具体描述
｜荣获2019年商业书大赏｜
缺乏「阅读思考」的人将会被AI取代！
人工智慧的现在VS.人类教育的未来
缺乏「阅读思考」的人将会被AI取代！
人工智慧的现在VS.人类教育的未来
探究「机器人能否考取东京大学」的计画，是由日本国立情报学研究所主导，于2011年到2016年进行的研究计画。虽然最后东大机器人没能考上东大，程度却已经到达可以考上前段私校（明治、青山学院、立教、中央、法政大学）的程度。
研究过程中，本书作者新井博士与专家们不仅全力发展AI的能力，也想探讨它的极限，借此了解未来人类得具备哪些能力才能避免工作被AI取代。
结果发现AI欠缺阅读思考能力，无法正确理解文章，只能根据统计结果选出最相近的答案。
不过，也不能因此感到安心。在调查过程中，也发现目前国高中生有三分之一的人跟AI一样无法正确理解简单文章，也代表他们正是最有可能被取代的高危险族群。
东Robo团队的调查问题：
Alex是男女可兼用的名字，不仅是女性名字Alexandra的暱称，也是男性名字Alexander的暱称。
请依照上面的叙述，填入最适合的回答。
「Alexandra的暱称是（ ）。」
答案很简单，当然是Alex。不过，这个问题国中生只有38%的人答对，高中生也只有65%答对。
即便新井博士断言技术奇异点不会带来，但未来AI仍会大量代替人力，就如同商业革命时，许多工厂工人失业，受到机器取代。
今后我们该怎么样才能应变与AI共处的未来？
那就是培养「阅读思考」的能力。
在面临AI大量取代人力未来，是该再一次重新思考，并调整我们的教育体制及观念。
本书深入浅出地说明AI进化的历史、学习过程，引用大量资料事例，更以自身经验详细说明。并聚焦探讨未来将来临的「AI恐慌」，以及我们人类该培养哪些能力才足以与AI共处而不被淘汰。
｜得奖纪录持续刷新｜
★荣获2019年商业书大赏
★第27届山本七平奖
★第39届石桥湛山奖★
第27届大川出版奖
★日本2018年1万名商业领导票选最佳商业书TOP POINT大奖
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著者信息
作者简介
新井纪子
国立情报学研究所教授、社会共有知研究所长。财团法人「教育科学研究所」代表理事兼所长。一桥大学法学院毕业，美国伊利诺大学数学系博士课程修毕，东京工业大学理学博士。专门分野为数理逻辑。
2011年主导研究开发「机器人能否考取东京大学」的计画。
主要着作有《爱上数学的14堂课》、《吐嘈学数学──16堂课让你拥有数学脑！》等书。
译者简介
赖庭筠
斜槓妈妈。政大日文系毕业，现任日文系助教。热爱日语口笔译、日语教学、採访撰稿等工作。坚信「人生在世，开心才是正途」。持续累积相关经验，于从事笔译第13年时突破120本译作，并展开全新的尝试。
脸书专页∣www.facebook.com/HanayuLai
个人网志∣hanayusuke.blogspot.tw
纪熙绪
东吴大学日文系毕业。
喜欢猫。
新井纪子
国立情报学研究所教授、社会共有知研究所长。财团法人「教育科学研究所」代表理事兼所长。一桥大学法学院毕业，美国伊利诺大学数学系博士课程修毕，东京工业大学理学博士。专门分野为数理逻辑。
2011年主导研究开发「机器人能否考取东京大学」的计画。
主要着作有《爱上数学的14堂课》、《吐嘈学数学──16堂课让你拥有数学脑！》等书。
译者简介
赖庭筠
斜槓妈妈。政大日文系毕业，现任日文系助教。热爱日语口笔译、日语教学、採访撰稿等工作。坚信「人生在世，开心才是正途」。持续累积相关经验，于从事笔译第13年时突破120本译作，并展开全新的尝试。
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纪熙绪
东吴大学日文系毕业。
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图书目录
前言──我对未来的想像
第一章 考取MARCH──AI是竞争对手
AI与奇异点
人工智慧还没有出现
何谓「奇异点」
偏差值五十七．一
「东Robo君」计画的目标不是考取东京大学
「东Robo君」考取MARCH会出现什么样的结果
AI进化的历史
名垂青史的会议
专家系统
机器学习
深度学习
强化学习
使世人惊艳的YOLO──尖端的图像识别技术
「东Robo君」首次登上TED
即时物体识别系统
物体识别系统的运作机制
AI有了眼睛？
IBM的AI明星──华生
打败猜谜王
导入客服中心
「东Robo君」的策略
结合一百名研究者
进攻世界史
以逻辑进攻数学
AI将夺走人类的工作
放射诊断科医师即将绝迹
新技术过去如何夺走人类的工作
已经不能「加倍奉还」
大半员工即将失去工作
第二章 再接再厉──奇异点只会出现科幻作品里
阅读思考能力与常识的高墙──填鸭式教育的盲点
未能考取东京大学
「东Robo君」不需要超级电脑
大数据幻想
日本与美国的认知差异
克服英文课题的过程困难重重
组成以「在满分二百分的情况下取得一百二十分」为目标的英文团队
常识的高墙
让AI默背一百五十亿个例句
AI无法理解意思
电脑是计算机
数学的历史
逻辑、机率与统计
Siri聪明吗？
附近难吃的义大利料理餐厅
自然语言处理无法以逻辑的做法解决
统计与机率的做法意外有效
神奇的钢琴曲
随机过程
自动作曲
先忽略再说
「意思」无法观测
我还是、无法成为福岛。
机器翻译
やふ一ほんやく（Yahoo!翻译）→×
我上週去了山口与广岛／我上週和山口去了广岛（私は先週、山口と広岛に行った。）
奥运前能因应多语语音翻译吗？
图像识别的陷阱
奇异点不会来临
AI不是浪漫故事
对科学的极限抱持谦虚的态度
无法以逻辑、机率与统计处理的意义
第三章 看不懂教科书——全国阅读思考能力调査
人类可以胜任AI无法胜任的工作吗？
沟通能力越来越重要
不只是日本人
数学考不好是因为不擅长数学吗？还是因为看不懂问题呢？──大学生数学基本调査
对话无法成立
调查全国两万五千人的基础阅读思考能力
认真调查
随着「东Robo君」的学习，开发阅读技巧测验
例题介绍
有三分之一的人无法理解简单的句子
Alexandra的暱称是？
无法解决同义判别问题
人与AI犯下相同错误
随机率
偏差值与阅读思考能力
基本阅读思考能力将左右人生
究竟是什么影响了阅读思考能力
提供让学生能够读懂教科书的教育
受AI取代的能力
需要的是能够理解意义的人才
主动学习仅是空想
「打恶趁热」
教师们的危机感
处方笺并不简单
AI无法为国文的申论题自动评分
无论到了几岁都能培养阅读思考能力
第四章 做好最坏的打算
出现断层的白领阶级
为何一定要学习三角函数？
目前的教育体制只能培养可被AI取代的人才
在导入AI的过程中出现断层的白领阶级
企业将陆续消失
展示厅现象
因导入AI而被淘汰的企业
接着将引起AI大恐慌
没有人可以胜任AI无法胜任的工作
我预测的未来
一线光明
结语
第一章 考取MARCH──AI是竞争对手
AI与奇异点
人工智慧还没有出现
何谓「奇异点」
偏差值五十七．一
「东Robo君」计画的目标不是考取东京大学
「东Robo君」考取MARCH会出现什么样的结果
AI进化的历史
名垂青史的会议
专家系统
机器学习
深度学习
强化学习
使世人惊艳的YOLO──尖端的图像识别技术
「东Robo君」首次登上TED
即时物体识别系统
物体识别系统的运作机制
AI有了眼睛？
IBM的AI明星──华生
打败猜谜王
导入客服中心
「东Robo君」的策略
结合一百名研究者
进攻世界史
以逻辑进攻数学
AI将夺走人类的工作
放射诊断科医师即将绝迹
新技术过去如何夺走人类的工作
已经不能「加倍奉还」
大半员工即将失去工作
第二章 再接再厉──奇异点只会出现科幻作品里
阅读思考能力与常识的高墙──填鸭式教育的盲点
未能考取东京大学
「东Robo君」不需要超级电脑
大数据幻想
日本与美国的认知差异
克服英文课题的过程困难重重
组成以「在满分二百分的情况下取得一百二十分」为目标的英文团队
常识的高墙
让AI默背一百五十亿个例句
AI无法理解意思
电脑是计算机
数学的历史
逻辑、机率与统计
Siri聪明吗？
附近难吃的义大利料理餐厅
自然语言处理无法以逻辑的做法解决
统计与机率的做法意外有效
神奇的钢琴曲
随机过程
自动作曲
先忽略再说
「意思」无法观测
我还是、无法成为福岛。
机器翻译
やふ一ほんやく（Yahoo!翻译）→×
我上週去了山口与广岛／我上週和山口去了广岛（私は先週、山口と広岛に行った。）
奥运前能因应多语语音翻译吗？
图像识别的陷阱
奇异点不会来临
AI不是浪漫故事
对科学的极限抱持谦虚的态度
无法以逻辑、机率与统计处理的意义
第三章 看不懂教科书——全国阅读思考能力调査
人类可以胜任AI无法胜任的工作吗？
沟通能力越来越重要
不只是日本人
数学考不好是因为不擅长数学吗？还是因为看不懂问题呢？──大学生数学基本调査
对话无法成立
调查全国两万五千人的基础阅读思考能力
认真调查
随着「东Robo君」的学习，开发阅读技巧测验
例题介绍
有三分之一的人无法理解简单的句子
Alexandra的暱称是？
无法解决同义判别问题
人与AI犯下相同错误
随机率
偏差值与阅读思考能力
基本阅读思考能力将左右人生
究竟是什么影响了阅读思考能力
提供让学生能够读懂教科书的教育
受AI取代的能力
需要的是能够理解意义的人才
主动学习仅是空想
「打恶趁热」
教师们的危机感
处方笺并不简单
AI无法为国文的申论题自动评分
无论到了几岁都能培养阅读思考能力
第四章 做好最坏的打算
出现断层的白领阶级
为何一定要学习三角函数？
目前的教育体制只能培养可被AI取代的人才
在导入AI的过程中出现断层的白领阶级
企业将陆续消失
展示厅现象
因导入AI而被淘汰的企业
接着将引起AI大恐慌
没有人可以胜任AI无法胜任的工作
我预测的未来
一线光明
结语
图书序言
常识的高墙
机器人打开门、走进研究室，接着打开冰箱、取出罐装果汁，将罐装果汁交给指定人物——这是展示顶尖人形机器人时常见的场景。然而现状是无论派机器人至任何人家里，机器人都不可能从冰箱取出罐装果汁。成功展示的背后需要许多「人类」冒着冷汗在一旁待命，避免发生「意外」。换句话说，这种展示经过缜密设计并反覆排演。包括摄影时使用的冰箱与冰箱门是什么形状、要怎么打开等内容得事先写入程式。此外，冰箱里通常只能放一瓶罐装果汁，最多放啤酒、可乐、果汁三种不同饮料并维持一定间距。无论如何，冰箱里不可能塞满牛奶、蔬菜、使用过的酱汁。也就是说，若不随时维持一定的条件，要机器人从冰箱取出罐装果汁并非易事。这就是机器人被揶揄「即使将棋下赢名人，也不能去附近跑腿买个东西」的主因。
各位是否觉得很不可思议：「明明技术一直在进步，为何就连这么单纯的事都做不到呢？」其实这很正常。我们人类觉得很单纯，但对机器人来说一点都不单纯，而且非常复杂。从冰箱取出罐装果汁──要顺利完成这个动作，得具备相当庞大的常识。罐装果汁在哪里？不可能在衣柜或鞋柜，应该在冰箱。冰箱在哪里？不可能在玄关，应该在厨房。冰箱门怎么打开？罐装果汁的外观如何？要怎么找？取出果汁时遇到阻碍怎么办？冰箱里没有果汁怎么办？人类可以在瞬间判断这些复杂的事。
我们的日常生活充满无法预测的事，我们必须运用常识，才能在各种场合有弹性地解决问题。先不论即时图像识别的准确率是否能提升，或是否有企业愿意不计成本地收集资料，只要针对「门的开关」收集大数据，应该就能开发比现在灵活的机器人。然而依照目前的技术，机器人还得等上一段很长的时日才能具备国中生程度的常识，并于日常生活中各种场合派上用场。即使对人类来说很简单，要让AI或机器人具备国中生程度的常识困难重重。
AI无法理解意思：电脑是计算机
智慧型手机普及后，AI成为我们日常生活中的物件。走在路上，总是会看见有人利用智慧型手机查询美味拉面餐厅、转乘大众交通工具等资讯。
机器人打开门、走进研究室，接着打开冰箱、取出罐装果汁，将罐装果汁交给指定人物——这是展示顶尖人形机器人时常见的场景。然而现状是无论派机器人至任何人家里，机器人都不可能从冰箱取出罐装果汁。成功展示的背后需要许多「人类」冒着冷汗在一旁待命，避免发生「意外」。换句话说，这种展示经过缜密设计并反覆排演。包括摄影时使用的冰箱与冰箱门是什么形状、要怎么打开等内容得事先写入程式。此外，冰箱里通常只能放一瓶罐装果汁，最多放啤酒、可乐、果汁三种不同饮料并维持一定间距。无论如何，冰箱里不可能塞满牛奶、蔬菜、使用过的酱汁。也就是说，若不随时维持一定的条件，要机器人从冰箱取出罐装果汁并非易事。这就是机器人被揶揄「即使将棋下赢名人，也不能去附近跑腿买个东西」的主因。
各位是否觉得很不可思议：「明明技术一直在进步，为何就连这么单纯的事都做不到呢？」其实这很正常。我们人类觉得很单纯，但对机器人来说一点都不单纯，而且非常复杂。从冰箱取出罐装果汁──要顺利完成这个动作，得具备相当庞大的常识。罐装果汁在哪里？不可能在衣柜或鞋柜，应该在冰箱。冰箱在哪里？不可能在玄关，应该在厨房。冰箱门怎么打开？罐装果汁的外观如何？要怎么找？取出果汁时遇到阻碍怎么办？冰箱里没有果汁怎么办？人类可以在瞬间判断这些复杂的事。
我们的日常生活充满无法预测的事，我们必须运用常识，才能在各种场合有弹性地解决问题。先不论即时图像识别的准确率是否能提升，或是否有企业愿意不计成本地收集资料，只要针对「门的开关」收集大数据，应该就能开发比现在灵活的机器人。然而依照目前的技术，机器人还得等上一段很长的时日才能具备国中生程度的常识，并于日常生活中各种场合派上用场。即使对人类来说很简单，要让AI或机器人具备国中生程度的常识困难重重。
AI无法理解意思：电脑是计算机
智慧型手机普及后，AI成为我们日常生活中的物件。走在路上，总是会看见有人利用智慧型手机查询美味拉面餐厅、转乘大众交通工具等资讯。
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