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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？

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來自【台灣樂天市場】

作者：松尾豐
出版社：經濟新潮社
出版日：1050811
ISBN：9789866031915
語言：中文繁體
裝訂方式：平裝

內容簡介

本書榮獲日本2016年商業書大賞評審團特別獎

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。

作者簡介

譯者介紹

江裕真

畢業於輔仁大學管理學研究所、中央大學資訊管理系，現為《今周刊》特約譯者。譯作包括《無印良品培育人才祕笈》《無印良品成功90%靠制度》等。

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...