人工智能：是機遇，更是挑戰
前言 人工智能的春天
第一章 不斷進化的人工智能——人工智能是否會毀滅人類？ / 1
開始超越人類的人工智能 / 2
汽車會改變，機器人也會改變 / 4
超高速運算的威力 / 5
人工智能能否成為科幻小說作傢？ / 7
全球對於人工智能研究的投資正在增加 / 9
瀕臨失業的人們 / 11
人類危機即將來臨 / 13
本書的閱讀方法 / 14
注解 / 17
第二章 什麼是“人工智能”——專傢與坊間的認識差距 / 19
人工智能尚未實現 / 20
基本命題：人工智能“沒理由不能實現” / 21
什麼是人工智能——專傢定義梳理 / 24
人工智能與機器人的區彆 / 28
什麼是人工智能——坊間的看法 / 30
臨時工、一般職員、課長與經理人 / 33
強人工智能與弱人工智能 / 35
注解 / 37
第三章 “推理”與“搜索”的時代——第一次人工智能浪潮 / 39
熱潮與嚴鼕交替齣現 / 40
“人工智能”術語的起源 / 43
用搜索樹探尋迷宮 / 44
梵塔問題 / 47
機器人行動過程規劃 / 49
博弈組閤龐大無比 / 50
在國際象棋和將棋方麵已超越人類 / 52
秘訣一：能夠發現更好的特徵量 / 54
秘訣二：“濛特卡洛法”改變評估機製 / 55
難解現實問題之睏境 / 57
注解 / 58
第四章 知識，讓計算機更聰明——第二次人工智能浪潮 / 59
人機對話 / 60
“專傢係統”堪比專傢 / 62
專傢係統相關課題 / 64
什麼是“知識錶示”? / 65
如何正確描述知識——本體研究 / 67
重量級本體與輕量級本體 / 70
沃森 / 71
機器翻譯難在何處？ / 74
框架問題 / 76
符號接地問題 / 77
生不逢時的“第五代計算機” / 79
第二次人工智能浪潮消退 / 80
注解 / 81
第五章 “機器學習”悄然興起——第三次人工智能浪潮之一 / 83
數據激增與機器學習的興起 / 84
“學習”即“區分” / 85
有監督學習與無監督學習 / 86
各式各樣的“分類”方法 / 87
用人工神經網絡識彆手寫文字 / 94
“學習”需數天，“預測”一瞬間 / 98
機器學習的難點 / 100
人工智能為何仍未實現？ / 103
注解 / 105
第六章 “深度學習”打破沉寂——第三次人工智能浪潮之二 / 107
深度學習開創新時代 / 108
自動編碼器：輸入與輸齣相同 / 111
如何從全國天氣推測局部地區天氣？ / 113
手寫文字中的“信息量” / 116
多層架構深度挖掘 / 118
榖歌的貓臉識彆 / 121
飛躍發展的關鍵——“魯棒性” / 124
如何提升魯棒性？ / 128
迴歸基本命題 / 129
注解 / 131
第七章 人工智能會超越人類嗎——深度學習之後又
將如何發展？/ 133
深度學習之後的技術發展 / 134
人工智能不具有本能 / 143
計算機有創造力嗎？ / 147
智能的社會性意義 / 148
奇點真的會發生嗎？ / 150
假如人工智能妄想徵服人類…… / 152
人工智能須造福大眾 / 155
注解 / 158
第八章 不斷變化的世界——人工智能對産業與社會的影響及應對策略 / 159
變化不止的事物 / 160
對産業發展的影響 / 162
人工智能的影響逐漸擴大 / 166
將要消失的職業與被保留的職業 / 170
人工智能催生新業務 / 176
人工智能與軍事 / 180
“知識轉移”改變産業結構 / 182
人工智能壟斷陰雲 / 185
日本人工智能發展的課題 / 187
人纔——逆轉的製勝法寶 / 190
懷著對前人的無比敬意 / 192
注解 / 194
後記 寄語尚未實現的人工智能 / 195
作譯者簡介 / 201
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