人工知能チャットボット「ChatGPT」の知られざる仕組みと基礎技術について、自らも質問応答システムの開発に携わる理論物理学者が詳細に解説。今も進化し続けるChatGPTが、将来的に人間の脳に匹敵する「思考の本質」を身につける可能性が鮮やかに示される

Mathematicaは30年以上にわたり高等教育や産業界で広く使われてきた。本書は、著者の一人が作ったビデオ・シリーズ "Hands-on Start to Mathematica" の視聴者からの要望をきっかけに、Mathematicaの使い方を学ぶさいの参考書として書かれた。著者らがウルフラム・リサーチのトレーナーとして何千もの人々に教えてきた経験から得た使用上のヒントを数多く含み、広範囲にわたるMathematicaのごく自然な使い方の実用的な知識を提供するほか、Mathematicaの基盤となるWolfram言語にも焦点を当て、短く明確で理解しやすい計算を行う方法も説明している。原書3版では機械学習とニューラルネットワークの章および画像処理の章が新たに追加されたほか、プレゼンテーションの章が拡充された。読者は対話的な学びのための例と章末の練習問題により、詳細な知識を得られるだろう。

本書はマルチパラダイム言語Wolframのインタラクティブ実行環境を無料で構築し、研究やクリエイティブなどに役立つ技術を紹介します。Wolfram言語はとても強力なプログラミングをできる環境ですが、それを実行するためのソフトウェア「Mathematica」は数万円、あるいは数十万円かかるため、導入以前に挫折することがあります。無料で環境構築するために、本書ではMathematicaの開発元であるWolfram社が提供する「Wolfram Engine」（Wolfram言語を実行できるコア機能）を取り上げます。Wolfram Engineを動かすコマンドラインプログラム「WolframScript」はユーザインタフェースの面でGUIの統合開発環境としても優れたMathematicaには劣ります。しかし、グラフィックスとの連動も優れたオープンソース技術「Jupyter Notebook」の機能に加え、Microsoft社が無償で配布しているコードエディタ「Visual Studio Code」(略称: VSCode)でノートブック管理ができるので、使...

「確率ロボティクス」は、環境やシステムが持つ「不確実さ」(予測不可能な事象)に確率・統計を駆使して対処するのを特徴とする分野です。人の作業空間により近い位置への進出を期待される次世代のロボットでは、この分野のアルゴリズム設計は有力な枠組みの1つとして注目を集めています。また、ロボットのみでなく、自動車の自動走行などへも応用可能な分野です。本書は学生、研究者、エンジニアなど、ロボットの実装を行う全ての人に向けて書かれています。「確率ロボティクス」の主要なアルゴリズムを、ベイズ則とその拡張を数学的背景に、擬似コードによる実装例や実験結果を交えて詳細に解説・議論しています。確率の基本的な法則などの基礎的な解説もされており、また、高度な数学の使用は極力避けられているため、技術的背景の異なる人にとっても理解しやすい内容になっています。確率ロボティクスを学ぶには必須の1冊。Sebastian Thrun,Wolfram Burgard,Dieter Foxらによる「Probabilistic Robotics」の日本語版、待望の復刊です。