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『簡體書』人工智能改变未来:工作方式、产业和社会的变革

書城自編碼: 3206396
分類:簡體書→大陸圖書→計算機/網絡人工智能
作者: 野村直之
國際書號(ISBN): 9787506082457
出版社: 东方出版社
出版日期: 2018-06-01


書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 96.6

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內容簡介:
数年来,几乎每天都能听到关于人工智能的重大新闻,其间,笔者针对人工智能的产业应用问题展开了一系列思考和研究,并得出了一些结论,本书即是对这些的总结。
本书分三大部分,第 I 部考察 AI 在特定行业和业务中的应用前景;具体论及 AI 的发展程度、人工智能如何改变人类特别是白领阶层的工作、AI与IoT的关系,此外该部分还针对几种不同类型的 AI 所擅长的领域,分别就分析识别认知学习对话 三方面展开论述,探索了 伴随AI 发展不同领域内的企业和社会将发生怎样的变化。
在第 II 部中,前两章是关于如何充分运用 AI 开发新服务以及怎样维护既存服务的相关内容。之后的章节中将举出其他行业、公司内部具体部门等例子,同时附带具体事例展开论述。针对 AI在制造业、广告市场营销,以及令人稍感意外的农林水产领域中的应用进行考察后,不难发现 IT 只有与其他相关行业相结合才能继续发展下去,而这其中与人才、人事方面的结合尤为重要。
第 III 部围绕与其它国家AI研究、应用的对比,就AI 在不同领域中的渗透所引发的行业重组等问题展开说明,思考应该怎样推动AI的研发和利用。
不论读者是对 AI 的产业应用感兴趣,还是想了解 AI 社会下人类的作用,抑或理想的教育状态等,都能够从本书中获得有用的经验。

数年来,几乎每天都能听到关于人工智能的重大新闻,其间,笔者针对人工智能的产业应用问题展开了一系列思考和研究,并得出了一些结论,本书即是对这些的总结。
本书分三大部分,第 I 部考察 AI 在特定行业和业务中的应用前景;具体论及 AI 的发展程度、人工智能如何改变人类特别是白领阶层的工作、AI与IoT的关系,此外该部分还针对几种不同类型的 AI 所擅长的领域,分别就分析识别认知学习对话 三方面展开论述,探索了 伴随AI 发展不同领域内的企业和社会将发生怎样的变化。
在第 II 部中,前两章是关于如何充分运用 AI 开发新服务以及怎样维护既存服务的相关内容。之后的章节中将举出其他行业、公司内部具体部门等例子,同时附带具体事例展开论述。针对 AI在制造业、广告市场营销,以及令人稍感意外的农林水产领域中的应用进行考察后,不难发现 IT 只有与其他相关行业相结合才能继续发展下去,而这其中与人才、人事方面的结合尤为重要。
第 III 部围绕与其它国家AI研究、应用的对比,就AI 在不同领域中的渗透所引发的行业重组等问题展开说明,思考应该怎样推动AI的研发和利用。
不论读者是对 AI 的产业应用感兴趣,还是想了解 AI 社会下人类的作用,抑或理想的教育状态等,都能够从本书中获得有用的经验。
關於作者:
[日] 野村直之
Metadata Incorporated公司董事长、法政大学研究生院创新管理研究专业兼职教员。
1984年毕业于东京大学工学院,2002年获得九州大学理学博士学位。先后就职于NECC C研究所、JustSystems、法政大学、日本理光集团,后出任法政大学研究生院客座教授。2005年创立Metadata Incorporated公司。主要提供大数据分析、社会化应用,以及各种人工智能应用解决方案等服务。
期间,出任美国麻省理工学院(MIT)人工智能研究所研究员。与人工智能之父马文明斯基属同一研究室。曾与同为MIT的语言学者诺姆乔姆斯基交流讨论。不仅参与研究了支撑深度学习的ImageNet的基础WordNet,还同时参与过从日本第五代计算机开发机构ICOT分立出来的知识库的开发。在从事各种软件开发的同时,对AI在产业、生活、行政、教育等领域的应用问题也极为关心。
著有WorldNet: AnElectronic Lexical Database ,edited by Christiane D.Fellbaum ,MIT Press,1988.(合著)同时在信息处理、AI应用等相关杂志上发表过多篇论文。参加过多场讲座。

[日] 野村直之
Metadata Incorporated公司董事长、法政大学研究生院创新管理研究专业兼职教员。
1984年毕业于东京大学工学院,2002年获得九州大学理学博士学位。先后就职于NECC&C研究所、JustSystems、法政大学、日本理光集团,后出任法政大学研究生院客座教授。2005年创立Metadata Incorporated公司。主要提供大数据分析、社会化应用,以及各种人工智能应用解决方案等服务。
期间,出任美国麻省理工学院(MIT)人工智能研究所研究员。与人工智能之父马文明斯基属同一研究室。曾与同为MIT的语言学者诺姆乔姆斯基交流讨论。不仅参与研究了支撑深度学习的ImageNet的基础WordNet,还同时参与过从日本第五代计算机开发机构ICOT分立出来的知识库的开发。在从事各种软件开发的同时,对AI在产业、生活、行政、教育等领域的应用问题也极为关心。
著有WorldNet: An
Electronic Lexical Database ,edited by Christiane D.Fellbaum ,MIT Press
,1988.(合著)同时在信息处理、AI应用等相关杂志上发表过多篇论文。参加过多场讲座。
目錄
第 I 部 人工智能将改变十年后的工作与社会
第 1 章 AI(人工智能)的发展现状 
飞速发展的人工智能研究
从能够做什么?思考人工智能
AI 的定义、语义的扩展
五花八门的 AI :人工智能并非万能,种类、方向上的多样性
强 - 弱专用 - 通用知识和数据量三种分类
IBM 的沃森是专用
AI的集合体
研究者眼中的 AI 各不相同 
当前真实的 AI 和人们期待的 AI
为什么第三次 AI 热潮名副其实
能够满足产业需求的 AI 发展 
为什么大数据离不开 AI 
第 2 章 白领阶层的工作将发生怎样的变化?
支撑智能生产的 AI
消费者接触点、企业间、企业内业务流程所追求的实时化 
对实时化要求较高的行业、业务 
AI 将取代哪些业务?
第 3 章 IoT 与人工智能:合作的扩展
IoT 离不开 AI
机器融入社会生活 
第 4 章 数据解析改变企业经营
何为分析 
重点是非数据化的对象
怎样收集顾客的意见:在非定形数据分析中充分利用 AI
全自动解析、汇总意见反馈:人类专注于高度的分析 
人类和机器相互配合短时间内绘制定位图 
IBM 公司的分析学 
是否还需要数据科学家? 
数据干扰处理依然是一项重大课题 
第 5 章 认知 识别能力的提升改变社会生活
背景:图片时代 
直观感性地理解深度学习 
人类的感觉和认知能力居然是数码的! 
目前深度学习的可能性和限度 
深度学习工业应用中的关键:用于算法训练的数据制作与选择
第 6 章 学习 对话能力的提升改变社会生活
会思考的计算机怎样用自然语言进行理解、思考、质疑? 
摘要的功能极为关键 
忠实于人类的智体作用
人类在智体的协助下变得更加轻松 
智体梦在 API 合作有望成真
人类学习与深度学习的区别是什么
第 7 章 人工智能与未来媒体:记者将被 AI 淘汰?
越来越广泛的工商业应用
金融圈的科技革命:AI Fintech
X-Tech 时代:AI 和非传统型
IT 向各行业渗透 
X-Tech 的后援:开放数据 
Media-tech :机器人能否取代记者?
AI 已能写出自然的文章 
与艺术的大胆结合!人工智能的著作权如何界定? 
创作一个 100 万 PV 作品的人类 vs 创作 100 万个 1PV 作品的 AI 
第 II 部 人工智能与未来商业
第 8 章 新服务的诞生
AI 将催生哪些新服务和新行业?
AI 艺术创作:深度学习如何服务人类创作?
AI 基于大数据和知识自动选择背景音乐
新服务开发的基础:AI 及知识处理应用服务发展的可能性
第 9 章 
既存服务的改善和高效化
咨询台的纠纷调解:故障检修与答疑 
解析、预测供需和顾客动态,优化产量和速度 
医疗和健康管理领域中低成本图像诊断方兴未艾 
AI 保证驾驶安全和车险公平 
Fintech :既存金融服务的延伸 
对话型机器人带来人性化电子交易 
安保、仓储、物流、检修、消防、警察、防工实时监控
第 10 章 制造业 IT 化升级的
AI :制造业起死回生的重要契机 
X-Tech、制造业 IT 化这种本末倒置的发展能否成为主流? 
什么是深度学习?
AI 被应用于工厂内部检测 
3D 打印革新制造业 
单元生产中人类的好搭档 AI 和双臂机器人
第 11 章 广告业、市场营销的巨变
市场营销的自动化 
社交媒体与人工智能 
社交广告、社交媒体营销的未来 
通过大量对照发掘众多潜在顾客
第 12 章 人工智能在农林水产业中的应用
智能农业时代还有多远? 
农业 IoT 不只是植物工厂:数据收集和分析 
AI 养蜂、AI 养鱼 
AI 能否代替人类承担农林水产业中的繁重劳动?
人工智能如何促进智能农业发展?
第 13 章 间接业务也会受到影响
AI 技术在人才匹配方面的应用 
人事相关的具体 KPI 实施政策和问题
第 III 部 人工智能何去何从
第 14 章 AI 研发趋势
大国逐鹿,如何抢占 AI 高地?
从专用 AI 到通用 AI 的实用化之路 
产业的清规戒律:劣质 AI、伪造 AI 的乱象 
融入 AI 的产业重组和行政服务改革 
AI 语境下怎样发展教育、培养人才? 
有选择地开发能够为每个个体带来幸福的AI
第 15 章 AI 与人类的未来:深度学习将淘汰人类?
关于技术奇点 
难以提前预测的机器人、AI 失控 
详细解读牛津大学的预测:机器将取代哪些工作? 
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