Why Machines Learn ――現代AIを支える、美しき数学の物語

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著者

アニル・アナンサスワーミー　著
小林裕亨　訳

定価

3,300円（本体3,000円＋税10%）

発売日

2026.9.9

判型

頁数

496ページ

ISBN

978-4-297-15826-2

AIの数学は、ここまで面白く読める
2024年ノーベル物理学賞受賞　ジェフリー・ヒントン氏絶賛！

「学習する機械」というアイデアは、どこからやってきたのか？
一度は忘れ去られた技術が、なぜ現代のAIで復活したのか？
人工知能の能力に、限界はあるのか？

＜ニューラルネットワーク、勾配降下法、誤差逆伝播法、ディープラーニング……＞
本書では、現代AIを生み出した画期的なアイデアの数々を、数学の基礎と研究の歴史から解き明かしていきます。

＜線形代数、微積分、確率・統計、最適化理論……＞
一見無関係な数学が、機械に「学習」を与えるために、どのように結びついてきたのか。ベクトルや行列の基礎から丁寧にたどることで、AIを支える数学の美しさを垣間見ることができます。

本書の魅力は、数学の解説だけにとどまりません。

＜イリヤ・サツケヴァー、ジェフリー・ヒントン、ジョン・ホップフィールド……＞
著者は、研究者たちの証言を丹念に拾い上げ、機械学習の発展を当事者の視点から描き出します。一次情報に裏打ちされた語りによって、現代AIを支える数学が臨場感あふれる「知の物語」として立ち上がります。

＜AIを使う人、AIを作る人、そしてAIの正体を知りたい人へ……＞
現代のAIを本質から理解するための、知的興奮に満ちた一冊です！

こんな方にオススメ

情報系の学科に所属する大学生、情報工学に興味がある高校生
AIを支える数学について面白く学びたいエンジニア

プロフィール

アニル・アナンサスワーミー（Anil Ananthaswamy）

科学誌『ニュー・サイエンティスト』の元副ニュース編集長で、現在は同誌のコンサルタントを務める。カリフォルニア大学サンタクルーズ校の科学ライティング・プログラムで客員編集者を務めるほか、インドのバンガロールにある国立生命科学センターで、科学ジャーナリズムのワークショップを毎年担当している。また、『米国科学アカデミー紀要（PNAS）』の「Front Matter」欄で、フリーランスのフィーチャー記事編集者を務め、『ナショナルジオグラフィック・ニュース』『ディスカバー』『マター』誌などに寄稿してきた。PBSの科学番組「NOVA」のブログ「The Nature of Reality」では、コラムニストも務めた。英国物理学会の物理ジャーナリズム賞、および英国科学作家協会の最優秀調査報道賞を受賞。処女作『最果ての物理学（The Edge of Physics）』は、2010年に『フィジックス・ワールド』誌のブック・オブ・ザ・イヤーに選ばれた。

小林裕亨（こばやしひろたか）

上智大学応用データサイエンス学位プログラム教授。アクセンチュア、アーサー・D・リトルにて経営戦略策定や業務変革に従事。米国マイクロソフト本社ではアジア市場（日本・中国・韓国・台湾）の事業開発を担当。その後、経営コンサルティング会社ジェネックスパートナーズを共同創業し企業変革に多くの支援実績を積む。そして、プロセスインテリジェンスのリーダーであるCelonisの日本法人を初代社長として立ち上げ、市場開拓を推進した。現在は、AI・データサイエンスによる経営戦略や意思決定の高度化、AI時代における企業や社会の変革について研究・教育を行っている。東京大学工学部卒業、米国カーネギーメロン大学MBA修了。

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