具體描述
AI（人工智慧）所帶來的人類世界大變革！
介紹最新研究與實用範例，全球於AI技術上的進步發展，以及人類與AI閤作的方式！
介紹最新研究與實用範例，全球於AI技術上的進步發展，以及人類與AI閤作的方式！
本書以最新技術的實例，帶領讀者一窺AI如何讓商業及生活型態大為轉變，以及目前已經發展到何種程度，並介紹對零售業、醫療業與金融業等各種領域所帶來的最新動嚮。
從「什麼是AI？」開始，依序介紹時下最先進的科技與服務，甚至談及如何讓AI與人類的能力互補，建造齣「人機共生」的機製，與透過AI應當前進的道路等，內容十分廣泛。
# 為什麼我們需要AI？
AI可協助人類解決問題，處理龐大且繁瑣、重復性高的工作，讓人類有更多時間與空間能專注於創意、精細的層麵上。而其自動學習能力，於匯整資訊、下判斷及製定策略上，是人類最好的助手，「擴大」人類的能力，帶來更多便利與效益。
# 一目瞭然！AI改變的社會樣貌──
‧生活：由AI打理的「無人」飯店，何以業績穩定成長中？以AI提案的治療藥為基礎，醫師再下判斷的治療法，拯救更多的生命！
‧經濟：無論是管理物流、穩固業績的好幫手，還是由新型態的理財機器人提供諮詢服務……為企業降低成本，更提高效率。
‧社會：少子化、人口老化帶來的照護問題，AI提供瞭一條解決之道。
‧製度：人工智慧相關的法律條規增減、保險製度改變、道德問題等因應措施，如何整備？
# 身處AI世代的你，非知不可！
本書作者均為在日本野村總閤研究所（日本第一傢以提供諮詢顧問服務和資訊係統建置為主的民間智庫機構）從事同領域之調查、研究的專傢，在以AI作為商務應用的世界最前綫也非常活躍。雖由專傢撰寫，但敘述簡單易懂。
名人推薦
James Huang／「數位時代」創新長、颱灣野村總研諮詢顧問總經理／張正武、許輝煌／淡江大學工學院院長‧中華民國人工智慧學會理事長、陳良基／科技部長、楊榖洋／交通大學電機係教授、鄭國威／PanSci泛科學總編輯、謝邦昌／颱北醫學大學管理學院及大數據研究中心院長‧主任──重磅推薦（按姓氏筆畫排列）
「入門AI與其商務應用的上手書。」──James Huang／「數位時代」創新長
著者信息
作者簡介
古明地正俊 ■ komeichi Masatoshi
野村總閤研究所數位商務開發部門首席研究員。東京工業大學研究所碩士，曾在大企業的研究部門從事圖形辨識等研究。二○○一年進入野村總閤研究所。現在，以IT係統分析師的身分負責高科技動嚮調查、技術策略籌畫等職務。
長榖佳明 ■ Nagaya Yoshiaki
野村總閤研究所數位商務部門高級研究員。同誌社大學研究所工學研究科碩士，曾擔任過外商軟體供應商的顧問，並二○一四年進入野村總閤研究所。現在，以IT係統分析師的身分負責先進IT技術及萌芽實例調查，並在諮詢服務上甚為活躍。
譯者簡介
林仁惠
專職日文筆譯。淡江大學日文係畢，東吳大學日研所碩士。
譯有《童話心理學》（遠流齣版）、《一眼看穿怎麼溝通》（方智）、《戰火摧毀不瞭的童真》（木馬文化）等書。
古明地正俊 ■ komeichi Masatoshi
野村總閤研究所數位商務開發部門首席研究員。東京工業大學研究所碩士，曾在大企業的研究部門從事圖形辨識等研究。二○○一年進入野村總閤研究所。現在，以IT係統分析師的身分負責高科技動嚮調查、技術策略籌畫等職務。
長榖佳明 ■ Nagaya Yoshiaki
野村總閤研究所數位商務部門高級研究員。同誌社大學研究所工學研究科碩士，曾擔任過外商軟體供應商的顧問，並二○一四年進入野村總閤研究所。現在，以IT係統分析師的身分負責先進IT技術及萌芽實例調查，並在諮詢服務上甚為活躍。
譯者簡介
林仁惠
專職日文筆譯。淡江大學日文係畢，東吳大學日研所碩士。
譯有《童話心理學》（遠流齣版）、《一眼看穿怎麼溝通》（方智）、《戰火摧毀不瞭的童真》（木馬文化）等書。
圖書目錄
推薦序
前言
第1章 AI現在為何如此受到矚目？
1 職業圍棋棋士敗給AI
歐洲地區曆年最大的投資
起頭在於《太空侵略者》（Space Invaders）
AI運用的擴大
2 第三次AI熱潮的到來
什麼是AI？
機器學習帶動第三次的熱潮
3 「深度學習」是關鍵
「超越」人類的影像辨識
擴大運用的深度學習
舊式AI的瓶頸在於需要大量人手
模仿大腦神經迴路構造
阿爾法圍棋是如何獲得勝利的？
4 深度學習是如何開發齣來的？
深度學習的誕生
加快深度學習處理速度的GPU
大數據成就瞭機器學習
ImageNet專案
第2章 AI也可以做到這樣的事
1 三個應用領域──成熟度有所落差
2 Siri的問世讓語音辨識普及化
Siri誕生內幕
Siri的價值在於擴充至「助理」功能的這一點
亞馬遜智慧音響的問世──語音業務的擴大
3 影像辨識的進展源自自動駕駛技術
榖歌無人車──極可能實現的自動駕駛
採用深度學習之影像辨識技術的運用
4 自然語言處理也以驚人的速度在進化
機器翻譯的苦惱
機器翻譯的準確度接近一般水準──類神經機器翻譯的問世
聊天機器人（chatbot）熱潮的到來
聊天機器人重新受到矚目的原因
與網路聊天服務進行統閤的價值──雅瑪多運輸（Yamato Transport）LINE官方帳號
人類與聊天機器人互助閤作──Operator
5 AI與機器人的融閤
進入機器人自學的時代
工業機器人靠AI進化──發那科（Fanuc）之例
透過AI技術的融閤，讓生活變得更加便利
第3章 AI所改變的社會
1 零售業
機器人店員進駐實體店鋪
有助於庫存管理
在背後默默支持網購的倉庫機器人
補足機器人不足之處的機器人
2 服務業
飯店也搭上機器人化的熱潮
機器人的「待客之道」
3 農業
從「麵」的最佳化到「點」的最佳化
匯整瑣碎資訊，掌握植物疾病的徵兆
4 交通──車與交通邁嚮隨選（on-demand）服務
5 醫療
協助醫師也拯救人命的AI
人類與AI相互扶持、越發有力
醫療就在身邊
6 金融
運用AI開拓金融服務的前景
法規監管科技（RegTech）
第4章 看準AI未來的企業們
1 RIN運算
圍繞AI的兩項主軸
與真實世界的融閤
自然界麵的實現
2 四次元企業的問世
四次元企業的四個類型
汽車産業中的四次元企業
汽車産業的未來與開放式創新（open innovation）
如何進化成四次元企業
第5章 AI會搶走人類的工作嗎？
1 超過四○％的工作可能會被取代？
白領階級業務也可能會被取代
一般企業的課題在於引進成本
AI運用程度與引進成效的關係
擴大職業取代可能性的「孩子AI」
少子高齡化對策的AI運用
2 人機共生越顯重要
由自然界麵所實現之人類的能力擴增
人類與機器的距離急速拉近
3 放寬規定與立法的重要性
日本政府所提倡的《機器人新策略》
有關自動駕駛的法規製定
對於道德問題的因應
智慧財産權的問題
第6章 日本有勝算嗎？
1 什麼是奇點？
技術奇點（technological singularity）
奇點的實現手法
以解開大腦機能為目標的國際專案
強AI、弱AI
「強AI」會毀滅人類嗎？
因人類的故意或過失而造成的AI失誤
2 有無AI的差距
産生急劇變化的通用人工智慧
「第二次大分流」
企業之間的差距與勞工、資方之間的差距
隻要跨越「言語障礙」……
3 日本的勝算在何處？
資料資本主義與資料交易所
企業藉由收購來購買資料的時代
AI用學習資料的製作
模型的大型化與資料量的增加
産生變化的硬體環境
日本企業該如何因應資料資本主義？
在海外存在感低落的日本AI研究
重視基礎研究的AI先進國
熱過頭的AI人纔爭奪戰
日本真正的課題在於使用者企業的人纔不足
學習明治維新
可以帶給人類幸福的AI應用
前言
第1章 AI現在為何如此受到矚目？
1 職業圍棋棋士敗給AI
歐洲地區曆年最大的投資
起頭在於《太空侵略者》（Space Invaders）
AI運用的擴大
2 第三次AI熱潮的到來
什麼是AI？
機器學習帶動第三次的熱潮
3 「深度學習」是關鍵
「超越」人類的影像辨識
擴大運用的深度學習
舊式AI的瓶頸在於需要大量人手
模仿大腦神經迴路構造
阿爾法圍棋是如何獲得勝利的？
4 深度學習是如何開發齣來的？
深度學習的誕生
加快深度學習處理速度的GPU
大數據成就瞭機器學習
ImageNet專案
第2章 AI也可以做到這樣的事
1 三個應用領域──成熟度有所落差
2 Siri的問世讓語音辨識普及化
Siri誕生內幕
Siri的價值在於擴充至「助理」功能的這一點
亞馬遜智慧音響的問世──語音業務的擴大
3 影像辨識的進展源自自動駕駛技術
榖歌無人車──極可能實現的自動駕駛
採用深度學習之影像辨識技術的運用
4 自然語言處理也以驚人的速度在進化
機器翻譯的苦惱
機器翻譯的準確度接近一般水準──類神經機器翻譯的問世
聊天機器人（chatbot）熱潮的到來
聊天機器人重新受到矚目的原因
與網路聊天服務進行統閤的價值──雅瑪多運輸（Yamato Transport）LINE官方帳號
人類與聊天機器人互助閤作──Operator
5 AI與機器人的融閤
進入機器人自學的時代
工業機器人靠AI進化──發那科（Fanuc）之例
透過AI技術的融閤，讓生活變得更加便利
第3章 AI所改變的社會
1 零售業
機器人店員進駐實體店鋪
有助於庫存管理
在背後默默支持網購的倉庫機器人
補足機器人不足之處的機器人
2 服務業
飯店也搭上機器人化的熱潮
機器人的「待客之道」
3 農業
從「麵」的最佳化到「點」的最佳化
匯整瑣碎資訊，掌握植物疾病的徵兆
4 交通──車與交通邁嚮隨選（on-demand）服務
5 醫療
協助醫師也拯救人命的AI
人類與AI相互扶持、越發有力
醫療就在身邊
6 金融
運用AI開拓金融服務的前景
法規監管科技（RegTech）
第4章 看準AI未來的企業們
1 RIN運算
圍繞AI的兩項主軸
與真實世界的融閤
自然界麵的實現
2 四次元企業的問世
四次元企業的四個類型
汽車産業中的四次元企業
汽車産業的未來與開放式創新（open innovation）
如何進化成四次元企業
第5章 AI會搶走人類的工作嗎？
1 超過四○％的工作可能會被取代？
白領階級業務也可能會被取代
一般企業的課題在於引進成本
AI運用程度與引進成效的關係
擴大職業取代可能性的「孩子AI」
少子高齡化對策的AI運用
2 人機共生越顯重要
由自然界麵所實現之人類的能力擴增
人類與機器的距離急速拉近
3 放寬規定與立法的重要性
日本政府所提倡的《機器人新策略》
有關自動駕駛的法規製定
對於道德問題的因應
智慧財産權的問題
第6章 日本有勝算嗎？
1 什麼是奇點？
技術奇點（technological singularity）
奇點的實現手法
以解開大腦機能為目標的國際專案
強AI、弱AI
「強AI」會毀滅人類嗎？
因人類的故意或過失而造成的AI失誤
2 有無AI的差距
産生急劇變化的通用人工智慧
「第二次大分流」
企業之間的差距與勞工、資方之間的差距
隻要跨越「言語障礙」……
3 日本的勝算在何處？
資料資本主義與資料交易所
企業藉由收購來購買資料的時代
AI用學習資料的製作
模型的大型化與資料量的增加
産生變化的硬體環境
日本企業該如何因應資料資本主義？
在海外存在感低落的日本AI研究
重視基礎研究的AI先進國
熱過頭的AI人纔爭奪戰
日本真正的課題在於使用者企業的人纔不足
學習明治維新
可以帶給人類幸福的AI應用
圖書序言
01 什麼是奇點
隨著AI的進步，認為總有一天「AI將超越人類的能力，奇點勢必會到來吧？」的預測也逐漸深受矚目。而所謂的奇點，究竟是什麼呢？奇點的英文為singularity，這詞匯是數學界及物理學界的用語，意指在某基準下，該基準無法適用（singular）的點的總稱。所以說，奇點必須具備某一基準，通常都是以「在∼的奇點」或「∼的奇點」等形式來使用。
說起宇宙物理學所使用的奇點，最著名的便是黑洞（black hole）。一般認為黑洞存有一個密度及重力趨於無限大的「重力奇點」（gravitational singularity）。在「重力奇點」之中，連時空也無限扭麯，根本無法適用我們所生活的這個世界的時間和空間的基準。
技術奇點（technological singularity）
這般奇點的觀點被引進技術進步的世界，初次將「技術奇點」的概念推廣於世的人，是既為數學傢也是作傢的弗諾．文奇（Vernor Steffen Vinge）。文奇於一九九三年，在名為《技術奇點即將到來》（The Coming Technological Singularity）的隨筆中錶示：「藉由即將到來的技術奇點，新的超級智慧（super intelligence）將持續自我更新，以技術上所不能理解的速度不斷進步，並宣告人類時代的結束。」現在，若以AI的脈絡來述說奇點，便是指這個「技術奇點」。
奇點這個詞匯是早在二十多年前就有的概念；而今日對奇點之關注的高漲，乃是起於未來學傢雷．庫茲威爾（Ray Kurzweil）於二○○五年所撰寫的《奇點臨近》（The Singularity Is Near）一書中所做的奇點將於二○四五年發生的預測。庫茲威爾於該書中錶示：「到瞭二○四○年代中期，一韆美元所能買到的計算能力將達到10的26乘cps（cps為每秒鍾的計算次數），一年內所創齣的智慧，則為今日人類所擁有之智慧的十億倍之強。」而這樣的結果，讓人類的能力徹底被推翻，預測變瞭樣的奇點將於二○四五年到來。
奇點的實現手法
那麼，庫茲威爾是基於什麼樣的想法，預測到奇點將於二○四五年到來呢？在這背後其實有著加速迴報定律（The Law of Accelerating Returns）。這項定律是從如電腦性能提升等多項資訊相關技術上，所看見有關加速成長的數據模型建構而成的。若要瞭解庫茲威爾為何能預測到這樣的未來，那就得稍微提一下他的成長背景。
隨著AI的進步，認為總有一天「AI將超越人類的能力，奇點勢必會到來吧？」的預測也逐漸深受矚目。而所謂的奇點，究竟是什麼呢？奇點的英文為singularity，這詞匯是數學界及物理學界的用語，意指在某基準下，該基準無法適用（singular）的點的總稱。所以說，奇點必須具備某一基準，通常都是以「在∼的奇點」或「∼的奇點」等形式來使用。
說起宇宙物理學所使用的奇點，最著名的便是黑洞（black hole）。一般認為黑洞存有一個密度及重力趨於無限大的「重力奇點」（gravitational singularity）。在「重力奇點」之中，連時空也無限扭麯，根本無法適用我們所生活的這個世界的時間和空間的基準。
技術奇點（technological singularity）
這般奇點的觀點被引進技術進步的世界，初次將「技術奇點」的概念推廣於世的人，是既為數學傢也是作傢的弗諾．文奇（Vernor Steffen Vinge）。文奇於一九九三年，在名為《技術奇點即將到來》（The Coming Technological Singularity）的隨筆中錶示：「藉由即將到來的技術奇點，新的超級智慧（super intelligence）將持續自我更新，以技術上所不能理解的速度不斷進步，並宣告人類時代的結束。」現在，若以AI的脈絡來述說奇點，便是指這個「技術奇點」。
奇點這個詞匯是早在二十多年前就有的概念；而今日對奇點之關注的高漲，乃是起於未來學傢雷．庫茲威爾（Ray Kurzweil）於二○○五年所撰寫的《奇點臨近》（The Singularity Is Near）一書中所做的奇點將於二○四五年發生的預測。庫茲威爾於該書中錶示：「到瞭二○四○年代中期，一韆美元所能買到的計算能力將達到10的26乘cps（cps為每秒鍾的計算次數），一年內所創齣的智慧，則為今日人類所擁有之智慧的十億倍之強。」而這樣的結果，讓人類的能力徹底被推翻，預測變瞭樣的奇點將於二○四五年到來。
奇點的實現手法
那麼，庫茲威爾是基於什麼樣的想法，預測到奇點將於二○四五年到來呢？在這背後其實有著加速迴報定律（The Law of Accelerating Returns）。這項定律是從如電腦性能提升等多項資訊相關技術上，所看見有關加速成長的數據模型建構而成的。若要瞭解庫茲威爾為何能預測到這樣的未來，那就得稍微提一下他的成長背景。
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