了解人工智慧的第一本書:機器人和人工智慧能否取代人類? | 拾書所

了解人工智慧的第一本書:機器人和人工智慧能否取代人類?

$ 283 元 原價 360



內容簡介:


【得獎紀錄】
★2016年商業書大賞評審團特別獎
★2016年日刊工業新聞社獎
★2016年IT工程師書籍大獎
★2015年度公益財團法人大川情報通信基金大川出版獎


知識轉移新浪潮,深度學習大爆發。
一本書,解答你我對於人工智慧的所有疑問。
人工智慧翻轉世界的產業革命,
摩爾定律之後的新聖杯!


2016年3月,Google開發具有深度學習(deep learning)的人工智慧AlphaGo,以四勝一敗擊敗圍棋好手李世石(Lee Sedol)。軟體銀行(SoftBank)機器人Pepper也開始進入人類職場,開始擔任大廳接待工作。

然而,對於一般人來說,無法分辨機器人(robot)和人工智慧(AI,artificial intelligence)究竟有什麼不同。

事實上,人工智慧是抽象的思考,不需要有形體。機器人則有形體,而他們的「腦」其實就是人工智慧。

機器人與人工智慧一步步入侵你我的生活與工作,讓人感到驚慌失措的是,人工智慧繼續發展下去,到了2045年,人工智慧即將超越人類智慧,這就是Google工程總監雷.庫茲威爾(Ray Kurzweil)預測的「奇點問題」(singularity problem)。

不過,與其擔心自己的工作是否被機器人與人工智慧取代,不如先深入了解它們,這是本書作者松尾豐(Yutaka MATSUO)撰寫本書的出發點。

松尾任教於東京大學,是日本研究人工智慧的第一把交椅,他也是日本人工智慧學會(JSAI,The Japanese Society for Artificial Intelligence)倫理委員會主任。

日本人工智慧學會為什麼要成立倫理委員會?源於2014年1月該學會出版的雜誌,使用一位女性機器人做家事的插圖當成封面,引發「歧視女性」的爭議(把做家事和女性劃上等號)。

因此,倫理委員會一開始討論的議題,是「機器人的外貌該如何設計,才能讓人接受?」。但是,更深刻的議題是,如果機器人和人工智慧取代人類的那一天來臨,你我應該如何是好?

本書中,松尾豐歸納人工智慧的過去、現在與未來,說明「現在的人工智慧,能做什麼又不能做什麼,以及未來能做什麼」。

人工智慧能否取代人們的存在價值?答案就在本書。

◎機器人與電腦軟體戰勝人類年表
1997年,IBM電腦軟體深藍戰勝西洋棋世界冠軍蓋瑞.卡斯巴羅夫(Garry Kasparov)。
2012年,IBM超級電腦華生(Watson)在智力問答節目中戰勝歷屆冠軍。
2012年日本第一屆將棋電王戰中,前一年的世界電腦將棋軟體Bonkras,戰勝永世棋聖米長邦雄。
2013年,Amazon自動無人駕駛飛機專案正式啟動。
2014年,第三回將棋電王戰電腦軟體取得四勝一敗,維持電腦戰勝人類的優勢。
2015年,Google自動駕駛技術實地實驗。
2016年,Google深度學習專案電腦圍棋AlphaGo戰勝棋王李世石。
2021~2022年,機器人東大君有可能考上東京大學,證明人工智慧可以考進日本最高學府。
2045年,奇點(singularity)逼近,人工智慧開始自我進化。

目錄:


推薦序 打造有智慧的機器 文/于天立(國立台灣大學電機工程學系副教授)

前言 人工智慧的春天

序章 人工智慧的範疇在擴大:人工智慧會毀滅人類嗎?
人工智慧開始超越人類
汽車會變,機器人也會變
超高速處理的破壞力
人工智慧能否成為科幻小說家?
全球對於人工智慧的研究投資都在加快
面臨失業的人類
人類的危機來臨
如何閱讀本書

第一章 何謂人工智慧:專家與社會大眾的認知落差
人工智慧尚未實現
基本命題:人工智慧「沒理由實現不了」
何謂人工智慧:專家們的定義
人工智慧與機器人的區別
何謂人工智慧:社會的認知
打工族、一般員工、課長、經理
強人工智慧與弱人工智慧

第二章 「推論」與「探索」的時代:第一次人工智慧熱潮
熱潮與寒冬時代
「人工智慧」一詞誕生
利用搜索樹走出迷宮
河內塔(Hanoi Tower)
機器人的行動規畫
對手的存在會讓組合變得龐大
在西洋棋與將棋戰勝人類
祕訣一:找到了更好的特徵量
祕訣二:以蒙地卡羅法改變評鑑機制
窘境在於無法解決現實問題

第三章 只要輸入「知識」就會變聰明:第二次人工智慧熱潮
與電腦交談
以專家系統代替專家
專家系統的課題
何謂表達知識
為求正確記述知識而做本體論研究
重量級本體論與輕量級本體論
華生(Watson,IBM開發的人工智慧系統)
機器翻譯的困難之處
框架問題
符號接地問題
過於前衛的「第五代電腦」
第二次人工智慧熱潮就這樣結束了

第四章 「機器學習」悄悄地在擴大地盤:第三次人工智慧熱潮(二之一)
資料的增加與機器學習
所謂的「學習」就是「分類」
有老師的學習、沒老師的學習
「分類方式」也分很多種
透過神經網路辨識手寫文字
「學習」固然花時間,但「預測」只要一瞬間
機器學習時的難題
為何至今未能實現人工智慧?

第五章 打破寂靜的「深度學習」:第三次人工智慧熱潮(二之二)
深度學習開啟了新時代
自動編碼器將輸入等同於輸出
根據日本全國的天氣推敲地區天氣
手寫文字中的「資訊量」
往深處多挖掘好幾層
谷歌(Google)的貓咪辨識
大幅發展的關鍵在於「強固性」
如何提升強固性
回到基本命題

第六章 人工智慧會超越人類嗎:深度學習之後還有什麼
深度學習起的技術進展
人工智慧不具有本能
電腦有創造力嗎?
智慧的社會意義
奇點真的會出現嗎?
假如人工智慧征服人類
人工智慧必須造福大眾

終章 逐漸轉變的世界:對產業與社會的影響以及戰略
逐漸轉變的事物
對於產業造成的漣漪效應
人工智慧的影響慢慢擴增
不久的將來會消失與留存的職業
人工智慧催生的新事業
人工智慧與軍事
「知識轉移」改變了產業結構
人工智慧技術遭獨占的可怕之處
日本人工智慧發展的課題
人才的多寡是逆轉的王牌
要對偉大的前輩抱持謝意

結語 盡情想像尚未問世的人工智慧

圖表索引

譯名對照

Brand Slider