- 给孩子的人工智能通识课
- - 作者：(日)三津村直贵|责编:廖飞琴//潘明劼|译者:段连连//李洋洋
  - 出版社：海峡书局
  - ISBN：9787556708932
  - 出版日期：2022/04/01
  - 页数：238
- 售价：20

内容大纲
    未来，人工智能将像互联网和智能手机一样，变得“无处不在”“无时不有”，其影响力远超如今的互联网。未来已经到来，只是分布得不均匀。
    吴军曾经说过，“在历次技术革命中，一个人、一家企业，甚至一个国家，可以选择的道路只有两条：要么加入浪潮，成为前2%的人，要么观望徘徊，被淘汰。”
    如何才能让孩子成为引领潮流的前2%？孩子也能理解人工智能？如何向孩子解说人工智能的基础概念？本书利用全图像化step by step的方式完整拆解掌控AI时代的人工智能知识图谱，帮助读者从零开始认识人工智能，零基础也可以轻松掌握。
    读完本书，你也可以找到以下问题的答案：
    “为什么说计算机和大脑细胞的运作原理差不多？”
    “阿尔法狗为什么能够战胜顶级职业围棋选手？”
    “智能音响为什么能够和你聊天？”
    “人工智能中经常提到的算法究竟是什么？”
    “机器人会取代人的工作吗？”
    本书不仅介绍人工智能的前世今生，还提供了认识人工智能未来走向的视角。
作者介绍
三津村直贵，毕业于美国阿肯色大学计算机系，曾为Noteip有限公司负责人，专门协助日本上市公司进行与IT相关产品的营销规划。离职后，他开始以作家的身份撰写书籍与文章，大部分作品内容都是围绕人工智能，介绍人工智能在医学、科技等领域的应用。著有《人工智能超入门》《近期未来的核心科技》《医疗人工智能最前沿》等书。
目录
前言
  卷首语①  人工智能带来的冲击
  卷首语②  人工智能以各种形式融入社会
  卷首语③  人工智能社会的赢家和输家
  卷首语④  人工智能的优势和劣势
  卷首语⑤  掌握人工智能的10个关键词
  卷首语⑥  人工智能为什么会出现爆炸式发展
  卷首语⑦  人工智能到底是什么
  卷首语⑧  快速了解人工智能的历史
  卷首语⑨  人工智能与我们的未来
CHAPTER 1  人工智能的开端和最初的局限
  001  什么是人工智能
  002  用计算机模拟人类的智能活动
  003  通用计算机的问世和对神经细胞的阐释
  004  人工智能的核心：“算法”
  005  形式主义方法用符号表述人类思维
  006  用人工神经网络模拟大脑
  007  图灵测试：判断机器有没有智能
  008  聊天机器人到底听懂了多少
  009  像人一样不代表拥有智能
  010  人工智能并不理解语言的真正含义
  011  仅靠搜索解决问题的人工智能
  012  框架问题：要考虑无数种可能
  013  人工神经网络的局限
  014  感觉比逻辑更难模拟
  015  “强人工智能”和“弱人工智能”
  016  “人工智能寒冬”和春天的气息
  Column①  开创人工智能先河的悲剧天才艾伦·图灵
CHAPTER 2  主动学习知识的人工智能问世
  017  计算机的运算能力和存储能力大大提高
  018  通过“知识表示”帮助人工智能理解常识
  019  人工智能能用的数据和不能用的数据
  020  专家系统的兴起
  021  让人工智能自主学习概念
  022  “数据挖掘”：一种发现知识的技术
  023  “机器学习”：靠经验变聪明
  024  “监督学习”：同时提供问题和答案
  025  “无监督学习”：持续提供问题
  026  “强化学习”：提示前进的道路
  027  会进化的算法：遗传算法
  028  专家系统的衰落和再次停滞的人工智能研究
  Column②  在诸多领域都成就非凡的约翰·冯·诺依曼
CHAPTER 3  互联网和大数据带来的变化
  029  互联网的普及和计算机的进一步发展
  030  人工智能在国际象棋和日本象棋领域击败人类
  031  完美信息博弈和不完美信息博弈
  032  大数据的出现和扩张
  033  大数据的运用和机器学习的发展
  034  通过搜索引擎和数据筛选充分利用数据
  036  突破人工神经网络的壁垒

  037  自然语言数据库的构建和沃森的登场
  038  “理解”能力：从简单程序到真正的人工智能
  Column③  奇点理论的提出者雷·库兹韦尔
CHAPTER 4  深度学习的登场
  039  对人工神经网络的重新认识
  040  人工神经网络的加权和反向传播算法
  041  神经认知机使神经网络多层化成为可能
  042  自编码器打破了多层化壁垒
  043  深度学习的诞生和特征提取能力
  044  深度学习在图像识别领域大放异彩
  045  深度学习在语音识别领域也大获成功
  046  人工智能开始自主学习事物的“概念”
  047  通过深度强化学习提高“洞察力”
  048  DQN通过深度强化学习独立打通游戏
  049  阿尔法狗打败围棋世界冠军
  050  卷积神经网络擅长图像识别
  051  循环神经网络掀起机器翻译革命
  052  将词语和句子的含义转换为向量
  053  可自由使用的资源推动研究继续扩大、发展
  Column④  VR、AR和人工智能将虚拟空间和现实世界连接在一起
CHAPTER 5  人工智能现在可以做什么
  054  图像识别技术被用于监控摄像头和医疗现场
  055  语音识别技术在呼叫中心大显身手
  056  自然语言处理技术的进一步发展
  057  人工智能助理在现实世界大显身手
  058  深度学习推动了推荐功能的发展
  059  金融科技的普及
  060  人工智能预防和抑制犯罪
  061  自动驾驶汽车的应用
  062  实现L3级自动驾驶
  063  自动驾驶汽车需要“识别→判断”技术
  064  自动驾驶汽车的“判断→操作”技术
  065  无人机拥有无限可能
  066  人工智能的著作权问题
  067  沃森协助专业医生做诊断
  068  云端人工智能进一步扩大应用
  069  物联网与云端人工智能
  070  云端人工智能与其他产品协同作业
  Column⑤  用人工智能发掘网红
CHAPTER 6  各大企业的研究动向
  071  历史悠久的IBM和一直走在前沿的谷歌
  072  微软的企业版服务和亚马逊的开创性尝试
  073  发挥数据优势的脸谱网和致力保护个人信息的苹果
  074  Preferred Networks引领日本的人工智能研究
  075  丰田、NTT和软银进军人工智能领域
  076  富士通、NEC和松下等一流IT企业面临挑战
  Column⑥  教育因慕课和人工智能而改变
CHAPTER 7  人工智能构筑的未来世界
  077  人工智能将加速下一代超级计算机的发展
  078  量子计算机会超越超级计算机吗

  079  模拟量子计算机会掀起深度学习革命吗
  080  神经计算机将在硬件上模拟人脑
  081  人工智能能综合掌握情况吗
  082  人工智能用情况+时间来培养“直觉”
  083  人工智能开始从感觉上理解世界
  084  人工智能与机器人联手改变社会
  085  通过物联网实现“并行学习”
  086  人工智能的各种伦理问题
  Column⑦  不能再用以往方法评估人工智能的安全性
CHAPTER 8  人工智能的未来和奇点
  087  人工智能将如何影响人类的工作
  088  留给人类的工作和新出现的工作
  089  人工智能将如何改变我们的工作方式
  090  奇点是什么
  091  实现奇点需要哪些人工智能
  092  专家的期待和忧虑
  093  面对人工智能的威胁，我们能做什么
  094  人工智能推动人类进步
  095  故事中的人与人工智能的未来
  096  我们将走向怎样的未来
人工智能相关用语索引

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