近刊検索 デルタ

2017年9月29日発売

ビー・エヌ・エヌ新社

弱いAIのデザイン

人工知能時代のインタフェース設計論
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内容紹介
自動運転、掃除ロボット「ルンバ」、IBMの人工知能「ワトソン」を使ったアプリ……IoTとともに、今世の中を便利に、面白くしている人工知能は「弱いAI」「特化型AI」と呼ばれ、人間を超えるような人工知能「強いAI」「汎用AI」とは違うアプローチでその活用方法に注目が集まっています。本書ではこの「弱いAI」のなかでも、人間の代わりに面倒くさい作業や苦手なことを代理で行ってくれる「エージェント」型技術のコンセプトを打ち出した、人工知能時代のプロダクト/サービス開発において実用的なアイデアが得られる一冊です。
目次


日本語版に寄せて
日本語版まえがき:渡邊恵太
まえがき:フィル・ギルバート
はじめに

パートⅠ 新たな視点

第1章 サーモスタットの進化
温度調節のための道具
ドレベルの「サーモスタット」
ネスト・ラーニング・サーモスタット
この章のまとめ―ツールからエージェントへ

第2章 エージェント型技術の到来
物理的な労働の削減
情報処理作業の軽減
エージェントは物理的な作業と情報処理をまとめて行う
「エージェント型技術」の実践的定義
エージェント型技術の範囲
この章のまとめ―エージェントとは永続的に裏方に徹する助っ人だ

第3章 エージェント型技術が世界を変える
「瞬間」から「興味」へ
不得意な作業をエージェントに任せる
エージェントは人間がやりたくないことを引き受けてくれる
エージェントは人には頼みにくいことをやってくれる
エージェントに任せきりにすべきものとそうでないもの
エージェントは「ドリフト」で「発見」を促す
エージェントは最小限の努力での目的達成を助ける
シナリオは生涯に及ぶ
エージェント同士の競争も
エージェントはインフラに影響を与えるほど拡大中
エージェントは場所やものに結びつく
エージェントは人間の弱点を克服するのにも役立つ
エージェントを介して世界をプログラムする
エージェントは人類の未来を大きく左右する(かもしれない)
この章のまとめ―そう、世界が変わるのだ

第4章 エージェント研究の歴史から学ぶべき6つのこと
神話に劣らぬ古さ
コンピュータは主導権を取れる
なかなか思いどおりにならないオートメーション
肝心なのはフィードバック
エージェントは水物
エージェント型と支援型の境界は今後あいまいに
この章のまとめ―エージェントの先達に学ぶ

パートⅡ 実践

第5章 インタラクションの枠組みの修正
see-think-doループの見直し
エージェントのセットアップ
エージェントが行っていることの把握
エージェントにタスクを実行させる、あるいはエージェントの作業を支援する
エージェントの中断
ルールと例外、トリガーと挙動
検討すべき最先端技術
この章のまとめ― 新たなアプローチ
ミスター・マクレガーによるエージェント型家庭菜園作り

第6章 セットアップと始動
性能や機能を伝える
制約を伝える
目標や好みの定義と許可の取得
動作テスト
本番開始
この章のまとめ―セットアップは面倒なものになりがち
ミスター・マクレガーによるエージェント型家庭菜園作り

第7章 万事順調に作動中
一時停止と再開
監視
ユーザー自身による並行作業
通知
この章のまとめ―「万事順調に作動中」は扱いが比較的楽な部分
ミスター・マクレガーによるエージェント型家庭菜園作り

第8章 例外の処理
インタフェースの今後の行方は?
「信頼のジェットコースター」も要注意
リソースの制限
単純明快な操作
トリガーの調整
ビヘイビアの調整
ハンドオフとテイクバック
中断とユーザーの死
この章のまとめ― 例外処理は「関門」となりがち
ミスター・マクレガーによるエージェント型家庭菜園作り

第9章 ハンドオフとテイクバック
つまりAIなど不要?
注意力が持続するのは30分
専門的な知識・技能の劣化
第三者へのハンドオフ
ユーザーへのハンドオフ
テイクバック
この章のまとめ―ハンドオフとテイクバックはエージェント型システムのアキレス腱

第10章 エージェントの評価
エージェントにUIは不要?
評価方法
従来型の部分には従来型のユーザビリティテストを
エージェント部分のヒューリスティックスによる評価
この章のまとめ―ヒューリスティックスを使った評価

パートⅢ 展望

第11章 プラクティスの進化
コンセプトそのものの売り込みが先決
その上でエージェント型技術に磨きをかける
理想は「徐々に姿を消していくサービス」
この章のまとめ― 最終目標は汎用AI

第12章 ユートピア、ディストピア、ネコ動画
世の中を大きく変えた電球
だがインターネットは?
ジキル博士とエージェント氏
倫理++
超人的な違反
サービスを99%提供するエージェント
ロボットのコンポーネントの寿命
エージェントは何個だと「多すぎる」と感じる?
エージェントに任せると担当者の腕が鈍る?
エージェントは人間の自己認識にどう影響するか?
つまりは汎用AIが求められているということなのか?
この章のまとめ―問題山積の問題

第13章 今後の使命(賛同してもらえれば、だが)

Appendix A エージェント型技術のタッチポイント
Appendix B エージェント型技術の事例一覧

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