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給孩子的人工智慧通識課

  • 作者：(日)三津村直貴|責編:廖飛琴//潘明劼|譯者:段連連//李洋洋
  • 出版社：海峽書局
  • ISBN：9787556708932
  • 出版日期：2022/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：238
人民幣：RMB 50 元      售價：元
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內容大鋼
    未來，人工智慧將像互聯網和智能手機一樣，變得「無處不在」「無時不有」，其影響力遠超如今的互聯網。未來已經到來，只是分佈得不均勻。
    吳軍曾經說過，「在歷次技術革命中，一個人、一家企業，甚至一個國家，可以選擇的道路只有兩條：要麼加入浪潮，成為前2%的人，要麼觀望徘徊，被淘汰。」
    如何才能讓孩子成為引領潮流的前2%？孩子也能理解人工智慧？如何向孩子解說人工智慧的基礎概念？本書利用全圖像化step by step的方式完整拆解掌控AI時代的人工智慧知識圖譜，幫助讀者從零開始認識人工智慧，零基礎也可以輕鬆掌握。
    讀完本書，你也可以找到以下問題的答案：
    「為什麼說電腦和大腦細胞的運作原理差不多？」
    「阿爾法狗為什麼能夠戰勝頂級職業圍棋選手？」
    「智能音響為什麼能夠和你聊天？」
    「人工智慧中經常提到的演算法究竟是什麼？」
    「機器人會取代人的工作嗎？」
    本書不僅介紹人工智慧的前世今生，還提供了認識人工智慧未來走向的視角。
作者介紹
(日)三津村直貴|責編:廖飛琴//潘明劼|譯者:段連連//李洋洋
    三津村直貴，畢業於美國阿肯色大學電腦系，曾為Noteip有限公司負責人，專門協助日本上市公司進行與IT相關產品的營銷規劃。離職后，他開始以作家的身份撰寫書籍與文章，大部分作品內容都是圍繞人工智慧，介紹人工智慧在醫學、科技等領域的應用。著有《人工智慧超入門》《近期未來的核心科技》《醫療人工智慧最前沿》等書。
目錄
前言
  卷首語①  人工智慧帶來的衝擊
  卷首語②  人工智慧以各種形式融入社會
  卷首語③  人工智慧社會的贏家和輸家
  卷首語④  人工智慧的優勢和劣勢
  卷首語⑤  掌握人工智慧的10個關鍵詞
  卷首語⑥  人工智慧為什麼會出現爆炸式發展
  卷首語⑦  人工智慧到底是什麼
  卷首語⑧  快速了解人工智慧的歷史
  卷首語⑨  人工智慧與我們的未來
CHAPTER 1  人工智慧的開端和最初的局限
  001  什麼是人工智慧
  002  用電腦模擬人類的智能活動
  003  通用電腦的問世和對神經細胞的闡釋
  004  人工智慧的核心：「演算法」
  005  形式主義方法用符號表述人類思維
  006  用人工神經網路模擬大腦
  007  圖靈測試：判斷機器有沒有智能
  008  聊天機器人到底聽懂了多少
  009  像人一樣不代表擁有智能
  010  人工智慧並不理解語言的真正含義
  011  僅靠搜索解決問題的人工智慧
  012  框架問題：要考慮無數種可能
  013  人工神經網路的局限
  014  感覺比邏輯更難模擬
  015  「強人工智慧」和「弱人工智慧」
  016  「人工智慧寒冬」和春天的氣息
  Column①  開創人工智慧先河的悲劇天才艾倫·圖靈
CHAPTER 2  主動學習知識的人工智慧問世
  017  電腦的運算能力和存儲能力大大提高
  018  通過「知識表示」幫助人工智慧理解常識
  019  人工智慧能用的數據和不能用的數據
  020  專家系統的興起
  021  讓人工智慧自主學習概念
  022  「數據挖掘」：一種發現知識的技術
  023  「機器學習」：靠經驗變聰明
  024  「監督學習」：同時提供問題和答案
  025  「無監督學習」：持續提供問題
  026  「強化學習」：提示前進的道路
  027  會進化的演算法：遺傳演算法
  028  專家系統的衰落和再次停滯的人工智慧研究
  Column②  在諸多領域都成就非凡的約翰·馮·諾依曼
CHAPTER 3  互聯網和大數據帶來的變化
  029  互聯網的普及和電腦的進一步發展
  030  人工智慧在國際象棋和日本象棋領域擊敗人類
  031  完美信息博弈和不完美信息博弈
  032  大數據的出現和擴張
  033  大數據的運用和機器學習的發展
  034  通過搜索引擎和數據篩選充分利用數據
  036  突破人工神經網路的壁壘

  037  自然語言資料庫的構建和沃森的登場
  038  「理解」能力：從簡單程序到真正的人工智慧
  Column③  奇點理論的提出者雷·庫茲韋爾
CHAPTER 4  深度學習的登場
  039  對人工神經網路的重新認識
  040  人工神經網路的加權和反向傳播演算法
  041  神經認知機使神經網路多層化成為可能
  042  自編碼器打破了多層化壁壘
  043  深度學習的誕生和特徵提取能力
  044  深度學習在圖像識別領域大放異彩
  045  深度學習在語音識別領域也大獲成功
  046  人工智慧開始自主學習事物的「概念」
  047  通過深度強化學習提高「洞察力」
  048  DQN通過深度強化學習獨立打通遊戲
  049  阿爾法狗打敗圍棋世界冠軍
  050  卷積神經網路擅長圖像識別
  051  循環神經網路掀起機器翻譯革命
  052  將詞語和句子的含義轉換為向量
  053  可自由使用的資源推動研究繼續擴大、發展
  Column④  VR、AR和人工智慧將虛擬空間和現實世界連接在一起
CHAPTER 5  人工智慧現在可以做什麼
  054  圖像識別技術被用於監控攝像頭和醫療現場
  055  語音識別技術在呼叫中心大顯身手
  056  自然語言處理技術的進一步發展
  057  人工智慧助理在現實世界大顯身手
  058  深度學習推動了推薦功能的發展
  059  金融科技的普及
  060  人工智慧預防和抑制犯罪
  061  自動駕駛汽車的應用
  062  實現L3級自動駕駛
  063  自動駕駛汽車需要「識別→判斷」技術
  064  自動駕駛汽車的「判斷→操作」技術
  065  無人機擁有無限可能
  066  人工智慧的著作權問題
  067  沃森協助專業醫生做診斷
  068  雲端人工智慧進一步擴大應用
  069  物聯網與雲端人工智慧
  070  雲端人工智慧與其他產品協同作業
  Column⑤  用人工智慧發掘網紅
CHAPTER 6  各大企業的研究動向
  071  歷史悠久的IBM和一直走在前沿的谷歌
  072  微軟的企業版服務和亞馬遜的開創性嘗試
  073  發揮數據優勢的臉譜網和致力保護個人信息的蘋果
  074  Preferred Networks引領日本的人工智慧研究
  075  豐田、NTT和軟銀進軍人工智慧領域
  076  富士通、NEC和松下等一流IT企業面臨挑戰
  Column⑥  教育因慕課和人工智慧而改變
CHAPTER 7  人工智慧構築的未來世界
  077  人工智慧將加速下一代超級電腦的發展
  078  量子電腦會超越超級電腦嗎

  079  模擬量子電腦會掀起深度學習革命嗎
  080  神經電腦將在硬體上模擬人腦
  081  人工智慧能綜合掌握情況嗎
  082  人工智慧用情況+時間來培養「直覺」
  083  人工智慧開始從感覺上理解世界
  084  人工智慧與機器人聯手改變社會
  085  通過物聯網實現「並行學習」
  086  人工智慧的各種倫理問題
  Column⑦  不能再用以往方法評估人工智慧的安全性
CHAPTER 8  人工智慧的未來和奇點
  087  人工智慧將如何影響人類的工作
  088  留給人類的工作和新出現的工作
  089  人工智慧將如何改變我們的工作方式
  090  奇點是什麼
  091  實現奇點需要哪些人工智慧
  092  專家的期待和憂慮
  093  面對人工智慧的威脅，我們能做什麼
  094  人工智慧推動人類進步
  095  故事中的人與人工智慧的未來
  096  我們將走向怎樣的未來
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