<div style="text-align: center;"><strong><span style="color:#ff0000;">本書榮獲日本2016年商業書大賞評審團特別獎</span></strong></div>
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<strong>　　知識轉移新浪潮，深度學習大爆發。<br />
　　一本書，解答你我對於人工智慧的所有疑問。<br />
　　人工智慧翻轉世界的產業革命，<br />
　　摩爾定律之後的新聖杯！</strong><br />
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　　2016年3月，Google開發具有深度學習（deep learning）的人工智慧AlphaGo，以四勝一敗擊敗圍棋好手李世石（Lee Sedol）。軟體銀行（SoftBank）機器人Pepper也開始進入人類職場，開始擔任大廳接待工作。<br />
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　　然而，對於一般人來說，無法分辨機器人（robot）和人工智慧（AI，artificial intelligence）究竟有什麼不同。<br />
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　　事實上，人工智慧是抽象的思考，不需要有形體。機器人則有形體，而他們的「腦」其實就是人工智慧。<br />
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　　機器人與人工智慧一步步入侵你我的生活與工作，讓人感到驚慌失措的是，人工智慧繼續發展下去，到了2045年，人工智慧即將超越人類智慧，這就是Google工程總監雷．庫茲威爾（Ray Kurzweil）預測的「奇點問題」（singularity problem）。<br />
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　　不過，與其擔心自己的工作是否被機器人與人工智慧取代，不如先深入了解它們，這是本書作者松尾豐（Yutaka MATSUO）撰寫本書的出發點。<br />
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　　松尾任教於東京大學，是日本研究人工智慧的第一把交椅，他也是日本人工智慧學會（JSAI，The Japanese Society for Artificial Intelligence）倫理委員會主任。<br />
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　　日本人工智慧學會為什麼要成立倫理委員會？源於2014年1月該學會出版的雜誌，使用一位女性機器人做家事的插圖當成封面，引發「歧視女性」的爭議（把做家事和女性劃上等號）。<br />
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　　因此，倫理委員會一開始討論的議題，是「機器人的外貌該如何設計，才能讓人接受？」。但是，更深刻的議題是，如果機器人和人工智慧取代人類的那一天來臨，你我應該如何是好？<br />
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　　本書中，松尾豐歸納人工智慧的過去、現在與未來，說明「現在的人工智慧，能做什麼又不能做什麼，以及未來能做什麼」。<br />
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　　人工智慧能否取代人們的存在價值？答案就在本書。<br />
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<strong>　　◎機器人與電腦軟體戰勝人類年表</strong><br />
　　1997年，IBM電腦軟體深藍戰勝西洋棋世界冠軍蓋瑞・卡斯巴羅夫（Garry Kasparov）。<br />
　　2012年，IBM超級電腦華生（Watson）在智力問答節目中戰勝歷屆冠軍。<br />
　　2012年日本第一屆將棋電王戰中，前一年的世界電腦將棋軟體Bonkras，戰勝永世棋聖米長邦雄。<br />
　　2013年，Amazon自動無人駕駛飛機專案正式啟動。<br />
　　2014年，第三回將棋電王戰電腦軟體取得四勝一敗，維持電腦戰勝人類的優勢。<br />
　　2015年，Google自動駕駛技術實地實驗。<br />
　　2016年，Google深度學習專案電腦圍棋AlphaGo戰勝棋王李世石。<br />
　　2021～2022年，機器人東大君有可能考上東京大學，證明人工智慧可以考進日本最高學府。<br />
　　2045年，奇點（singularity）逼近，人工智慧開始自我進化。<br />
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<strong>得獎記錄<br />
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　　本書在日本榮獲的獎項包括：</strong><br />
　　2016年商業書大賞評審團特別獎<br />
　　2016年日刊工業新聞社獎<br />
　　2016年IT工程師書籍大獎（商業書類別）<br />
　　2015年度公益財團法人大川情報通信基金大川出版獎<br />
&nbsp;推薦序　打造有智慧的機器　文／于天立（國立台灣大學電機工程學系副教授）<br />
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前言　人工智慧的春天<br />
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序章　人工智慧的範疇在擴大：人工智慧會毀滅人類嗎？<br />
　人工智慧開始超越人類<br />
　汽車會變，機器人也會變<br />
　超高速處理的破壞力<br />
　人工智慧能否成為科幻小說家？<br />
　全球對於人工智慧的研究投資都在加快<br />
　面臨失業的人類<br />
　人類的危機來臨<br />
　如何閱讀本書<br />
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<strong>第一章　何謂人工智慧：專家與社會大眾的認知落差</strong><br />
　人工智慧尚未實現<br />
　基本命題：人工智慧「沒理由實現不了」<br />
　何謂人工智慧：專家們的定義<br />
　人工智慧與機器人的區別<br />
　何謂人工智慧：社會的認知<br />
　打工族、一般員工、課長、經理<br />
　強人工智慧與弱人工智慧<br />
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<strong>第二章　「推論」與「探索」的時代：第一次人工智慧熱潮</strong><br />
　熱潮與寒冬時代<br />
　「人工智慧」一詞誕生<br />
　利用搜索樹走出迷宮<br />
　河內塔（Hanoi Tower）<br />
　機器人的行動規畫<br />
　對手的存在會讓組合變得龐大<br />
　在西洋棋與將棋戰勝人類<br />
　祕訣一：找到了更好的特徵量<br />
　祕訣二：以蒙地卡羅法改變評鑑機制<br />
　窘境在於無法解決現實問題<br />
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<strong>第三章　只要輸入「知識」就會變聰明：第二次人工智慧熱潮</strong><br />
　與電腦交談<br />
　以專家系統代替專家<br />
　專家系統的課題<br />
　何謂表達知識<br />
　為求正確記述知識而做本體論研究<br />
　重量級本體論與輕量級本體論<br />
　華生（Watson，IBM開發的人工智慧系統）<br />
　機器翻譯的困難之處<br />
　框架問題<br />
　符號接地問題<br />
　過於前衛的「第五代電腦」<br />
　第二次人工智慧熱潮就這樣結束了<br />
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<strong>第四章　「機器學習」悄悄地在擴大地盤：第三次人工智慧熱潮（二之一）</strong><br />
　資料的增加與機器學習<br />
　所謂的「學習」就是「分類」<br />
　有老師的學習、沒老師的學習<br />
　「分類方式」也分很多種<br />
　透過神經網路辨識手寫文字<br />
　「學習」固然花時間，但「預測」只要一瞬間<br />
　機器學習時的難題<br />
　為何至今未能實現人工智慧？<br />
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<strong>第五章　打破寂靜的「深度學習」：第三次人工智慧熱潮（二之二）</strong><br />
　深度學習開啟了新時代<br />
　自動編碼器將輸入等同於輸出<br />
　根據日本全國的天氣推敲地區天氣<br />
　手寫文字中的「資訊量」<br />
　往深處多挖掘好幾層<br />
　谷歌（Google）的貓咪辨識<br />
　大幅發展的關鍵在於「強固性」<br />
　如何提升強固性<br />
　回到基本命題<br />
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<strong>第六章　人工智慧會超越人類嗎：深度學習之後還有什麼</strong><br />
　深度學習起的技術進展<br />
　人工智慧不具有本能<br />
　電腦有創造力嗎？<br />
　智慧的社會意義<br />
　奇點真的會出現嗎？<br />
　假如人工智慧征服人類<br />
　人工智慧必須造福大眾<br />
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<strong>終章　逐漸轉變的世界：對產業與社會的影響以及戰略</strong><br />
　逐漸轉變的事物<br />
　對於產業造成的漣漪效應<br />
　人工智慧的影響慢慢擴增<br />
　不久的將來會消失與留存的職業<br />
　人工智慧催生的新事業<br />
　人工智慧與軍事<br />
　「知識轉移」改變了產業結構<br />
　人工智慧技術遭獨占的可怕之處<br />
　日本人工智慧發展的課題<br />
　人才的多寡是逆轉的王牌<br />
　要對偉大的前輩抱持謝意<br />
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結語　盡情想像尚未問世的人工智慧<br />
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圖表索引<br />
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譯名對照<br />
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