2017年02月11日

ブックガイドの積極的な利用のすすめ

自分の読書歴があまりにも貧しいことに気づいて愕然とし、奮起して読み始めたのは2010年。しかし、書店の膨大な数の本の中から読むべき本を自分で探すのは簡単なことではないし、効率的でない可能性が高い。ネットのレビューも積極的に利用したが、最も役に立ったのはブックガイドだった。紹介されている本の中から関心を持ったものを読むことができるだけでなく、不案内な分野のトピックを知ることもできるし、関心の幅を広げることができる。何を読んだらいいかわからない読書初心者はもちろん、効率的な読書をするためにも、視野を広げるためにも、ブックガイドを積極的に利用することをお勧めします。

私は、これまでに50冊以上のブックガイドや書評集に目を通したが、その中からおすすめのものをまとめておきます。なお、私は文芸系の本はほとんど読まないので、文芸系のブックガイドも登場しません。悪しからず。

【自己啓発】
『ビジネスに効く最強の「読書」 本当の教養が身につく108冊』出口治明
リーダーシップ、人間力、意思決定のほか、国家と政治、グローバリゼーションなど10ジャンルの本を紹介。

『自己啓発の名著30』三輪裕範(ちくま新書)
自伝、人間論、生き方、知的生活の4つのジャンルに分けて紹介。古典が中心。

『成功本50冊「勝ち抜け」案内』水野俊哉
成功本50冊の紹介のほか、Part3には「成功法則ベスト10」がまとめられている。

【新書】
『新書がベスト』小飼弾(ベスト新書)
新書に絞った読書論を展開。Part3ではレーベル別に紹介しており、相当に読み込んでいることをうかがわせる。

『新書365冊』宮崎 哲弥(朝日新書)
発売された新書をすべて読破するコンセプトで、月刊誌『諸君!』に2002年1月から2006年3月まで連載された書評をまとめたもの。

【知識・教養】
『ぼくらの頭脳の鍛え方』立花隆・佐藤優(文春新書)
2人が自分の書棚から100冊ずつ、本屋の文庫・新書から100冊ずつ紹介。政治や国際関係、官僚の裏話なども語られている。

『面白い本』成毛眞(岩波新書)
読書の楽しみ方を教えてもらえる。『もっと面白い本』も。

『読書脳 ぼくの深読み300冊の記録』立花隆
立花隆の4冊目の書評集。読みどころがコンパクトに紹介されているので、書評を読んでいるだけでもワクワクする。『ぼくが読んだ面白い本・ダメな本 そしてぼくの大量読書術・驚異の速読術』も。

『野蛮人の図書室』佐藤優
人生、日本、世界情勢の3ジャンルの本を紹介。

『世界と闘う「読書術」 思想を鍛える一〇〇〇冊』佐高信, 佐藤優(集英社新書)
宗教・民族と国家、戦争・組織、日本とアメリカなど9ジャンルの本を紹介。

『ノンフィクションはこれを読め! - HONZが選んだ150冊』成毛眞
ノンフィクション書評サイト〈HONZ〉の年間ベストを集大成。レビューを読んでいるだけでもおもしろい。2013年版2014年版も。

『読書は格闘技』瀧本哲史
心をつかむ、組織論、グローバリゼーションなど12ジャンルの本を紹介。

『ニッポン沈没』斎藤美奈子
「ちくま」誌に連載された「世の中ラボ」をまとめたもの。当時旬の社会問題について、斎藤が選んだ3冊程度の本をベースに論じている。

『1冊で1000冊読めるスーパー・ブックガイド』宮崎哲弥
週刊文春の2001年1月〜2006年8月の連載をまとめたもの。日々の事件や事故、社会問題からテーマを決めて、それぞれ数冊ずつ論評している。

『大学新入生に薦める101冊の本』広島大学総合科学部101冊の本プロジェクト
101冊のほかに関連本も紹介も掲載されている。第5章の「本の買い方選び方」も充実している。

『「読まなくてもいい本」の読書案内:知の最前線を5日間で探検する』橘玲
著者が「知のパラダイム転換が起きた」とする4分野(複雑系・進化論・ゲーム理論・脳科学)と功利主義に絞って読書案内をする。各分野についての解説も、その歴史を追う形で読みやすくまとめられている。

【分野別】
『科学の栞 世界とつながる本棚』瀬名秀明(朝日新書)
脳科学・心理学・生命倫理など、科学7ジャンルの本を紹介。

『福岡ハカセの本棚』福岡伸一(メディアファクトリー新書)
生物学や科学が中心と思いきや、フェルメールや建築、小説なども紹介されている。

『サイエンス・ブック・トラベル: 世界を見晴らす100冊』
科学者、ライターなど30名が3冊ずつ紹介する。

『世界を知る101冊――科学から何が見えるか』海部宣男
毎日新聞の「今週の本棚」で紹介してきた101冊を掲載。科学全般、人間、生物、科学者、科学論のほか、文系の世界や歴史と文化、未来の分野の本も取り上げている。

『文系のための理系読書術』齋藤孝
文系の人たちに生物学、数学、医学などのおすすめ本を紹介する。

『使える経済書100冊 (『資本論』から『ブラック・スワン』まで)』池田信夫(生活人新書)
本の紹介を通して経済に関するホットなトピックも見えてくる。評者のスタンスが明快に述べられているのも、論点を理解しやすい。特に「日本型資本主義の限界」の章が興味深かった。

『世界史読書案内』津野田興一(岩波ジュニア新書)
高校教師が授業で生徒に薦めていた本をまとめたもの。

『新・現代歴史学の名著―普遍から多様へ』樺山紘一(中公新書)
歴史学の代表的著作18冊を紹介。
2017年01月11日

『親切な進化生物学者』オレン・ハーマン

奇数章は利他行動や群淘汰を、偶数章はジョージ・プライスの人生を追う。

ダーウィンは、アリの社会性の謎に対して「誰が利益を得るのか」という視点から、その答えを共同体だと考え、人間の社会的本能は共同体の幸福のために獲得されたものであると書いた(人間の由来)。ピョートル・クロポトキン(1842〜1921)は、ポーランドで起こった反乱が反動を受けて改革とその精神が忘れられたことに幻滅すると、満州の地理学的調査に向かい、様々な動物の相互扶助と協力を見出して、「自然淘汰はたえず競合を避けるのにぴったり適した方法を探し出す」と説いた(相互扶助論)。

ダーウィンの第3子レナードが指導教官になったロナルド・エイルマー・フィッシャー(1890〜1962)は、一つの突然変異遺伝子が生き残る正確な確立を示し、淘汰に対する優位さがごくわずかな突然変異も集団に広がることを明らかにした(自然淘汰の遺伝学的理論)。シューアル・ライト(1889〜1988)は、利他主義は集団の一部が隔離された状態で進化し得るとする群淘汰を考えた。

等脚類の生態を研究したウォーダー・クライド・アリー(1885〜1955)は、環境に反応して個体同士が寛容になることを学習し、誘因力を獲得し、同調して行動するようになり、最終的に協力し合うようになるといった移行が生物に普遍的に見られることを発見した。協力し合う力は生物学的により重要であると結論づけ、順位制と優劣関係は社会性脊椎動物だけにみられる生命の樹のちっぽけな枝にすぎないと考えた。アルフレッド・エマーソン(1896〜1976)は、自然淘汰が個体だけでなく集団にも働くことを学び、個体にとっては不利だが集団にとって有利な進化が起こると考えた。

ウィン=エドワーズ(1906〜1997)は、フルマカモメが3〜4割しか繁殖行動をしないことを観察して、群れの大きさを測り、資源の枯渇を防ぐために数を調節していると考えた(群選択)。ウィリアム・ドナルド・ハミルトン(1936〜2000)は、血縁度(r)に応じた利益(B)が費用(C)よりも大きければ(rB>C)、利他的行動の原因となる遺伝子は進化できることを示した(包括適応度)。ジョン・メイナード=スミス(1920〜2004)は、ハミルトンの論文を査読して自ら論文を発表し、血縁淘汰は可能で、群淘汰は不可能であると論じた。ジョージ・クリストファー・ウィリアムズ(1926〜2010)は、文献を徹底的に調査して、性比が環境の変動によらず一定であることを根拠にして、群淘汰を否定した。

ジョージ・プライス(1922〜1975)は、血縁淘汰で自然界のすべての事例を説明できるとは思わず、協力的な関係が重要な種では、非協力な行動が報復を受けることが鍵となるゲームの論理だけで、協力を確保するに十分であると考えた。形質の異なるグループから、そのコピーを異なる比率で取り出すことによって第2のグループをつくると、その平均は形質とコピーの数を平均のコピー数で割った共分散で求められる。これは、社会の環境によって集合的な利他行動が進化できることを示す。淘汰がグループ内よりもグループ間でより強く働いている場合は、利他行動が進化し得る。共分散に、形質が忠実に伝えられる度合いとしての伝達バイアスを加えることによって、淘汰が個体と生殖細胞あるいは個体と群という2つのレベルで同時に作用することを示した。ハミルトンは、フィッシャーの1対1の性比から逸脱する群淘汰の完璧な一例を示した。社会的順位制をもつチンパンジーとゴリラは、交尾をめぐるオスどうしの競争が見られない。

メイナード=スミスは、ジョージの論文に基づいて、ゲーム理論と進化生物学から進化的に安定な戦略(ESS)の概念を生み、その論文はジョージとの共著として発表された。2人は、前の相手の行動に対して自らが行動する確率を変える5つの戦略を対戦させるコンピューターシミュレーションを行い、報復派だけがESSで、探り=報復派が僅差の次点という結果を得た。ただし、重傷を負う確率を大幅に変更すると、タカ派が優位になる。ロバート・トリヴァース(1943〜)は、群淘汰と個体淘汰について思案をめぐらし、自己犠牲は善行がいつの日かお返しがもらえる確率がそこそこ高ければ、自己の利益に役立つことを理解し、利他行動が非血縁者間でも進化すると考え、互恵的利他行動の理論と呼んだ。

ジョージとメイナード=スミスの論文について、J.S.ゲイルとL.J.エヴァンスは、ハト派が報復派の中で残り続けるため、タカ派といじめ屋の混合がESSとなることを示した。リチャード・アクセルロッドとハミルトンは、絶えず裏切る戦略とともに、やられたらやり返す戦略がナッシュ均衡であることを数学的に証明し、協力が不釣り合いなほどの利益を得られると書いた。リチャード・ドーキンスが1976年に発表した「利己的な遺伝子」によって、遺伝子以外の進化は否定されつつあったが、1980年代になるとデイヴィッド・スローン・ウィルソンなどの理論家は、適応度の違いが存在するレベルに淘汰が作用すると考えはじめた。1981年には、ハミルトンが雌に偏った性比に関する論文について、R.K.コーウェルは群淘汰が働いていることを示した。自然界では、非血縁者間の純粋な互恵的利他行動はまれであることが立証されている。誰もが人類は特別だと考えるが、ハミルトンは、それは群淘汰が人類において中心的な役割を果たしているためであると考える。プライスの方程式は、利他行動だけでなく、生物学の多岐にわたる分野で有用であることが立証されている。

500ページもあるから貸出期間が1週間長い年末年始に借りたが、内容も濃く、難儀した。これまでに読んだ本の中で、これほど難儀した本を思い出せない。1,3,5,7,9,11,13章を再読して、やっと概ね理解できたと思える程度だが、注釈を含めれば、このテーマに関する歴史的経緯の情報量はかなり多い。

親切な進化生物学者―― ジョージ・プライスと利他行動の対価親切な進化生物学者―― ジョージ・プライスと利他行動の対価
オレン・ハーマン / みすず書房 (2011-12-21)
タグ:生物学 人物
2016年12月26日

『人工知能は人間を超えるか』松尾豊

時代毎の人工知能の開発の歴史を追った上で、現在の状況を説明しているのがわかりやすい。ディープラーニングと機械学習との違いもよくわかった。

1960年代の第1次ブームでは、推論と探索によって問題を解く研究が進んだ。チェスや将棋などのゲームでは、盤面を評価するスコアをつくり、そのスコアがよくなる次の差し手を探索した。こちらは点数を最大に、相手はこちらの点数を最小にする手を指すミニマックス法を用いる。局面が最終段階に入ったら、終局するまでランダムに手を指し続けて、その勝率で盤面を評価するモンテカルロ法を用いる。トイ・プロブレムは解けても、複雑な現実の問題は解けないことが明らかになり、1970年代には冬の時代を迎えた。

1980年代の第2次ブームでは、大量の知識を入力することによって現実の問題を解く開発が行われた。知識の概念はノードをリンクで結ぶことによるネットワークで表現したが、それをコンピューターで見つけるライトウェイト・オントロジーによってデータマイニングが進んだ(セマンティックウェブやLinked Open Dataとして研究が展開されている)。IBMが開発したワトソンも、ウィキペディを基にライトウェイト・オントロジーを生成して解答に使っている。

1998年頃から、ウェブページのテキストを扱う自然言語処理と機械学習の研究が発展した。学習とは分ける作業で、判断をイエス・ノーで答えるもの。教師あり学習では、正しい出力を与えて、その分け方を学習させる。分ける方法のひとつであるニューラルネットワークでは、シナプスの結合強度にあたる重みづけを、全体の誤差が小さくなる方向に調整する誤差逆伝播によって精度を上げていく。

機械学習の入力に用いる変数である特徴量に何を選ぶかで予測精度が大きく変化するため、研究機関はその設計にしのぎを削ってきたが、ディープラーニングによってコンピューターが特徴量を作り出すことができるようになった。手書きの文字画像のような入力と同じものを出力にも置き、ニューラルネットワークを用いてできるだけ近くなる重み付けと隠れ層を生成する(自己符号化器。主成分分析と同じ)。生成された隠れ層をさらに入力と出力に置いて次の隠れ層を生成することを繰り返すことにより、高次の特徴量が生成される。

著者は、これまでに研究されてきた人工知能のトピックが、今後ディープラーニングの技術を用いて洗い直されると予測する。時間を扱うことができるようになれば、動画や音声を処理することができる。物を動かすなどのコンピューター自らの動作とその結果を学習することができれば、動作の概念や行動した結果の抽象化が進む。日常の概念を獲得できれば、それに言葉を結びつけることができる。言葉を理解できるようになれば、ウェブや本を通して人間の知識を吸収することになるという。

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの
松尾 豊 / KADOKAWA/中経出版 (2015-03-11)
タグ:人工知能