AI人工智慧的現在．未來進行式: 一目了然! 最新發展應用實例, 6大核心觀念全面掌握AI, 生活．商業．經濟．社會大革新! | 誠品線上

AI人工知能まるわかり

內容簡介

內容簡介 AI（人工智慧）所帶來的人類世界大變革！介紹最新研究與實用範例，全球於AI技術上的進步發展，以及人類與AI合作的方式！ 本書以最新技術的實例，帶領讀者一窺AI如何讓商業及生活型態大為轉變，以及目前已經發展到何種程度，並介紹對零售業、醫療業與金融業等各種領域所帶來的最新動向。從「什麼是AI？」開始，依序介紹時下最先進的科技與服務，甚至談及如何讓AI與人類的能力互補，建造出「人機共生」的機制，與透過AI應當前進的道路等，內容十分廣泛。 ◎為什麼我們需要AI？AI可協助人類解決問題，處理龐大且繁瑣、重複性高的工作，讓人類有更多時間與空間能專注於創意、精細的層面上。而其自動學習能力，於彙整資訊、下判斷及制定策略上，是人類最好的助手，「擴大」人類的能力，帶來更多便利與效益。 ◎一目了然！AI改變的社會樣貌──●生活：由AI打理的「無人」飯店，何以業績穩定成長中？以AI提案的治療藥為基礎，醫師再下判斷的治療法，拯救更多的生命！●經濟：無論是管理物流、穩固業績的好幫手，還是由新型態的理財機器人提供諮詢服務……為企業降低成本，更提高效率。●社會：少子化、人口老化帶來的照護問題，AI提供了一條解決之道。●制度：人工智慧相關的法律條規增減、保險制度改變、道德問題等因應措施，如何整備？ ◎身處AI世代的你，非知不可！本書作者均為在日本野村總合研究所（日本第一家以提供諮詢顧問服務和資訊系統建置為主的民間智庫機構）從事同領域之調查、研究的專家，在以AI作為商務應用的世界最前線也非常活躍。雖由專家撰寫，但敘述簡單易懂。

各界推薦

各界推薦 ◎聯合推薦台灣野村總研諮詢顧問總經理／張正武淡江大學工學院院長、中華民國人工智慧學會理事長／許輝煌科技部長／陳良基交通大學電機系教授／楊谷洋PanSci泛科學總編輯／鄭國威台北醫學大學管理學院及大數據研究中心院長、主任／謝邦昌「入門AI與其商務應用的上手書。」－－James Huang／「數位時代」創新長

作者介紹

作者介紹 ■作者簡介古明地正俊 （komeichi Masatoshi）野村總合研究所數位商務開發部門首席研究員。東京工業大學研究所碩士，曾在大企業的研究部門從事圖形辨識等研究。二○○一年進入野村總合研究所。現在，以IT系統分析師的身分負責高科技動向調查、技術策略籌畫等職務。 長谷佳明 （ Nagaya Yoshiaki）野村總合研究所數位商務部門高級研究員。同志社大學研究所工學研究科碩士，曾擔任過外商軟體供應商的顧問，並二○一四年進入野村總合研究所。現在，以IT系統分析師的身分負責先進IT技術及萌芽實例調查，並在諮詢服務上甚為活躍。■譯者簡介林仁惠專職日文筆譯。淡江大學日文系畢，東吳大學日研所碩士。譯有《童話心理學》（遠流出版）、《一眼看穿怎麼溝通》（方智）、《戰火摧毀不了的童真》（木馬文化）等書。

產品目錄

產品目錄 推薦序前言第1章 AI現在為何如此受到矚目？1. 職業圍棋棋士敗給AI歐洲地區歷年最大的投資起頭在於《太空侵略者》（Space Invaders）AI運用的擴大2. 第三次AI熱潮的到來什麼是AI？機器學習帶動第三次的熱潮3. 「深度學習」是關鍵「超越」人類的影像辨識擴大運用的深度學習舊式AI的瓶頸在於需要大量人手模仿大腦神經迴路構造阿爾法圍棋是如何獲得勝利的？4. 深度學習是如何開發出來的？深度學習的誕生加快深度學習處理速度的GPU大數據成就了機器學習ImageNet專案 第2章 AI也可以做到這樣的事1. 三個應用領域──成熟度有所落差2. Siri的問世讓語音辨識普及化Siri誕生內幕Siri的價值在於擴充至「助理」功能的這一點亞馬遜智慧音響的問世──語音業務的擴大3. 影像辨識的進展源自自動駕駛技術谷歌無人車──極可能實現的自動駕駛採用深度學習之影像辨識技術的運用4. 自然語言處理也以驚人的速度在進化機器翻譯的苦惱機器翻譯的準確度接近一般水準──類神經機器翻譯的問世聊天機器人（chatbot）熱潮的到來聊天機器人重新受到矚目的原因與網路聊天服務進行統合的價值──雅瑪多運輸（Yamato Transport）LINE官方帳號人類與聊天機器人互助合作──Operator5. AI與機器人的融合進入機器人自學的時代工業機器人靠AI進化──發那科（Fanuc）之例透過AI技術的融合，讓生活變得更加便利 第3章 AI所改變的社會1. 零售業機器人店員進駐實體店鋪有助於庫存管理在背後默默支持網購的倉庫機器人補足機器人不足之處的機器人2. 服務業飯店也搭上機器人化的熱潮機器人的「待客之道」3. 農業從「面」的最佳化到「點」的最佳化彙整瑣碎資訊，掌握植物疾病的徵兆4. 交通──車與交通邁向隨選（on-demand）服務5. 醫療協助醫師也拯救人命的AI人類與AI相互扶持、越發有力醫療就在身邊6. 金融運用AI開拓金融服務的前景法規監管科技（RegTech） 第4章 看準AI未來的企業們1. RIN運算圍繞AI的兩項主軸與真實世界的融合自然界面的實現2. 四次元企業的問世四次元企業的四個類型汽車產業中的四次元企業汽車產業的未來與開放式創新（open innovation）如何進化成四次元企業 第5章 AI會搶走人類的工作嗎？1. 超過四○％的工作可能會被取代？白領階級業務也可能會被取代一般企業的課題在於引進成本AI運用程度與引進成效的關係擴大職業取代可能性的「孩子AI」少子高齡化對策的AI運用2. 人機共生越顯重要由自然界面所實現之人類的能力擴增人類與機器的距離急速拉近3. 放寬規定與立法的重要性日本政府所提倡的《機器人新策略》有關自動駕駛的法規制定對於道德問題的因應智慧財產權的問題 第6章 日本有勝算嗎？1. 什麼是奇點？技術奇點（technological singularity）奇點的實現手法以解開大腦機能為目標的國際專案 強AI、弱AI「強AI」會毀滅人類嗎？因人類的故意或過失而造成的AI失誤2. 有無AI的差距產生急劇變化的通用人工智慧「第二次大分流」企業之間的差距與勞工、資方之間的差距只要跨越「言語障礙」……3. 日本的勝算在何處？資料資本主義與資料交易所企業藉由收購來購買資料的時代AI用學習資料的製作模型的大型化與資料量的增加產生變化的硬體環境日本企業該如何因應資料資本主義？在海外存在感低落的日本AI研究重視基礎研究的AI先進國熱過頭的AI人才爭奪戰日本真正的課題在於使用者企業的人才不足學習明治維新可以帶給人類幸福的AI應用

商品規格

試閱文字

內文 : 01 什麼是奇點

隨著AI的進步，認為總有一天「AI將超越人類的能力，奇點勢必會到來吧？」的預測也逐漸深受矚目。而所謂的奇點，究竟是什麼呢？奇點的英文為singularity，這詞彙是數學界及物理學界的用語，意指在某基準下，該基準無法適用（singular）的點的總稱。所以說，奇點必須具備某一基準，通常都是以「在∼的奇點」或「∼的奇點」等形式來使用。

說起宇宙物理學所使用的奇點，最著名的便是黑洞（black hole）。一般認為黑洞存有一個密度及重力趨於無限大的「重力奇點」（gravitational singularity）。在「重力奇點」之中，連時空也無限扭曲，根本無法適用我們所生活的這個世界的時間和空間的基準。

 

技術奇點（technological singularity）

這般奇點的觀點被引進技術進步的世界，初次將「技術奇點」的概念推廣於世的人，是既為數學家也是作家的弗諾．文奇（Vernor Steffen Vinge）。文奇於一九九三年，在名為《技術奇點即將到來》（The Coming Technological Singularity）的隨筆中表示：「藉由即將到來的技術奇點，新的超級智慧（super intelligence）將持續自我更新，以技術上所不能理解的速度不斷進步，並宣告人類時代的結束。」現在，若以AI的脈絡來述說奇點，便是指這個「技術奇點」。

奇點這個詞彙是早在二十多年前就有的概念；而今日對奇點之關注的高漲，乃是起於未來學家雷．庫茲威爾（Ray Kurzweil）於二○○五年所撰寫的《奇點臨近》（The Singularity Is Near）一書中所做的奇點將於二○四五年發生的預測。庫茲威爾於該書中表示：「到了二○四○年代中期，一千美元所能買到的計算能力將達到10的26乘cps（cps為每秒鐘的計算次數），一年內所創出的智慧，則為今日人類所擁有之智慧的十億倍之強。」而這樣的結果，讓人類的能力徹底被推翻，預測變了樣的奇點將於二○四五年到來。

 

奇點的實現手法

那麼，庫茲威爾是基於什麼樣的想法，預測到奇點將於二○四五年到來呢？在這背後其實有著加速回報定律（The Law of Accelerating Returns）。這項定律是從如電腦性能提升等多項資訊相關技術上，所看見有關加速成長的數據模型建構而成的。若要瞭解庫茲威爾為何能預測到這樣的未來，那就得稍微提一下他的成長背景。

以未來學家聞名的庫茲威爾，高中時曾在電視節目上發表由電腦譜曲的音樂。他靠該發明獲得英爾特國際科技展覽會（Intel International Science and Engineering Fair）一等獎，原本是個以發明家身分遠近馳名的人物。他相繼發明了全字體光學字元辨識軟體（omnifont OCR software）、平台式掃描器（flatbed scanner）、Kurzweil品牌合成器（synthesizer）、盲人閱讀器等多項產品，三度獲得美國總統的頒獎。

庫茲威爾於一九七○年代開始著手預測未來。契機則是在於他發現當自己的發明品問世時，相較起構思發明的那個時候，無論是市場還是技術環境都已改變了許多，因此，為了解決這樣的問題，便開始試著預測未來。

庫茲威爾認為，技術的進化若能加以預測，就其結果而言，市場和社會制度的變化也能預測得到，如此一來，便能開發出更合適的發明品。

基於這般想法，他最後所提出的，便是加速回報定律。加速回報定律是指在技術進步的過程中，能力並非呈直線成長，而是呈指數成長。另外，技術之所以會呈指數成長，主要原因就在於「進化會驅動正向回饋」（positive feedback）。這也就是說，利用在技術進化階段所獲得的強力手法，來創造出下一個階段的進步。像這樣，便能縮短達到下一次進步的期間，加快革新的進展。

庫茲威爾就是根據這項加速回報定律，預測奇點將於二○四五年到來。他所提出的奇點實現要素，約略可分成二大部分：一是電腦的性能。二是將大腦功能重現於電腦上的技術。有關電腦性能的提升，其中又以摩爾定律（Moore's law）最著名。根據摩爾定律，積體電路所用的電晶體數量，每十八個月就會增加一倍，而隨著半導體的高積體化，電腦的性能也得以持續提升。

半導體的製造技術，雖說近年來摩爾定律已出現衰退之勢也是事實，但藉由平行計算技術等，電腦的性能今後仍很可能持續提升。

另一方面，不同於電腦性能的提升，於電腦上重現大腦功能的技術則尚未確立。因此，庫茲威爾打算經由大腦的逆向工程（reverse engineering）來解決這個課題。所謂的逆向工程，是透過解析軟、硬體來得知其動作原理或製造方法的一種手法。

大腦逆向工程的執行，需要數個步驟。首先，必須對大腦內部瞭解甚詳，然後將之模型化，最後則是模擬大腦的各領域。庫茲威爾認為這項技術到了二○二九年即可加以利用，屆時便能在電腦上重現人類的知識與意識。於是，他為了實現這般構想，目前就在谷歌進行電腦模擬大腦新皮質的專案。

庫茲威爾最初提出有關奇點的概念時，大腦逆向工程被認為是很荒唐的想法，因而沒有受到周遭人們的接納。後來情況為之一變，近年來，奇點之所以會如此受人矚目，原因就在於由深度學習所促成的AI急速進化。因著深度學習，不僅增加了以往被認為絕無可能實現之自動駕駛汽車及機器翻譯的可能性，同時也加深了人們對於奇點到來的期待與不安。

不過，庫茲威爾所設想能夠超越人類智慧的手段，是大腦逆向工程，而非深度學習。至於他所預測的奇點的實現，則需要目前尚未實用化的新技術革新，所以說，現今AI的進步要連結上奇點仍言之過早。