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漫話人工智慧(?本真樹老師帶你輕鬆讀懂人工智慧)

  • 作者：(日)?本真樹|責編:陳景薇//辛田|譯者:張歌
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122377104
  • 出版日期：2021/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：178
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書將讀者群設定為普通大眾，旨在令不熟悉人工智慧專業辭彙、沒有專業背景的普通讀者也能夠讀懂本書。書中選取了具有代表性的人工智慧基礎研究的相關主題，也是讀者想要了解的問題，如人工智慧是什麼時候出現的，人工智慧會超越人類嗎，什麼易導入人工智慧，什麼不易導入人工智慧，怎樣從信息角度來學習人工智慧，人工智慧應用的領域有哪些等。
    本書語言通俗易懂，採用大量插畫進行講解，一一為讀者解答了人工智慧的問題。不論是對人工智慧感興趣的非專業人士，還是準備從事人工智慧相關工作的學生，都能通過本書了解人工智慧的方方面面。
作者介紹
(日)?本真樹|責編:陳景薇//辛田|譯者:張歌
    ?本真樹，1993年東京外國語大學外國語學院畢業，1998年東京大學研究生院綜合文化學院語言信息科學專業博士（學術博士），1998年東京大學助理，2000年電氣通信大學電氣通信學院信息通信工學專業講師，2004年電氣通信大學研究生院通信學院人類交流學科助教，2015年電氣通信大學研究生院理工學院綜合信息專業教授，同時在電氣通信大學人工智慧研究中心兼職。     簽約Oscar Promotion事務所（業務合作）。     多次參與錄製電視節目，如《真假TV》》（富士電視台）等。     信息處理學會、人工智慧學會、日本感性工學會、日本虛擬現實學會、日本認知科學會、日本認知語言學會、日本廣告學會，cognitive science society 成員。     多次獲獎，如國際會議最佳演講獎、人工智慧學會論文獎等。     主要著作     《一本漫畫學懂技術英語》，歐姆社，2016年     《被寵愛的人都在用！提高女性魅力的擬聲擬態法則》，立冬社，2013年
目錄
第1章  人工智慧是什麼？
  1.1  人工智慧是什麼時候出現的？
    ·人的智能？人工智慧？
    ·圖靈測試：哪個是人類？
    ·寂寞的人工智慧？！
    ·人和人工智慧的區別
    ·伴隨著電腦發展
    ·AI的歷史：達特茅斯會議
    ·AI的歷史：第一次人工智慧熱潮
    ·AI的歷史：第二次人工智慧熱潮
    ·現在，第三次人工智慧熱潮！
  1.2  這是人工智慧？
    ·人工智慧與機器人的區別
    ·機器人研究？人工智慧研究？
    ·人工智慧需要身體嗎？
    ·第1級人工智慧
    ·第2級人工智慧
    ·第3級人工智慧
    ·第4級人工智慧，專用人工智慧
    ·第5級人工智慧，通用人工智慧
  1.3  人工智慧會超越人類嗎？
    ·奇點是什麼？
    ·奇點：可怕？不可？
    ·如何實現通用人工智慧？
    ·AI導致人類滅亡的可能性有多大？
    ·AI之下我們的未來會怎樣改變呢？
    ·將來，哪些職業會消失？
    ·將來，哪些職業會留下來？
第2章  容易導入人工智慧的事物和不容易導入人工智慧的事物
  2.1  容易導入人工智慧的事物
    ·可以導入網路上的任何信息
    ·0和1數字數據
    ·各種數據（語言、動畫、音頻）
    ·讓電腦擁有視覺
    ·數碼相機的演變
    ·像素提高，超過人類？！
    ·世界共享的數據
    ·圖像識別的競賽：ILSVRC
    ·讓電腦擁有聽覺
    ·使用兩個麥克風的語音識別
    ·多個麥克風
    ·把語音轉化成文字？
    ·聲學模型和語言模型
  2.2  不容易導入人工智慧的事物
    ·「意思」很難懂……
    ·什麼是語義網路？
    ·不理解「意思」也能夠做出回答？
    ·什麼是潛在語義分析？
    ·為什麼Torobo-kun選擇放棄
    ·如果要變聰明，需要五感齊備嗎？

    ·人工智慧的味覺是什麼？
    ·人工智慧的嗅覺是什麼？
    ·將來會怎麼處理氣味？
    ·人工智慧的觸覺是什麼？
    ·實現觸覺真的很難！
第3章  人工智慧是怎樣從信息中學習的？
  3.1  什麼是機器學習？
    ·讓機器設備（電腦）也能夠學習！
    ·什麼是監督學習？
    ·分類問題：判斷垃圾郵件
    ·回歸問題：預測數值
    ·尋找合適的線（函數）！
    ·當心過度學習！
    ·什麼是無監督學習？
    ·試著分組吧！
    ·k-means分類方法
    ·強化學習是「蜜糖」與「鞭子」
  3.2  什麼是神經網路？
    ·大腦依靠神經元運作
    ·人工神經元的構造
    ·代表了重要度和信賴度的權重
    ·赫布定律
    ·什麼是感知機？
    ·線性不可分！
    ·BP演算法（誤差反向傳播演算法）
    ·為了減小誤差，調整權重！
    ·增加層數：信息傳遞不到!
    ·支持向量機的優點是什麼？
    ·權衡過度學習和泛化
  3.3  深度學習有哪些厲害之處？
    ·深度學習成名的日子
    ·能夠自己提取特徵，厲害！
    ·4層以上的深度學習
    ·自編碼的輸入和輸出是相同的！
    ·讓輸入與輸出具有相同的意義
    ·或許和人越來越像？
    ·深度學習的方法
  3.4  AI三大模型中的「遺傳演算法」是什麼？
    ·AI三大模型的方方面面
    ·以達爾文的進化論為基礎
    ·遺傳演算法的使用方法
第4章  人工智慧的應用實例
  4.1  人工智慧的進化在「遊戲」中的應用實例
    ·遊戲AI的進化歷史
    ·人類與AI對戰（國際象棋篇）
    ·人類與AI對戰（日本象棋篇）
    ·人類與AI對戰（圍棋篇）
  4.2  第三次AI熱潮的導火索在「圖像」領域的應用實例
    ·谷歌的貓
    ·圖像識別的發展

    ·醫療領域的應用（庄野實驗室）
    ·醫療領域的應用（惡性黑色素瘤的判別）
    ·醫療領域的應用（癌症的檢測）
    ·為了提高診斷的準確度
  4.3  「自動駕駛AI」的實際應用
    ·自動到什麼程度？
    ·為了實現自動駕駛
    ·自動駕駛的訓練步驟
    ·為了掌握位置和情況
    ·事故的原因究竟是什麼？
  4.4  「對話AI」的應用實例
    ·為了和電腦對話
    ·「有知識」對話AI
    ·「無知識」對話AI
    ·製造對話的三種技術
    ·為了自然的對話
  4.5  「遺傳演算法」在「擬聲擬態詞」上的應用實例
    ·貼近人心的擬聲擬態詞
    ·生成擬聲擬態詞的系統
    ·擬聲擬態詞的生成
    ·在優化過程中要做些什麼呢
  4.6  AI在「藝術」領域的實踐
    ·AI在藝術方面的挑戰（小說篇）
    ·AI小說項目
    ·AI在藝術方面的挑戰（繪畫篇）
    ·AI在藝術方面的挑戰（作曲篇）
結語
參考文獻
索引

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