圖解 AI 人工智慧大未來：關於人工智慧一定要懂得 96 件事


	對於人工智慧的發展大家都看在眼裡, 但也都一知半解, 就算有心了解, 翻閱書籍網站恐怕也難以找到看得懂又正確的資料。人工智慧將如同電腦、網路、手機一樣, 逐步融入我們的日常生活中, 也許你會懷疑這樣的說法, 然而它卻早已經在進行了。　　本書將人工智慧發展的來龍去脈做詳細的解說, 解答你心中的各種疑問, 搭配圖解示意, 就算是沒有理工基礎的一般人, 一定也都可以輕鬆理解相關的基礎知識。對於所有想了解 AI 的人來說, 本書將是最適合的入門書。本書特色　　「人工智慧是什麼？跟我有什麼關係呢？」　　「大數據、機器學習、神經網路、深度學習，和人工智慧有什麼關係？」　　「人工智慧未來可以發展到什麼程度？會不會取代人類呢？」　　96 則關於人工智慧的必備知識, 搭配生動活潑、化繁為簡的圖解說明, 不管是中學生、文科生、上班族.., 人人都能秒懂「原來這就是 AI」！　　● 從古早的 AI 草創期一直到近期 AlphaGo 崛起, 細心整理蒐羅 AI 的相關基礎知識　　● 言簡意賅、一看就懂的最強科普圖解, 降低理解人工智慧的門檻　　● 內容跟上 AI 人工智慧技術發展的腳步, 吸收新知不落伍！　　● 人工智慧博大精深, 為確保內容正確無誤, 全書由中華民國人工智慧學會/中央大學蔡宗翰教授審閱專業推薦　　中華民國人工智慧學會理事長/淡江大學工學院院長許輝煌　　台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋　　AI 大數據智慧應用促進會會長張榮貴　　台灣最大科普網站「PanSci 泛科學網」總編輯鄭國威


	目錄你一定要先知道的 AI 頭條摘要 Chapter 1 人工智慧的開端與最初的限制 001 什麼是人工智慧 ? 002 用機器重現人類的「智慧」 003 普及型電腦的發明與神經細胞的解析 004 什麼是人工智慧的核心「演算法」呢？ 005 提倡將人類思考符號化的形式主義 006 重現人腦的類神經網路 007 判定有無智慧的圖靈實驗 008 可以模擬理解語言的聊天機器人 009 模擬人類並不是擁有智慧 010 人工智慧無法理解語言的真正含意 011 透過搜尋來解決問題的人工智慧 012 考慮無限可能性的「框架問題」 013 類神經網路的限制 014 比理論更難重現的感覺 015 「強 AI」與「弱 AI」 016 「AI 的冬天」與春天的來臨 Chapter 2 自我學習的人工智慧 017 電腦的計算能力與記憶容量高度提升 018 讓人工智慧能理解常識的「知識表示法」 019 人工智慧可利用與無法利用的資訊 020 活用知識的專家系統 021 開始嘗試讓人工智慧自我學習 022 挖出知識的技術「資料探勘」 023 累積經驗的「機器學習」 024 一起學習問題與答案的「監督式學習」 025 只提供問題的學習 – 「非監督式學習」 026 提供獎勵的「強化學習」 027 演算法的進化 - 「遺傳演算法」 028 專家系統的衰退與人工智慧發展的再次停滯 Chapter 3 網際網路與大數據所帶來的變化 029 網際網路的普及與電腦的進化 030 人工智慧在西洋棋與象棋上打敗人類 031 完全資訊遊戲與不完全資訊遊戲 032 大數據的誕生與增長 033 大數據的活用與機器學習的進化 034 高度運用資料的搜尋引擎與資料過濾 035 整理大量資料的「代理人系統」 036 突破類神經網路的「限制」 037 自然語言資料庫的建立與 Watson 的誕生 038 藉由「理解」事物,從程式晉升為真正的人工智慧 Chapter 4 深度學習的誕生 039 類神經網路的重生 040 類神經網路的「調節計算」與「反向傳播」技術 041 實現多層次類神經網路的「卷積神經網路」 042 突破多層次限制的「自動編碼」技術 043 深度學習的誕生與特徵取出能力 044 能辨識影像的「深度學習」 045 「深度學習」在聲音辨識上也有顯著的成果 046 人工智慧開始自我學習事物的「概念」 047 藉由深層強化學習提升「辨識力」 048 運用深層強化學習而獨自戰勝遊戲的 DQN 049 人工智慧 AlphaGo 打敗頂尖圍棋棋士 050 擅長影像辨識的「卷積神經網路」 051 機器翻譯的革命技術「循環神經網路」 052 將單字與文章的意思「向量化」 053 人工智慧藉由可自由使用的資源而持續進化 Chapter 5 現代人工智慧的本領 054 將人工智慧的影像辨識技術實際應用在監視系統與醫療設備上 055 更進化的聲音辨識技術 056 自然語言處理技術的進步 057 人工智慧化身為語音助理並活躍於現實世界中 058 藉由深度學習而進化的推薦功能 059 21 世紀金融 Fintech 的普及 060 人工智慧用於預防犯罪與早期解決 061 自動駕駛系統的實際應用 062 實現等級 3 的自動駕駛系統 063 自動駕駛系統所需要的「辨識→判斷」技術 064 自駕車所需要的「判斷→操控」技術 065 內建人工智慧的無人機潛力無窮 066 有創作力的人工智慧與著作權的問題 067 Watson 協助專科醫生診斷病情 068 雲端 AI 的應用 069 物聯網與雲端 AI 070 物聯網與雲端人工智慧聯手走向下一個里程碑 Chapter 6 企業對人工智慧的投入與研發 071 有悠久歷史的 IBM 與持續走在尖端的 Google 072 微軟的企業服務與 Amazon 的開創性試驗 073 活用資料量的 Facebook 和保護個人資料的 Apple 074 領導日本人工智慧發展的 Preferred Networks 075 Toyota、NTT、Softbank 與人工智慧的發展 076 富士通、NEC、Panasonic 等 IT 企業的挑戰 Chapter 7 未來人工智慧所創造的世界 077 人工智慧將加速次世代超級電腦的進化 078 量子電腦即將超越超級電腦？ 079 類比式量子電腦將帶領深度學習技術走入下一個境界 080 用機械硬體重現人腦的神經式電腦 081 人工智慧可能達到全面性的「情境識別」境界嗎 ? 082 情境 + 時間性 = 人工智慧擁有「直覺力」 083 開始用五感來理解世界的人工智慧 084 人工智慧與機器人結合進而改變人類的世界 085 透過物聯網來實現的「平行學習」 086 人工智慧的倫理與道德問題 Chapter 8 人工智慧的未來與技術奇點 087 當人工智慧被實際應用後,人類的工作會有什麼變化呢？ 088 人類可以做的工作與新產生的工作 089 人工智慧會如何改變人類的工作方式呢？ 090 什麼是人工智慧超越人類的技術奇點呢？ 091 造成技術奇點的人工智慧是什麼呢？ 092 專家們對技術奇點所抱持的期待與不安 093 面對人工智慧所可能帶來的威脅,人類可以做什麼呢？ 094 人類會因人工智慧而進化？ 095 電影裡人類與人工智慧的未來 096 人類所面臨的是一個怎樣的未來呢？