一本书读懂人工智能

这本书由浅入深地对“人工智能”（AI）进行了介绍，语言通俗易懂、逻辑清晰，即使没有IT相关专业知识的读者也能完全读懂。全书分为7章，探讨的主题分别是：AI世界的全貌、AI在各个领域的应用、AI伦理及开发指导方针、AI发展现状、无所不答的“自动聊天AI”、AI专家的见解、AI热潮的谎言和真相。读完这本书，零基础的读者能够对人工智能的现状有一个全方位的了解。

这本书主要介绍的是日本和欧美一些国家人工智能的发展情况和应用。书中对人工智能的相关话题有一些很新颖的观点，相信能为读者提供新的思路。对于人工智能开发中伦理方面的探讨，被采访者们分别提出了自己的见解，各方的论述都有自己的道理，不同的想法碰撞出的火花是本书的一大亮点。

《日经xTECH》是面向从事IT、汽车、电子、机械、建筑等各行业的技术人员和商业精英的技术类数字媒体。这里除了介绍AI和IoT等尖端的动态之外，还介绍自动驾驶、金融科技（FinTech）、数字产品制造等技术和商务交叉领域所发生的变革信息。

　　《日经计算机》：一本综合信息月刊杂志，主要介绍“能促进商务的IT”企划、开发和运用所必不可少的信息，及时传递有助于IT部门经理和领导“运用IT制定投资回报率高的战术和决策”的信息，以及有助于经营层和商务部门经理“制定将IT与事业成长相联结的战略方案”的信息。

　　松山贵之：日经BP社《日经xTECH》编委。大学毕业后，曾在IT企业担任程序员、IT工程师，后转入日经BP社。履任《日经开放系统》《日经系统构建》《日经SYSTEMS》等各IT专业杂志的记者、副总编、总编。现从事IT类书籍的策划和编辑。尤其擅长“云计算”、“人工智能”、“ IoT”、“项目管理”、“系统开发”等主题。

第1章 AI 世界的全貌

导图 人工智能100

总论 从热潮转向应用的决胜之年

实例 无所不在的AI 应用

技术 深度学习基础的提升

社会 导致死亡事故的AI是否应该问责？向谁问责？

第2章 AI在各个领域的应用

人工智能Watson 花1 年半时间进行机器学习

深度学习使生产效率翻倍

利用AI 摄像与边缘技术分析来店顾客

AI 应用于IT 人才招聘

AI 制定配送计划

AI可以学习有经验职员的隐性知识

AI 缩短电话等候时间

预知设备异常：通过IoT 和AI 开展新事业

通过深度学习运转资产，获得更优秀的投资成绩

AI 检查顾客与营业员的面谈记录，分析顾客需求

利用AI提升成品率、配送目标分辨率和顾客满意度

第3章 AI伦理及开发指导方针

制定AI 开发指导方针，要求透明度、可控性

AI 创投公司实力者为何反对AI开发指导方针

“AI 威胁论”源于无知：3 个误解以及真正的课题

AI 与伦理：热点争议话题

AI发生事故，如何追责

专家谈去AI威胁论：将AI 分为“通用AI”和“专用AI”是错误的

AI 开发不需要法律约束，应该以“软法”进行管理

日本AI 第一人：向大脑学习更接近通用AI

在网上收集的数据可以用来实施训练吗？

AI 的军事利用：一个忌讳的话题

第4章 AI发展现状

不断升温的AI 芯片开发

东芝的脑型AI 芯片通过Flash 派生技术实现节电

“国家缺少关键的AI 研究基础设施”提供1 人1000 兆FLOPS 环境的理由

Keyword 机器学习

第5章 无所不答的“自动聊天AI”

无所不答的“自动聊天AI”解决人手不足问题的妙招

Amazon Echo 成功的原因

夏普的RoBoHoN 的秘密，发展至此的语音AI！

美国语音AI 创投企业的真相

Amazon Echo 是通用电脑，而非音箱

在Amazon Echo 体验购物

Keyword 深度学习

第6章 AI 专家的见解

深度学习的价值在于获得“眼睛”

诉讼援助培育形成数据解析技术 利用自主开发的AI 提升医疗效率

业务领域的AI 应用需要三个条件

Google 云端的筹码就是机器学习，我们也提供专家才能

AI 已经超越人脑的局限

硅谷新兴企业谈SaaS?AI?IoT

大型企业聚焦AI 及大数据的应用

AI 会给数据分析科学家的工作带来怎样的变化？

第7章 AI 热潮的谎言和真相

越来越多的AI 欺诈：人工智能究竟能做什么 ？

最普及的AI 是电饭锅！人工智能究竟是什么？

烧钱的“机器学习”和不能落地的“深度学习”

如何使用深度学习？谷歌都还没想明白！

AI 与IoT 分离，IT 企业借此双重收费

“自动驾驶技术将很快走向实用”纯粹是错觉

“AI 律师”的真实工作状态：每天重复简单的作业

“HRTech”陷阱：AI 消灭人事部？

“机器人顾问”的智能水平仅相当于电饭锅！

别上AI 诈骗的当，经营者也要懂技术