科学という文化

Google Classroom を利用して連絡やレポートの提出やフィードバックなどを行う

本科目では, 人工知能の発展の歴史について, それをとりまく社会的・文化的状況や神経科学(脳科学)の発展と関連づける形で理解を深め, 今後の展望を得る. 人工知能と脳との異同について, 歴史的な背景を含めて基礎的な見識を得ることは, ますます高度化していく人工知能との関係を検討する上で極めて重要である. また, これらのテーマに関するレポート執筆を通じてアカデミック・ライティングの基礎を固める.

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教科書(第2回までに各自で入手してください):
阿部幸大 (2024)『まったく新しいアカデミック・ライティングの教科書』光文社

参考文献(特に重要な文献):
杉本舞 (2018)『「人工知能」前夜―コンピュータと脳は似ているか』青土社

参考文献(一部;必要な資料は配布します):
エドウィン・クラーク,ケネス・デュハースト(1972/1984)『図説 脳の歴史―絵で見る大脳局在論の歴史』木村書店
マーティン・デイヴィス (2011/2016)『万能コンピュータ―ライプニッツからチューリングへの道すじ』近代科学社
スタニスラス・ドゥアンヌ(2020/2021)『脳はこうして学ぶ―学習の神経科学と教育の未来』森北出版
ジョージ・ダイソン (2012/2013)『チューリングの大聖堂―コンピュータの創造とデジタル世界の到来』早川書房
チャールズ & レイ・イームズ (1973/2011)『コンピュータ・パースペクティブ―計算機創造の軌跡』筑摩書房
ルチアーノ・フロリディ(2010/2021)『情報の哲学のために―データから情報倫理まて』勁草書房
ポール・W・グリムシャー (2003/2007)『神経経済学入門―不確実な状況で脳はどう意思決定するのか』生産性出版
イアン・グッドフェロー, ヨシュア・ベンジオ & アーロン・カービル (2016/2019)『深層学習』アスキードワンゴ
フォン・ノイマン (1958/2011)『計算機と脳』筑摩書房
チャールズ・ペゾルド (2008/2012)『チューリングを読む―コンピュータサイエンスの金字塔を楽しもう』日経 BP 社
トマス・リッド (2016/2017)『サイバネティクス全史―人類は思考するマシンに何を夢見たのか』青土社
セイノフスキー(2018/2019)『ディープラーニング革命』ニュートンプレス
トム・スタンデージ (2002/2011)『謎のチェス指し人形「ターク」』NTT 出版
アラン・チューリング (2014)『コンピュータ理論の起源 第1巻』近代科学社
ノーバート・ウィーナー (1948/1961/2011)『サイバネティックス―動物と機械における制御と通信』岩波書店
大芦治 (2016)『心理学史』ナカニシヤ出版
戸田山和久 (2021)『最新版 論文の教室―レポートから卒論まで』NHK ブックス
中島秀人 (2008) 『社会の中の科学』放送大学教育振興会
村上郁也 (2010)『イラストレクチャー認知神経科学―心理学と脳科学が解くこころの仕組み』オーム社
村上陽一郎 (2008)『科学・技術の二〇〇年をたどりなおす』NTT 出版

各回は, レクチャー, 前回のレポートに対するコメントおよびディスカッション, レポート執筆に関するレクチャーの3つから構成される.

1. 科学・技術の200年をたどりなおす
2. 情報の哲学概論
3. 19世紀までの自動機械たち
4. 19世紀までの神経科学/心理学
5. バークリーと巨大頭脳
6. サイバネティクス研究者たちと機械・神経系・脳
7. フォン・ノイマンと計算機・脳・オートマトン
8. チューリングと計算機械
9. 『オートマトン研究』からダートマス会議へ
10. サイバネティクスとカウンター・カルチャー
11. 認知科学の誕生
12. 20世紀後半の人工知能の発展
13. 20世紀後半の神経科学の発展1:神経経済学
14. 20世紀後半の神経科学の発展2:神経倫理学
15. 21世紀の人工知能と神経科学

教科書・参考文献などを用いた予習・復習および主体的な調査に基づくレポート執筆.

複数回の小レポート(小レポートは 60% 以上の提出を必要とする)と講義中のディスカッションを中心に評価します.

まず, 適切な文献を参照しつつ, 形式・内容面の整ったレポート(論文)を作成できるようになることを目指してください. レポート執筆の「型」の習得を重視します.
第二に, アーギュメントの提示を中心としたパラグラフ・ライティングの基礎を獲得し, まとまった論理的・学術的文書を作成する技術を獲得することを目標とします.
そして, こうしたレポート執筆を通じて, 人工知能の発展の歴史についてより深い理解を達成することを望みます.

メールおよび Google Classroom 内で受け付ける.

現在, メディアを賑わせている人工知能というテーマの裏には, ふだん触れられることのない大きな文化的・知的背景があります. 人工知能を知ることと人間を知ることは表裏一体です. 計算機科学を超えた広範な知への入口として本講義を捉えて愉しんでください.
また, レポート執筆の鍛錬を通じて, AI に代替されることのない思考のスキルを獲得してください.

特になし.