は、カヴァーする話題の幅広さだろう。様々なモデルの紹介とともに、どのような実用がありうるかといったことや、実際にマウスや重症患者などの脳を調べる生理学との関わり、そして、理論が実行に移されるための技術についても触れられている。このうち最後の話題については、シリコンを使ったトランジスターを使おうとする考え方、回線を用いなくてもすむ光技術を利用しようとする考え方、実際の生物を形態面でも真似るかのごとき、有機分子を用いてチップを製作しようという考え方、そして、別に特別なチップを作る必要はなく、既製の安価なチップを無茶苦茶たくさんつなげて、それぞれに別々の仕事を分担させればよいという「並列化処理」の考え方が紹介されている。「並列化」は、コンピューター・サイエンス全般において実践されてきていると思われるが、ニューロの分野ではどうなっているのであろうか。 本書は1991年の発行であり、認知科学のアマチュア愛好者に過ぎない私はいまだに楽しく、繰り返し読んでいるが、最新の話題に触れたい人は、より新しい啓蒙書を読んだ方が効果的であろう。それでも、（類書を比較したわけではないが）本書は依然として、啓蒙書としてのみずみずしさを失っていないと私は思う。

一般化フレーム問題に関する基本文献 （Muneomiさん 2005-12-02）
1969年に発表されたフレーム問題に関する重要な論文に、「一般フレーム問題」に詳しい松原仁の論文を合わせた、二本立ての書籍である。前者のマッカーシーらによる論文は論理学、とりわけ述語論理学の訓練をつんでいない人間にははなはだ読みにくい為、一般読者には先に後半の松原の論文を読むことをお薦めする。 松原が取り上げる「一般化フレーム問題」とは、「記述」のフレーム問題と「処理」のフレーム問題の両方を総合した問題のことである。 マッカーシーらは、人工知能の論理記述量を減らす為に、人工知能に対し状況変化の枠組み（フレーム）を提供するという考えを示したが、これはそのフレームを適用する前提を遡って演算するという別の煩雑さを発生させるという副次効果をもたらした。 この問題について研究者たちが議論を交わすうち、これは人工知能だけの問題ではない、ということが明らかになった。ヒトもまた、有限の情報処理能力しか持たない以上、適切な情報を常にうまく参照できるわけではないのである（これを「情報の部分性」という）。 ところが私たちは、驚くべきことに、推論すべき問題とそうでない問題を容易に選びとる能力を持っており、フレーム問題をうまく回避しているのである。 しかしヒトもまたフレーム問題を本質的には解決していないことに言及した後、松原は、「人工知能研究で考えるべきなのは、なぜ人間はあたかも一般化フレーム問題を解決しているように見えるのかという擬似解決の問題である」と結論する。マッカーシーらの論文は、20世紀後半の情報工学・社会科学を騒がせた一般化フレーム問題の起爆剤であったのだ。 余談だが、「フレーム」といえばＭ．ミンスキーの「フレーム理論」も有名であるが、マッカーシーとヘイズが情報工学の分野において先駆的に取り上げた「フレーム問題」とミンスキーのそれとは全く別の概念である。注意されたい。

１５０億年の宇宙史を一網打尽 （papillonさん 2007-10-04）
なぜいま「情報の歴史」・・ この本、「コンピュータの名著・古典１００冊」の１冊なので紹介されていたため、 この本の解説書になる千葉大社会学部での松岡正剛さんの講義、 「情報の歴史を読む」とあわせて、２冊セットで目を通しました。 「情報の歴史」だけだと・・・、眺めているだけでも面白いことは面白いのですが、 さすがに何に焦点を絞って読んでよいのやら・・ と思ったため。 「情報の歴史」・・・ 単に書かれたもの・・だけではなく、 すべての存在には、「コード」「情報」が含まれている。・・人間自身だって、「情報メディア」の一つだ。 この「情報」及び「情報」の編集について、どう取り組んできたのか、を、 「情報の歴史」では一網打尽し、 「情報の歴史を読む」では一刀両断したといったところでしょうか。 各年代毎の「メルクマール」へのコメントが、ズバリ一言ですが、どれも深い！ たとえば・・７０００万年前-４０万年前のところでは、 「立ち上がった人類は、難産と育児をひきかえに、巨大な脳の持主になっていた。すべての歴史は、この大きくなりすぎた情報処理力に富んだ脳にはじまった。」と。 ・・見開き１ページで、１０年あるいは１００年・・・古代だと１０００万年単位を 表現しているので、当然といえば当然なのですが。 この本で世界史を勉強するつもりは毛頭なかったのですが、 ３日間の講義で、１５０億年を駆け抜ける・・・このスピード感、 なかなか良かったです。

まさに「情報」を主人公とした歴史年表 （0000001さん 2006-09-26）
年表タイプの本で、淡々と古代から現代までの”情報”の流れをつかむことができる。 単純な”情報”というよりは、歴史年表といった方が近いと思う。 時代時代で、文化などの切り口が変わり、地域や文化、活動などの横のつながりが見えてきて、読んでいて飽きない内容である。

1980年代末までの人工知能研究を歴史を含めて体系的に解説 （Makoto Ichikawaさん 2009-06-13）
本書の『はしがき』に書かれるように1987年に本ハンドブックの編集が始められた時の学会の会員数は千名を若干超えた状態から、1989年の編集・執筆がほぼほえた時には4千名近くに増えるというAI研究の注目を集めた時代の本です。会員数の増の理由はAIの初めての商業応用として期待されたエキスパートシステムの登場にあったことはいうまでもありません。 本書は｢実用便覧的なAIのハンドブックとして知識の体系化を行うことが企画された｣と『はしがき』にあるように1980年代末までの人工知能研究について歴史を含めてわかりやすく解説されています。現在でもAIの基礎知識の確認として有用ですが、この分野の進歩は早いこともあり星３としました。

新しい情報システム論 （t-kobaさん 2004-06-29）
この本の初版が出た頃（1990年前後）は、人工知能批判の問題作としてかなり騒がれた。しかし、私にとっては、情報システム開発のための新しいパラダイムを示すバイブルであり、今でも座右の書となっている。本書は、オートポイエーシスという生物的システム論を初めて情報処理の世界に適用した。そして、これをベースとして、環境の変化に対応して構造を変化させる”柔軟なシステム”の必要性を説いている。本書を参考文献としている学術書も数多い（西垣通、野中郁次郎など）。

ビジュアルが薄いのが残念 （まげ店長さん 2005-07-20）
HyerCardの事を今さらながら知りたいならば、技術屋にはこの本はかなりいい。 例えばHyperTalkで文字列を任意の長さに切り出す文法などのマニアックな例文が多く載っている。 活字が多く、ビジュアルが強いHyperCardを記述するのには勿体ないページが多いような気もします。 素人の人は読んでも分からないのでは？？？ HyerCardを良く知ってる人が懐古趣味で読むのに最適。

リファレンス （まげ店長さん 2006-06-23）
この本を読んでも深い理解を得られるという類いの本では 決してないが、それでも色々な事柄の関連や内容を軽く 知って行くには最適な本だと思います。 やや古い内容なのかもしれませんが、私は人工知能を万能な モノだと信じていないので満足ですが... 第２版を見たことがないのですが、えてしてこういった本は 第１版の方が興奮できるものだと思います...が？ （高いので、正直、２冊も買えません）

古いけれど先進的 （2004-12-29）
HyperCardとMacに出会うきっかけとなった本です。まだ廃刊にならずに残っていたとは！HyperCardによる絵本作成やツール作成が如何に簡単か、を簡潔に分かりやすく解説してあります。特に、前段の絵本作成の章はハイパーカードの利点を最大限に引き出す素材だと思います。古いテーマですが、ぜひ一読を

私がMacintoshを購入した訳 （2004-06-19）
十数年前、この本に出会いました。MS-DOS/UNIXのBasicやCしかなかった当時、この本で描かれるHyperCardによる絵本作りの簡単さに驚き、当時高嶺の花だったマッキントッシュの購入を決意した経緯があります。当時生まれたての長男とのやり取りを想像しながら、この本片手にスタック作りに没頭していました。

情報の基礎概念 （kaizenさん 2009-09-14）
第一章情報の基礎概念 第二章エントロピーと自由度 第三章システムの階層構造と状態認識の基本概念 第４章物質・エネルギー・情報 第５章情報論的システム論 までは、普通の情報工学の教科書である。 第６章と付録が、ちょっと違和感があります。 唐突のような気がしました。 連想記憶装置(AMD: associative memory device)は、脳の働き以外の面から説明は不可能なのでしょうか？

TMS （kaizenさん 2009-09-14）
TMSというTruth maintenance systemについて興味がある人が読むと良い。 GPSは、general problem solverとのこと。 フレーム問題という、行為と関係のない事実までも、別個のフレーム言明として列挙しなくてはならないという問題があるとのこと。 ps. 中部エレクトロニクス振興会から、名古屋産業技術図書館に寄贈されたものを読みました。

OPS5とProlog （kaizenさん 2009-09-14）
OPS5というproduction system言語について興味がある人が読むと良い。 Prologで動くらしいので、Prologに興味のある人にも実例としてお勧め。 ペトリネットを利用した図もあり、知識の整理の仕方の一例である。 ps. 中部エレクトロニクス振興会から、名古屋産業技術図書館に寄贈されたものを読みました。

大昔に、この本でPrologを学びました （まげ店長さん 2005-07-07）
あまりにも考え方が他の言語と異なるので、大変に面食らいました。それでも、食らい付いて読んでいると、とても分かり易い本で理解できるようになりました。超久々、実に10年ぶりにこの本を古本で手に入れることができました。深いぞ、この薄さで4色問題や推論問題までサポート。当時は全然Prologを理解できていなかったんだなと再認識(笑)。

プロログのちょっとしたプログラムが載っているので （kaizenさん 2009-10-28）
Prologが、簡単に利用できるようになった。 そのため、本書は、プロログのちょっとしたプログラムが載っているので便利です。 参考文献も豊富です。

女性ジャーナリストのMcCorduckがArtificial Intelligence(AI)研究の大物たちのインタビューをもとに著した本である。この本入手されて是非お読みください。 （Dr.Shigeharu Ｍutohさん 2009-10-07）
人間の脳に特有な機能、一見して知能のような、人間性を近似したプログラムを人工知能（AI）と呼んでいる。1960〜1970年代には、今から考えると非常にNAIVEなAI研究者の台頭があった。彼らはわれわれ人間の脳に特有であると考えている機能のあらゆるものが、コンピューターにも出来ると喧伝し、後にまで（悪？）影響をのこしたことである。かれらはコンピューターが実際にやっていることが脳の働きとは何の関係もないないという肝心な点を見逃していることである。人間の精神活動の中でもコンピューターで再現することが最もむずかしいのは直観による飛躍である。現在ではこの問題についての多くの議論はなされ、コンピューター・プログラムが直観力を示したとの主張は、真の人間の直観力には程遠いものとかんがえられている。1996年にチェスの世界チャンピオンと互角に戦ったDeep BlueというIBMのコンピューターが有名である。チェスのプログラムは樹構造の情報表現をベースとしたもので、同様にして様々な問題の対処法を、樹構造に基づいてコンピューター上で実現したものがエキスパートシステムである。これは、これまでの知識を集積して、問題解決を図るうえでは大変有効な手法で、故障診断システムなどに広く応用されている。しかし重要なことは、ここでの情報処理の仕方は、“脳の中で行われているであろう処理方法とはまったく別物”であることであり、AIとは異なるであろうことに留意しておく必要がある。つまり、たとえ、コンピューターと脳が同じ働きをしているように見えても、それらはまったく違ったやり方でそれをやっているということを示唆し、脳は究極的には極めて複雑なタイプのディジタルコンピュータに過ぎないという、90年代後半でも広く敷衍されていたパラダイムに大いなる疑問が呈されて現在に至っている。本著は、いまだにまでも存在する古きパラダイムの全盛期の議論で著者MacCorduck自身も当時の研究者の話も非常に興味在るものです。たとえ、考えが間違っていたとしても、それに学ぶものはあるのです！AIの研究もさらに進むでしょう。肝心の脳の本質的世界はほとんど未開地です。