具体描述
AI（人工智慧）所带来的人类世界大变革！
介绍最新研究与实用范例，全球于AI技术上的进步发展，以及人类与AI合作的方式！
介绍最新研究与实用范例，全球于AI技术上的进步发展，以及人类与AI合作的方式！
本书以最新技术的实例，带领读者一窥AI如何让商业及生活型态大为转变，以及目前已经发展到何种程度，并介绍对零售业、医疗业与金融业等各种领域所带来的最新动向。
从「什么是AI？」开始，依序介绍时下最先进的科技与服务，甚至谈及如何让AI与人类的能力互补，建造出「人机共生」的机制，与透过AI应当前进的道路等，内容十分广泛。
# 为什么我们需要AI？
AI可协助人类解决问题，处理庞大且繁琐、重复性高的工作，让人类有更多时间与空间能专注于创意、精细的层面上。而其自动学习能力，于汇整资讯、下判断及制定策略上，是人类最好的助手，「扩大」人类的能力，带来更多便利与效益。
# 一目了然！AI改变的社会样貌──
‧生活：由AI打理的「无人」饭店，何以业绩稳定成长中？以AI提案的治疗药为基础，医师再下判断的治疗法，拯救更多的生命！
‧经济：无论是管理物流、稳固业绩的好帮手，还是由新型态的理财机器人提供谘询服务……为企业降低成本，更提高效率。
‧社会：少子化、人口老化带来的照护问题，AI提供了一条解决之道。
‧制度：人工智慧相关的法律条规增减、保险制度改变、道德问题等因应措施，如何整备？
# 身处AI世代的你，非知不可！
本书作者均为在日本野村总合研究所（日本第一家以提供谘询顾问服务和资讯系统建置为主的民间智库机构）从事同领域之调查、研究的专家，在以AI作为商务应用的世界最前线也非常活跃。虽由专家撰写，但叙述简单易懂。
名人推荐
James Huang／「数位时代」创新长、台湾野村总研谘询顾问总经理／张正武、许辉煌／淡江大学工学院院长‧中华民国人工智慧学会理事长、陈良基／科技部长、杨谷洋／交通大学电机系教授、郑国威／PanSci泛科学总编辑、谢邦昌／台北医学大学管理学院及大数据研究中心院长‧主任──重磅推荐（按姓氏笔画排列）
「入门AI与其商务应用的上手书。」──James Huang／「数位时代」创新长
著者信息
作者简介
古明地正俊 ■ komeichi Masatoshi
野村总合研究所数位商务开发部门首席研究员。东京工业大学研究所硕士，曾在大企业的研究部门从事图形辨识等研究。二○○一年进入野村总合研究所。现在，以IT系统分析师的身分负责高科技动向调查、技术策略筹画等职务。
长谷佳明 ■ Nagaya Yoshiaki
野村总合研究所数位商务部门高级研究员。同志社大学研究所工学研究科硕士，曾担任过外商软体供应商的顾问，并二○一四年进入野村总合研究所。现在，以IT系统分析师的身分负责先进IT技术及萌芽实例调查，并在谘询服务上甚为活跃。
译者简介
林仁惠
专职日文笔译。淡江大学日文系毕，东吴大学日研所硕士。
译有《童话心理学》（远流出版）、《一眼看穿怎么沟通》（方智）、《战火摧毁不了的童真》（木马文化）等书。
古明地正俊 ■ komeichi Masatoshi
野村总合研究所数位商务开发部门首席研究员。东京工业大学研究所硕士，曾在大企业的研究部门从事图形辨识等研究。二○○一年进入野村总合研究所。现在，以IT系统分析师的身分负责高科技动向调查、技术策略筹画等职务。
长谷佳明 ■ Nagaya Yoshiaki
野村总合研究所数位商务部门高级研究员。同志社大学研究所工学研究科硕士，曾担任过外商软体供应商的顾问，并二○一四年进入野村总合研究所。现在，以IT系统分析师的身分负责先进IT技术及萌芽实例调查，并在谘询服务上甚为活跃。
译者简介
林仁惠
专职日文笔译。淡江大学日文系毕，东吴大学日研所硕士。
译有《童话心理学》（远流出版）、《一眼看穿怎么沟通》（方智）、《战火摧毁不了的童真》（木马文化）等书。
图书目录
推荐序
前言
第1章 AI现在为何如此受到瞩目？
1 职业围棋棋士败给AI
欧洲地区历年最大的投资
起头在于《太空侵略者》（Space Invaders）
AI运用的扩大
2 第三次AI热潮的到来
什么是AI？
机器学习带动第三次的热潮
3 「深度学习」是关键
「超越」人类的影像辨识
扩大运用的深度学习
旧式AI的瓶颈在于需要大量人手
模仿大脑神经回路构造
阿尔法围棋是如何获得胜利的？
4 深度学习是如何开发出来的？
深度学习的诞生
加快深度学习处理速度的GPU
大数据成就了机器学习
ImageNet专案
第2章 AI也可以做到这样的事
1 三个应用领域──成熟度有所落差
2 Siri的问世让语音辨识普及化
Siri诞生内幕
Siri的价值在于扩充至「助理」功能的这一点
亚马逊智慧音响的问世──语音业务的扩大
3 影像辨识的进展源自自动驾驶技术
谷歌无人车──极可能实现的自动驾驶
採用深度学习之影像辨识技术的运用
4 自然语言处理也以惊人的速度在进化
机器翻译的苦恼
机器翻译的准确度接近一般水准──类神经机器翻译的问世
聊天机器人（chatbot）热潮的到来
聊天机器人重新受到瞩目的原因
与网路聊天服务进行统合的价值──雅玛多运输（Yamato Transport）LINE官方帐号
人类与聊天机器人互助合作──Operator
5 AI与机器人的融合
进入机器人自学的时代
工业机器人靠AI进化──发那科（Fanuc）之例
透过AI技术的融合，让生活变得更加便利
第3章 AI所改变的社会
1 零售业
机器人店员进驻实体店铺
有助于库存管理
在背后默默支持网购的仓库机器人
补足机器人不足之处的机器人
2 服务业
饭店也搭上机器人化的热潮
机器人的「待客之道」
3 农业
从「面」的最佳化到「点」的最佳化
汇整琐碎资讯，掌握植物疾病的征兆
4 交通──车与交通迈向随选（on-demand）服务
5 医疗
协助医师也拯救人命的AI
人类与AI相互扶持、越发有力
医疗就在身边
6 金融
运用AI开拓金融服务的前景
法规监管科技（RegTech）
第4章 看准AI未来的企业们
1 RIN运算
围绕AI的两项主轴
与真实世界的融合
自然界面的实现
2 四次元企业的问世
四次元企业的四个类型
汽车产业中的四次元企业
汽车产业的未来与开放式创新（open innovation）
如何进化成四次元企业
第5章 AI会抢走人类的工作吗？
1 超过四○％的工作可能会被取代？
白领阶级业务也可能会被取代
一般企业的课题在于引进成本
AI运用程度与引进成效的关系
扩大职业取代可能性的「孩子AI」
少子高龄化对策的AI运用
2 人机共生越显重要
由自然界面所实现之人类的能力扩增
人类与机器的距离急速拉近
3 放宽规定与立法的重要性
日本政府所提倡的《机器人新策略》
有关自动驾驶的法规制定
对于道德问题的因应
智慧财产权的问题
第6章 日本有胜算吗？
1 什么是奇点？
技术奇点（technological singularity）
奇点的实现手法
以解开大脑机能为目标的国际专案
强AI、弱AI
「强AI」会毁灭人类吗？
因人类的故意或过失而造成的AI失误
2 有无AI的差距
产生急剧变化的通用人工智慧
「第二次大分流」
企业之间的差距与劳工、资方之间的差距
只要跨越「言语障碍」……
3 日本的胜算在何处？
资料资本主义与资料交易所
企业借由收购来购买资料的时代
AI用学习资料的制作
模型的大型化与资料量的增加
产生变化的硬体环境
日本企业该如何因应资料资本主义？
在海外存在感低落的日本AI研究
重视基础研究的AI先进国
热过头的AI人才争夺战
日本真正的课题在于使用者企业的人才不足
学习明治维新
可以带给人类幸福的AI应用
前言
第1章 AI现在为何如此受到瞩目？
1 职业围棋棋士败给AI
欧洲地区历年最大的投资
起头在于《太空侵略者》（Space Invaders）
AI运用的扩大
2 第三次AI热潮的到来
什么是AI？
机器学习带动第三次的热潮
3 「深度学习」是关键
「超越」人类的影像辨识
扩大运用的深度学习
旧式AI的瓶颈在于需要大量人手
模仿大脑神经回路构造
阿尔法围棋是如何获得胜利的？
4 深度学习是如何开发出来的？
深度学习的诞生
加快深度学习处理速度的GPU
大数据成就了机器学习
ImageNet专案
第2章 AI也可以做到这样的事
1 三个应用领域──成熟度有所落差
2 Siri的问世让语音辨识普及化
Siri诞生内幕
Siri的价值在于扩充至「助理」功能的这一点
亚马逊智慧音响的问世──语音业务的扩大
3 影像辨识的进展源自自动驾驶技术
谷歌无人车──极可能实现的自动驾驶
採用深度学习之影像辨识技术的运用
4 自然语言处理也以惊人的速度在进化
机器翻译的苦恼
机器翻译的准确度接近一般水准──类神经机器翻译的问世
聊天机器人（chatbot）热潮的到来
聊天机器人重新受到瞩目的原因
与网路聊天服务进行统合的价值──雅玛多运输（Yamato Transport）LINE官方帐号
人类与聊天机器人互助合作──Operator
5 AI与机器人的融合
进入机器人自学的时代
工业机器人靠AI进化──发那科（Fanuc）之例
透过AI技术的融合，让生活变得更加便利
第3章 AI所改变的社会
1 零售业
机器人店员进驻实体店铺
有助于库存管理
在背后默默支持网购的仓库机器人
补足机器人不足之处的机器人
2 服务业
饭店也搭上机器人化的热潮
机器人的「待客之道」
3 农业
从「面」的最佳化到「点」的最佳化
汇整琐碎资讯，掌握植物疾病的征兆
4 交通──车与交通迈向随选（on-demand）服务
5 医疗
协助医师也拯救人命的AI
人类与AI相互扶持、越发有力
医疗就在身边
6 金融
运用AI开拓金融服务的前景
法规监管科技（RegTech）
第4章 看准AI未来的企业们
1 RIN运算
围绕AI的两项主轴
与真实世界的融合
自然界面的实现
2 四次元企业的问世
四次元企业的四个类型
汽车产业中的四次元企业
汽车产业的未来与开放式创新（open innovation）
如何进化成四次元企业
第5章 AI会抢走人类的工作吗？
1 超过四○％的工作可能会被取代？
白领阶级业务也可能会被取代
一般企业的课题在于引进成本
AI运用程度与引进成效的关系
扩大职业取代可能性的「孩子AI」
少子高龄化对策的AI运用
2 人机共生越显重要
由自然界面所实现之人类的能力扩增
人类与机器的距离急速拉近
3 放宽规定与立法的重要性
日本政府所提倡的《机器人新策略》
有关自动驾驶的法规制定
对于道德问题的因应
智慧财产权的问题
第6章 日本有胜算吗？
1 什么是奇点？
技术奇点（technological singularity）
奇点的实现手法
以解开大脑机能为目标的国际专案
强AI、弱AI
「强AI」会毁灭人类吗？
因人类的故意或过失而造成的AI失误
2 有无AI的差距
产生急剧变化的通用人工智慧
「第二次大分流」
企业之间的差距与劳工、资方之间的差距
只要跨越「言语障碍」……
3 日本的胜算在何处？
资料资本主义与资料交易所
企业借由收购来购买资料的时代
AI用学习资料的制作
模型的大型化与资料量的增加
产生变化的硬体环境
日本企业该如何因应资料资本主义？
在海外存在感低落的日本AI研究
重视基础研究的AI先进国
热过头的AI人才争夺战
日本真正的课题在于使用者企业的人才不足
学习明治维新
可以带给人类幸福的AI应用
图书序言
01 什么是奇点
随着AI的进步，认为总有一天「AI将超越人类的能力，奇点势必会到来吧？」的预测也逐渐深受瞩目。而所谓的奇点，究竟是什么呢？奇点的英文为singularity，这词汇是数学界及物理学界的用语，意指在某基准下，该基准无法适用（singular）的点的总称。所以说，奇点必须具备某一基准，通常都是以「在∼的奇点」或「∼的奇点」等形式来使用。
说起宇宙物理学所使用的奇点，最着名的便是黑洞（black hole）。一般认为黑洞存有一个密度及重力趋于无限大的「重力奇点」（gravitational singularity）。在「重力奇点」之中，连时空也无限扭曲，根本无法适用我们所生活的这个世界的时间和空间的基准。
技术奇点（technological singularity）
这般奇点的观点被引进技术进步的世界，初次将「技术奇点」的概念推广于世的人，是既为数学家也是作家的弗诺．文奇（Vernor Steffen Vinge）。文奇于一九九三年，在名为《技术奇点即将到来》（The Coming Technological Singularity）的随笔中表示：「借由即将到来的技术奇点，新的超级智慧（super intelligence）将持续自我更新，以技术上所不能理解的速度不断进步，并宣告人类时代的结束。」现在，若以AI的脉络来述说奇点，便是指这个「技术奇点」。
奇点这个词汇是早在二十多年前就有的概念；而今日对奇点之关注的高涨，乃是起于未来学家雷．库兹威尔（Ray Kurzweil）于二○○五年所撰写的《奇点临近》（The Singularity Is Near）一书中所做的奇点将于二○四五年发生的预测。库兹威尔于该书中表示：「到了二○四○年代中期，一千美元所能买到的计算能力将达到10的26乘cps（cps为每秒钟的计算次数），一年内所创出的智慧，则为今日人类所拥有之智慧的十亿倍之强。」而这样的结果，让人类的能力彻底被推翻，预测变了样的奇点将于二○四五年到来。
奇点的实现手法
那么，库兹威尔是基于什么样的想法，预测到奇点将于二○四五年到来呢？在这背后其实有着加速回报定律（The Law of Accelerating Returns）。这项定律是从如电脑性能提升等多项资讯相关技术上，所看见有关加速成长的数据模型建构而成的。若要了解库兹威尔为何能预测到这样的未来，那就得稍微提一下他的成长背景。
随着AI的进步，认为总有一天「AI将超越人类的能力，奇点势必会到来吧？」的预测也逐渐深受瞩目。而所谓的奇点，究竟是什么呢？奇点的英文为singularity，这词汇是数学界及物理学界的用语，意指在某基准下，该基准无法适用（singular）的点的总称。所以说，奇点必须具备某一基准，通常都是以「在∼的奇点」或「∼的奇点」等形式来使用。
说起宇宙物理学所使用的奇点，最着名的便是黑洞（black hole）。一般认为黑洞存有一个密度及重力趋于无限大的「重力奇点」（gravitational singularity）。在「重力奇点」之中，连时空也无限扭曲，根本无法适用我们所生活的这个世界的时间和空间的基准。
技术奇点（technological singularity）
这般奇点的观点被引进技术进步的世界，初次将「技术奇点」的概念推广于世的人，是既为数学家也是作家的弗诺．文奇（Vernor Steffen Vinge）。文奇于一九九三年，在名为《技术奇点即将到来》（The Coming Technological Singularity）的随笔中表示：「借由即将到来的技术奇点，新的超级智慧（super intelligence）将持续自我更新，以技术上所不能理解的速度不断进步，并宣告人类时代的结束。」现在，若以AI的脉络来述说奇点，便是指这个「技术奇点」。
奇点这个词汇是早在二十多年前就有的概念；而今日对奇点之关注的高涨，乃是起于未来学家雷．库兹威尔（Ray Kurzweil）于二○○五年所撰写的《奇点临近》（The Singularity Is Near）一书中所做的奇点将于二○四五年发生的预测。库兹威尔于该书中表示：「到了二○四○年代中期，一千美元所能买到的计算能力将达到10的26乘cps（cps为每秒钟的计算次数），一年内所创出的智慧，则为今日人类所拥有之智慧的十亿倍之强。」而这样的结果，让人类的能力彻底被推翻，预测变了样的奇点将于二○四五年到来。
奇点的实现手法
那么，库兹威尔是基于什么样的想法，预测到奇点将于二○四五年到来呢？在这背后其实有着加速回报定律（The Law of Accelerating Returns）。这项定律是从如电脑性能提升等多项资讯相关技术上，所看见有关加速成长的数据模型建构而成的。若要了解库兹威尔为何能预测到这样的未来，那就得稍微提一下他的成长背景。
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