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人工智能：看圖解成為ＡＩ高手
子供の科学★ミライサイエンス：人工知能と友だちになれる？

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作　　者╱

無

譯　　者╱

林巍翰

出版社別╱

小五南

書　　系╱

學習高手

出版日期╱

2020/11/01 (1版 1刷)

I S B N ╱

978-986-522-142-3

書　　號╱

YI36

頁　　數╱

160

開　　數╱

20K

定　　價╱

330 (特價 261)

「什麼是人工智能？」
「AI是我們的夥伴還是對手呢？」
「人類應該培養什麼樣的能力才好呢？」

對於最近時常可以聽到的「人工智能」和「AI」感到好奇的忠太，和立刻把AI裝到自己腦裡的未來貓，本書將由他們兩位來為我們解說AI是什麼，以及它會如何改變我們的未來。
現在知道這些事，將來成為大人後才不會輸給AI喔。

「那天，班上來了一位『AI機器人』轉學生！
從有趣的故事出發，本書的內容能讓各位讀者了解AI的可能性和發展的侷限。」
~《當AI機器人考上名校：人工智能時代，未來不被淘汰的關鍵勝出能力》作者新井紀子

※審定者簡介
新井紀子
新井紀子
日本一橋大學法學院畢業，美國伊利諾大學數學系博士課程修畢。東京工業大學理學博士，專攻數理邏輯學。
日本國立情報學研究所教授、社會共有知研究所長、「教育科學研究所」代表理事兼所長。

無

※譯者簡介
林巍翰
林巍翰
畢業於清華大學和關西外語專門學校。因熱愛旅行和日本的歷史、文化，留日期間取得了通譯案內士證照。2017年正式踏入日語翻譯領域，目前為全職譯者。譯作有《父母100%是錯的》和《場景設定創意辭海》(共譯)等書。歡迎來信指教linwehan@gmail.com。

Part1　什麼是人工智能
Part2　如果AI出現在教室裡會發生什麼事？
Part3　將來AI會走向何方呢？
Part4　如何和AI當朋友


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Part1 什麼是人工智能？
最近大家是不是經常聽到「人工智能」或「AI」這類詞語呢？它們到底是什麼樣的技術？
在Part1 裡，首先要向讀者做一番基礎的介紹。
其實在很多地方，都可以看到AI活躍的身影喔！

什麼是人工智能？
玩遊戲時，劇情中會出現透過AI來和玩家進行對話的角色，或是在吸塵器和洗衣機上寫著「搭載AI」的文字。在我們的日常生活中，「人工智能（AI=Artificial Intelligence）」已經被廣泛地應用在許多地方。
人工智能如果用一句話來總結，就是「用人工的方式創造出來的智慧」，以機器人來說，指的就是大腦的部分。然而，關於要能做到什麼事情才可以稱之為「有智慧」，還沒有一個明確的判準，因此雖然統稱為「人工智能」，但在性能和使用的目的上卻各有不同。
目前的人工智能雖然還難以達到「等同於人類的思考能力」，但隨著新的技術不斷被開發出來，人工智能變得越來越聰明囉！在特定領域中，某些人工智能不但已經可以獨當一面，還繳出了比人類更為優秀的成績單。

AI 的歷史①人工智能的誕生
儘管人工智能被認為是可以改變未來的技術而備受矚目，但它的歷史，卻可以追溯到很久以前。
「人工智能」這個概念第一次被提出來是在1947年。在第9頁介紹過構思出圖靈測試的阿蘭．圖靈，提出了擁有智慧的機械這個想法。而「人工智能」一詞首次出現於公眾場合，則是在1956年舉行的達特矛斯會議（Dartmouth Conference）上。這場會議直到今天，在該領域的研究學者之間，仍被視為一場傳說中的研究發表會。在這場會議結束後，關於人工智能的研究開始活絡起來，並掀起了第一波研究AI的熱潮（1950年代後半∼1960年代）。
然而，當時的人工智能雖然可以解開迷宮或智力遊戲（puzzle）等單純的問題，卻無法解決現代社會中的複雜問題。就連在致力於研究透過電腦來從事翻譯的美國，也發生研究經費無以為繼的問題，導致人們對人工智能的期待，急速冷卻下來。

AI 的歷史②人類是否能開發出，派得上用場的AI呢？
雖然AI的熱潮曾冷卻下來，但在進入1980年代後，卻又再度吸引世人的目光！促成了第二次AI熱潮的興起。
在第二波AI熱潮中，「知識」一詞備受矚目。例如有人認為，只要把關於感冒的許多知識輸入電腦的話，電腦應該就能取代醫生的功能才是。要是能讓人工智能記住特定專業領域的知識，人工智能就能表現得像該領域的專家一樣。上述的想法，就是專家系統（expert system）。
雖然專家系統在現實中的確能發揮作用，然而在不久之後，卻又產生出新的問題。除了所需的資訊，全部都要由人類來輸入之外，電腦也不具備人類能夠立刻理解的「常
識」。另外，要把輸入的資訊全部轉換為電腦能夠理解的敘述內容，也是一件不可能的任務。

AI 的歷史③何謂機器學習？
雖然AI熱潮退燒過兩次，但是在進入2010年之後，第3次熱潮又再度捲土重來。在持續至今的第3波AI熱潮背後，「機器學習」扮演著重要的推手。當第2次AI熱潮時，碰到的技術困難有：在製作人工智能時「需要把龐大的知識輸入到電腦裡」，以及「人類不知道這些輸入的知識以外的事情」。儘管如此，現在我們總算是找到了解決問題的切入點了。
隨著網際網路的發展，人們可以使用網路上大量的資訊。活用從網路上集結起來的資料，讓人工智能學習這些知識，進而發展為「機器學習」。在此之前，人類必須自己手動輸入龐大的資料、規則和特徵等內容，因此這次的進展具有劃時代的意義。

什麼是深度學習？
目前我們依靠「深度學習」（deep learning）的方法，來加快AI的進步。「深度學習」雖然也是機器學習的一種，不過它在提升效率上表現卓著。
例如2012年時，在世界性的圖像辨識比賽中，多倫多大學研究團隊開發的「SuperVision」，就以壓倒性的實力，擊敗了其他參賽的人工智能，取得了里程碑式的成果。善用深度學習的力量，正是這次能夠獲勝的主要原因。
在此之前的機器學習，當要進行圖像辨識時，都需要由人類來設定細部的特徵才行。在使用深度學習的情況下，首先把海量的資料輸入到電腦，然後電腦就能從中設定「特徵量」。這裡要特別說明的是，透過深度學習並無法創造出萬能的人工智能，設定特徵也只能在限定的條件下才能執行。這是一個仍有諸多不足，還在發展中的技術。

現在正大顯身手的人工智能
2 016年時，在18頁介紹過的「Alphago」（阿爾法圍棋），擊敗了當時世界上公認最厲害的專業圍棋棋士李世乭，這個消息立刻就成為全球性的大新聞。因為當時人們認為，人工智能要能在複雜多變的圍棋上戰勝優秀的職業棋士，應該還需要一段時間才會實現。
另外，許多不同的AI技術也活用於網際網路上。例如讓搜尋引擎進行機器學習的話，就能針對輸入的關鍵字，為使用者進行網站內容的優先順位排序。在很長一段時間內，無法在實戰中派上用場的翻譯系統，也能透過深度學習的方式，大幅提升精確度。
雖然出現在漫畫或動畫裡「能像人類一樣說話的機器人」，距離問世還需要一段很長
的時間，但能幫助人們解決身邊遇到的疑難雜症，或是早期發現疾病徵兆的AI，都已經開發出來囉。