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岡野原大輔, ヒトとAI

AIとの付き合い方を考える本。現在のAIはすでに一般化、因果の把握、反実仮想、転移と頑健性、説明可能性といった能力を獲得しており、外形的にはものごとを "理解" しているといえる水準に達している。しかしながら、AIは当事者性が欠如しており、判断の結果を引き受けることはできない。AIを仕事に組み込むということは、こうした不一致を前提として仕事を再設計することである。この当事者性がないという点はAIの本質によるものであり、技術の多少の進歩で解決できるものではない。AIを利用してい...
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Brian W. Kernighan(著), 久野靖(訳), ディジタル作法 カーニハン先生の「情報」教室

カーニハンによるプリンストン大学の講義を書籍化したもの。原著は2011年、訳書は2013年の発行のため、AI・機械学習分野は漏れているが、そこさえカバーすれば今でもそのまま教科書として使用できる。情報専攻の学生には少々物足りないかもしれないが、専門外の学部生には十分な内容。
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ばるぼら, 教科書には載らないニッポンのインターネットの歴史教科書

日本の商用インターネットが始まった1992年頃から本書が出版される直前の2004年頃までのインターネットの歴史を、主にWeb文化やアンダーグラウンドの観点からまとめた本。この種の本にありがちな変な捏造や偏見もなく、おおむね信頼できる内容。本書中で掲げられているURLの多くがすでにアクセス不能になっていることが示す通り、インターネット上の情報は意外に消えやすい。そうした中で、本書のように後世に残る形で出版されたことには大きな意義がある。大著にもかかわらず索引がなかったり、縦書き...
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白石忠志, 法律文章読本

合理的な技術文書とはまったく異なるロジックで書かれている法律文章を読み解くための解説書。直感的ではない方法で採番していたり、新たな専門用語を作る代わりにわざわざ日常語を違う意味で使用して混乱を招いたりと、不合理な部分が多いながらも、一応のルールはあることが伺える (なぜそのようなルールになっているかという疑問はほぼ解消しないが)。
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柏木吉基, 「それ、根拠あるの?」と言わせないデータ・統計分析ができる本

かなり初心者向けの内容で、ビジネスで統計分析をする必要があるが右も左もわからないという人向け。ビジネスで利用する分析手法は受け手側が理解できる手段でなくてはならない、という思想はこの種の統計入門書ではかえって新鮮。その思想のもと単回帰分析までしか扱わないという割り切りには潔さを感じる。
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佐藤雅昭, なぜあなたの研究は進まないのか?

多くの研究者にとって耳が痛いことをズバリと書いてくれる本。40項目の質問への自問自答を定期的に繰り返したい。理工学系全般の研究者に共通の内容を扱っているが、時折挿入される実例が著者の専門の医学寄りで、異分野の研究者には今ひとつピンと来ないのが玉に瑕。
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鈴木哲也, 高瀬桃子, 学術書を書く

出版が専門ではない研究者が陥りがちなさまざまな罠が解説されており、学術書に限定せず技術書や教養書全般に通ずる内容が多い。例えば、"読者を想定してテーマを決める" ということは漠然とは理解していても、本書のように具体的に800人から1,000人の読者が関心を持って読める (初版部数1,000部が刷れる) ようにと指摘されると、相当にテーマを広げる工夫や魅力的なタイトルをつけることが必要となことに気付かされる。後半は入稿や校正の流れやマナーにも触れられており、論文出版との差がよく...
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内山昭一, 楽しい昆虫料理

前作と比較するとレシピ集に振った内容。いずれのレシピも写真入りで、なかなかにインパクトのある見た目のものも多い。奥本大三郎との対談も収録。
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日本エディタースクール, 校正記号の使い方 タテ組・ヨコ組・欧文組

今まで論文の草稿などに赤ペンで校正を入れることは多々あったが、恥ずかしながらすべて見様見真似の自己流で済ませていた。しかしながらここで一念発起し、正式な方法を学んでみることにした。わずか40ページの小冊子であるが、縦組の文書だけではなく、技術文書で多い横組もしっかりと対応している。欧文校正にも触れられており、欄外に書き込むブックシステムと校正箇所から線を引いて記入するパスラインシステムの双方の記入例が提供されている。辞書とともに書斎の一等地に置く価値がある。
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佐藤雅彦, 大島遼, 廣瀬隼也, 解きたくなる数学/新・解きたくなる数学

2冊まとめて購入。普通の数学パズル本とは異なり、"解きたくなる" ようなビジュアルが添えられているのがミソ。子供の食いつきも良い。