從人到人工智慧,破解 AI 革命的 68個核心概念:實戰專家全圖解 × 人腦不被電腦淘汰的關鍵思考

從人到人工智慧,破解 AI 革命的 68個核心概念:實戰專家全圖解 × 人腦不被電腦淘汰的關鍵思考

作者: 三宅陽一郎 森川幸人 鄭佩嵐 譯
出版社: 臉譜
出版在: 2017-05-05
ISBN-13: 9789862355657
ISBN-10: 9862355654
總頁數: 240 頁





內容描述


日本Amazon高科技書類人工智慧暢銷書!
從細菌到人類,從人類到機器,從機器到人工智慧――――
人工智慧的故事,智識進程大革命

★直觀理解人工智慧關鍵概念,一篇一詞彙,雙色精印全圖解
★無距離感輕鬆學習,一次弄懂人工智慧的發展趨勢、技術應用、前景挑戰
★人工智慧群雄競逐,決戰大數據時代的未來啟示錄

2016年3月,AlphaGo對弈南韓天才棋王李世乭,四勝一敗,人腦輸給電腦。
李世乭說:「我跟電腦算是朋友,但它不是各方面都發展成熟的棋手。」
Google台灣董事總經理簡立峰說:「AlphaGo大家必須把它看成一個兩歲的小孩,一切都還在學習當中。」

2017年1月,橫掃各路棋手的神祕大師Master自揭身分「我是AlphaGo的黃博士(黃士傑)」。
世界第一的中國棋王柯潔說:「新的風暴即將來襲……人類數千年的實戰演練進化,電腦卻告訴我們人類全是錯的。」
中國圍棋隊總教練俞斌則說:「機器……憑藉自我對弈和學習戰勝了人類,讓人類認識到另一個『真理』的存在。」

短短十個月,AlphaGo從兩歲小孩進化為戰無不勝的「真理」!

◎日本頂尖專家超入門解說,改變世界的68個人工智慧關鍵詞

除了下圍棋、寫小說之外,智慧管家、智慧城市、自動駕駛,人工智慧已在我們的生活中全面登場。
IBM Deep Blue與人類的頭腦戰、AlphaGo對弈天才棋王、情感機器人Pepper、Amazon智慧揚聲器Echo、活躍於醫療領域的IBM Watson、Google的貓臉識別、特斯拉的神經織網……
人工智慧數次潮流的興衰為我們帶來哪些啟示?
我們對明日的人工智慧還可以有哪些想像?

本書由日本第一線的人工智慧專家執筆,精選68個關鍵詞彙,以一篇一條目的方式,圖文並陳,深入淺出解說人工智慧各項重要議題,並具體列舉應用於今日社會的AI實例。

最夯的人工智慧演算法如何幫助我們做出最佳選擇?
如何善用能夠預測行為模式的人工智慧所帶來的無限商機?
人工智慧如何影響我們的社交、溝通和協調?
人類與人工智慧之間的分界有多遠?

人工智慧不只是科學、科技和商業的未來,也是城市設計、社會改造,以及人的未來。

◎學習→思考→判斷,懂一點人工智慧,處處都有用!

■人工智慧大觀念:
從基礎開始學習,解說專業用語,逐步拆解人工智慧思考結構

■人工智慧大歷史:
綜觀人類與人工智慧的演化及共生,從實戰最前線剖析AI百年發展

■人工智慧大問題:
誰將是AI時代的贏家、誰是輸家?如何與人工智慧共存?AI改變了誰?

■人工智慧大戰略:
Amazon、Apple、Facebook、Google如何導入人工智慧,如何引領AI商機?

■人工智慧大哲學:
記憶語言、理解情感、判斷善惡,人工智慧也是精神世界的問題?


目錄大綱


第1章 什麼是人工智慧?

第2章 社會和歷史中的人工智慧
奇點╱加速回報定律╱達特茅斯會議╱全腦架構╱自動駕駛╱智慧城市╱社會腦╱人工智慧和倫理╱古典人工智慧

第3章 學習和進化的人工智慧
深度學習╱機器學習╱非監督式學習的重要性╱強化學習╱遺傳演算法╱人工生命

第4章 超越人類的人工智慧
IBM華生╱AlphaGo╱專家系統╱搜尋引擎

第5章 模仿人腦的人工智慧
深度Q 網路╱新認知機╱鏡像神經元╱神經網路╱感知器╱海伯法則╱S型函數

第6章 大數據與能做預測的人工智慧
資料探勘╱協同過濾╱搜尋演算法╱最佳優先搜尋╱雲端人工智慧╱稀疏模擬/稀疏編碼╱馬可夫模型╱隱馬可夫模型╱貝氏定理/貝氏網路

第7章 遊戲中的人工智慧
遊戲人工智慧╱人狼智慧╱完全信息博弈/不完全信息博弈╱賽局理論/囚徒困境╱蒙地卡羅樹搜尋

第8章 人工智慧的各種型態
代理人導向╱知識導向╱分散式人工智慧╱包容式架構╱多代理人系統

第9章 能說話的人工智慧
自動對話系統╱聊天機器人╱本體論╱語意╱隱含狄利克雷分布╱知識表示╱自然語言處理

第10章 能做決定的人工智慧
反射型AI/非反射型AI╱決策演算法

第11章 模擬生物的人工智慧
類鳥群╱模控學╱影像辨識╱群體智慧

第12章 人工智慧的哲學問題
人工智慧和自然智慧╱符號主義與聯結主義╱圖靈測試╱框架問題╱心物問題/心腦問題╱強人工智慧/弱人工智慧╱符號接地問題╱中文房間

第13章 人工智慧使用的數學
最陡下降法╱區域解╱模糊理論╱混沌

終章 人工智慧辦得到和辦不到的事




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