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NHK、全球財經衛星、朝日新聞爭相邀請 日本AI情感研究第一人 亞馬遜網友熱烈贊同,讀懂AI的第一本書 人工智慧來了! AlphaGo在棋盤上打敗人類、蘇菲亞成為沙國公民… 未來,AI還會造成什麼樣的影響? 準備好迎接人造智慧的時代了嗎? 本書適合想了解AI,但似懂非懂,覺得相關知識很難的讀者,能為學生建立基礎概念,提前職涯規劃,也能讓社會人士速修最新知識,領先時代潮流。 日本AI情感研究第一人、第一位分析AlphaGo及AI情感的研究者坂本真樹教授, 手把手帶你了解AI! 本書重點: ★人工智慧(AI)到底是什麼?漫畫插圖一次看懂! ★AI≠機器人!人工智慧與機器人的關係,就像大腦和身體 ★AI也有分等級,你身邊的冰箱、冷氣可能就是AI! ★根據摩爾定律,電腦將在2045年超越人腦! ★哪些工作會在未來消失,哪些工作不會被AI取代? ★課外補充、求職先修、職場加分必讀! 立刻了解AI發展史、現況,掌握未來趨勢!
第一章 人工智慧是什麼? 1.1 人工智慧何時誕生? ●人的智慧?人工智慧? ●哪一邊是人呢?圖靈測試 ●看起來有點孤單的人工智慧? ●人類和人工智慧的差異 ●與電腦性能一起發展 ●AI的歷史<達特茅斯會議> ●AI的歷史<第一次AI熱潮> ●AI的歷史<第二次AI熱潮> ●現在進行式<第三次AI熱潮>! 1.2 這就是人工智慧? ●人工智慧和機器人的差異 ●機器人研究?人工智慧研究? ●人工智慧是否需要身體? ●第一級人工智慧 ●第二級人工智慧 ●第三級人工智慧 ●第四級人工智慧、特化型人工智慧 ●第五級人工智慧、泛用人工智慧 1.3 人工智慧會超越人類嗎? ●「科技奇點」是什麼? ●科技奇點值得擔憂嗎? ●怎麼製作泛用人工智慧? ●人類是否有可能因AI而滅亡? ●AI會改變人類的未來嗎? ●未來可能消失的工作? ●未來可能留下的工作? 第二章 人工智慧擅長與不擅長處理的事 2.1 人工智慧擅長處理的事 ●擅長處理Web資訊 ●0與1組成的數位資料 ●電腦資料(語言、影片、聲音) ●以電腦處理視覺資訊 ●數位相機的進化 ●提高解析度,相機可以超越人眼嗎? ●世界共通的資料 ●圖像識別競賽ILSVRC ●電腦處理聽覺資訊 ●使用兩個麥克風的聲音辨識 ●使用多個麥克風的「麥克風陣列」 ●如何將聲音轉換成文字? ●聲音模型、語言模型 2.2 人工智慧不擅長處理的事 ●事物的意義難以理解 ●語意網路是什麼? ●就算不懂問題的意義仍可回答? ●潛在語義分析是什麼? ●東Robo君放棄的理由 ●為了變聰明,五感是必要條件? ●對人工智慧來說,什麼是味覺? ●對人工智慧來說,什麼是嗅覺? ●氣味在未來有哪些相關發展? ●對人工智慧來說,什麼是觸覺? ●實現觸覺很困難! 第三章 人工智慧如何從資訊中學習? 3.1 機器學習是什麼? ●想要教機器(電腦)如何「學習」! ●監督式學習 ●分類問題<判斷垃圾郵件> ●回歸問題<預測數值> ●找出適當的直線(函數)! ●過度學習 ●什麼是非監督式學習? ●把資料分成數個群集吧! ●k-means分類法 ●強化學習是講賞與懲罰 3.2 類神經網路是什麼? ●神經元建構的腦 ●人工神經元的結構 ●權重代表重要度與信賴度 ●赫布理論 ●什麼是感知器? ●線性不可分的問題 ●Backpropagation(誤差反向傳播法) ●為了讓誤差變小,需要調整權重! ●增加層數後…誤差反而傳不過去? ●支援向量機的優點是什麼? ●過度學習的避免與泛化能力不能兩者兼得 3.3 Deep Learning厲害在哪裡? ●Deep Learning出名之日 ●電腦自動尋找特徵量! ●Deep Learning可以到四層以上 ●自動編碼器的輸入與輸出相同? ●輸入與輸出相同所代表的意義 ●更接近人類的方式 ●Deep Learning方法 3.4 AI三大家之一的「遺傳演算法」是什麼? ●AI三大家的各種面向 ●達爾文演化論的啟發 ●遺傳演算法的使用方式 第四章 人工智慧的應用 4.1 從「遊戲」應用看人工智慧 ●遊戲AI進化史 ●人類 vs AI ~西洋棋篇~ ●人類 vs AI ~將棋篇~ ●人類 vs AI ~圍棋篇~ 4.2 「影像」應用,引發第三次AI熱潮 ●Google的貓識別 ●影像辨識的進化 ●醫療上的應用(庄野研究室) ●醫療上的應用(黑色素瘤的判別) ●醫療上的應用(癌症診斷) ●提升診斷精確度 4.3 熱門話題「自動駕駛AI」應用 ●自動化達成的程度? ●為實現自動駕駛必須做到哪些事? ●訓練自動駕駛的步驟 ●如何判斷位置與狀況 ●發生交通事故,如何釐清事故原因? 4.4 「對話AI」應用實例 ●如何讓電腦與人對話? ●「有知識的」對話AI ●「沒有知識的」對話AI ●編寫對話的三種技術 ●如何使機器進行自然對話? 4.5 遺傳演算法的「擬聲詞」應用實例 ●傳遞人類感受的擬聲詞 ●擬聲詞生成系統 ●生成擬聲詞的步驟 ●執行最適化過程 ●擬聲詞生成系統的內部機制 ●擬聲詞的生成 4.6 AI的「藝術」應用實例 ●AI在藝術方面的挑戰~小說篇~ ●AI小說計畫 ●AI在藝術方面的挑戰~繪畫篇~ ●AI在藝術方面的挑戰~作曲篇~ 結語 參考文獻 索引
作者簡介 坂本真樹 ●日本電氣通信大學研究所 資訊工程學研究科 資訊工程學專攻/人工智慧尖端研究中心 教授 ●活躍於電視、廣播、雜誌、報紙等各大媒體 ●Oscar Promotion(業務合作) 坂本真樹老師,資訊更新中! 電氣通信大學 坂本真樹研究室 搜尋 坂本真樹Official Blog「清新閃亮☆研究LIFE」 ameblo.jp/maki-sakamoto1215/ Oscar Promotion官方網站「beamie」 beamie.jp/d/maki_sakamoto.html 譯者簡介 陳朕疆 自由譯者。清大生科學士、政大財管碩士、京都大學農學部交換一年、台大經濟系研究助理一年。碰到新的領域就想一探究竟,成為譯者是偶然,卻也越做越喜歡,歡迎批評指教。Facebook帳號同名字,email: czj.kyoto@gmail.com
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