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人工智能改變未來:工作方式產業和社會的變革 版權信息
- ISBN：9787506082457
- 條形碼：9787506082457 ; 978-7-5060-8245-7
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能改變未來:工作方式產業和社會的變革 本書特色
數年來，幾乎每天都能聽到關于人工智能的重大新聞，其間，筆者針對人工智能的產業應用問題展開了一系列思考和研究，并得出了一些結論，本書即是對這些的總結。
本書分三大部分，第 I 部考察 AI 在特定行業和業務中的應用前景；具體論及 AI 的發展程度、人工智能如何改變人類特別是白領階層的工作、AI與IoT的關系，此外該部分還針對幾種不同類型的 AI 所擅長的領域，分別就“分析”“識別/認知”“學習/對話” 三方面展開論述,探索了 伴隨AI 發展不同領域內的企業和社會將發生怎樣的變化。
在第 II 部中，前兩章是關于如何充分運用 AI 開發新服務以及怎樣維護既存服務的相關內容。之后的章節中將舉出其他行業、公司內部具體部門等例子，同時附帶具體事例展開論述。針對 AI在制造業、廣告/市場營銷，以及令人稍感意外的農林水產領域中的應用進行考察后，不難發現 IT 只有與其他相關行業相結合才能繼續發展下去，而這其中與人才、人事方面的結合尤為重要。
第 III 部圍繞與其它國家AI研究、應用的對比，就AI 在不同領域中的滲透所引發的行業重組等問題展開說明，思考應該怎樣推動AI的研發和利用。
不論讀者是對 AI 的產業應用感興趣，還是想了解 AI 社會下人類的作用，抑或理想的教育狀態等，都能夠從本書中獲得有用的經驗。數年來，幾乎每天都能聽到關于人工智能的重大新聞，其間，筆者針對人工智能的產業應用問題展開了一系列思考和研究，并得出了一些結論，本書即是對這些的總結。
本書分三大部分，第 I 部考察 AI 在特定行業和業務中的應用前景；具體論及 AI 的發展程度、人工智能如何改變人類特別是白領階層的工作、AI與IoT的關系，此外該部分還針對幾種不同類型的 AI 所擅長的領域，分別就“分析”“識別/認知”“學習/對話” 三方面展開論述,探索了 伴隨AI 發展不同領域內的企業和社會將發生怎樣的變化。
在第 II 部中，前兩章是關于如何充分運用 AI 開發新服務以及怎樣維護既存服務的相關內容。之后的章節中將舉出其他行業、公司內部具體部門等例子，同時附帶具體事例展開論述。針對 AI在制造業、廣告/市場營銷，以及令人稍感意外的農林水產領域中的應用進行考察后，不難發現 IT 只有與其他相關行業相結合才能繼續發展下去，而這其中與人才、人事方面的結合尤為重要。
第 III 部圍繞與其它國家AI研究、應用的對比，就AI 在不同領域中的滲透所引發的行業重組等問題展開說明，思考應該怎樣推動AI的研發和利用。
不論讀者是對 AI 的產業應用感興趣，還是想了解 AI 社會下人類的作用，抑或理想的教育狀態等，都能夠從本書中獲得有用的經驗。
人工智能改變未來:工作方式產業和社會的變革 內容簡介
數年來，幾乎每天都能聽到關于人工智能的重大新聞，其間，筆者針對人工智能的產業應用問題展開了一系列思考和研究，并得出了一些結論，本書即是對這些的總結。本書分三大部分，第 I 部考察 AI 在特定行業和業務中的應用前景；具體論及 AI 的發展程度、人工智能如何改變人類特別是白領階層的工作、AI與IoT的關系，此外該部分還針對幾種不同類型的 AI 所擅長的領域，分別就“分析”“識別/認知”“學習/對話” 三方面展開論述,探索了 伴隨AI 發展不同領域內的企業和社會將發生怎樣的變化。在第 II 部中，前兩章是關于如何充分運用 AI 開發新服務以及怎樣維護既存服務的相關內容。之后的章節中將舉出其他行業、公司內部具體部門等例子，同時附帶具體事例展開論述。針對 AI在制造業、廣告/市場營銷，以及令人稍感意外的農林水產領域中的應用進行考察后，不難發現 IT 只有與其他相關行業相結合才能繼續發展下去，而這其中與人才、人事方面的結合尤為重要。第 III 部圍繞與其它國家AI研究、應用的對比，就AI 在不同領域中的滲透所引發的行業重組等問題展開說明，思考應該怎樣推動AI的研發和利用。不論讀者是對 AI 的產業應用感興趣，還是想了解 AI 社會下人類的作用，抑或理
人工智能改變未來:工作方式產業和社會的變革 目錄
第 I 部 人工智能將改變十年后的工作與社會
第 1 章 AI（人工智能）的發展現狀
飛速發展的人工智能研究
從“能夠做什么？”思考人工智能
AI 的定義、語義的擴展
五花八門的 AI ：人工智能并非萬能，種類、方向上的多樣性
“強 - 弱”“專用 - 通用”“知識和數據量”三種分類
IBM 的“沃森”是“專用AI”的集合體
研究者眼中的 AI 各不相同
當前真實的 AI 和人們期待的 AI
為什么第三次 AI 熱潮名副其實
能夠滿足產業需求的 AI 發展
為什么大數據離不開 AI
第 2 章 白領階層的工作將發生怎樣的變化？
支撐智能生產的 AI
消費者接觸點、企業間、企業內業務流程所追求的實時化
對實時化要求較高的行業、業務
AI 將取代哪些業務？
第 3 章 IoT 與人工智能：合作的擴展
IoT 離不開 AI
機器融入社會生活
第 4 章 數據解析改變企業經營
何為“分析”
重點是“非數據化的對象”
怎樣收集顧客的意見：在非定形數據分析中充分利用 AI
全自動解析、匯總意見反饋：人類專注于高度的分析
人類和機器相互配合短時間內繪制定位圖
IBM 公司的“分析學”
是否還需要數據科學家？
數據干擾處理依然是一項重大課題
第 5 章 “認知 / 識別能力”的提升改變社會生活
背景：圖片時代
直觀感性地理解深度學習
人類的感覺和認知能力居然是數碼的！
目前深度學習的可能性和限度
深度學習工業應用中的關鍵：用于算法訓練的數據制作與選擇
第 6 章 “學習 / 對話能力”的提升改變社會生活
“會思考的計算機”怎樣用自然語言進行理解、思考、質疑？
“摘要”的功能極為關鍵
忠實于人類的智體作用
人類在智體的協助下變得更加輕松
“智體夢”在 API 合作有望成真
人類學習與深度學習的區別是什么
第 7 章 人工智能與未來媒體：記者將被 AI 淘汰？
越來越廣泛的工商業應用
金融圈的科技革命：AI Fintech
X-Tech 時代：AI 和非傳統型IT 向各行業滲透
X-Tech 的后援：開放數據
Media-tech ：機器人能否取代記者？
AI 已能寫出自然的文章
與藝術的大膽結合！人工智能的著作權如何界定？
創作一個 100 萬 PV 作品的人類 vs 創作 100 萬個 1PV 作品的 AI
第 II 部 人工智能與未來商業
第 8 章 新服務的誕生
AI 將催生哪些新服務和新行業？
AI 藝術創作：深度學習如何服務人類創作？
AI 基于大數據和知識自動選擇背景音樂
新服務開發的基礎：AI 及知識處理應用服務發展的可能性
第 9 章 既存服務的改善和高效化
咨詢臺的糾紛調解：故障檢修與答疑
解析、預測供需和顧客動態，優化產量和速度
醫療和健康管理領域中低成本圖像診斷方興未艾
AI 保證駕駛安全和車險公平
Fintech ：既存金融服務的延伸
對話型機器人帶來人性化電子交易
安保、倉儲、物流、檢修、消防、警察、防工實時監控
第 10 章 制造業 IT 化升級的
AI ：制造業起死回生的重要契機
X-Tech、制造業 IT 化這種本末倒置的發展能否成為主流？
什么是深度學習？
AI 被應用于工廠內部檢測
3D 打印革新制造業
單元生產中人類的好搭檔 AI 和雙臂機器人
第 11 章 廣告業、市場營銷的巨變
市場營銷的自動化
社交媒體與人工智能
社交廣告、社交媒體營銷的未來
通過大量對照發掘眾多潛在顧客
第 12 章 人工智能在農林水產業中的應用
智能農業時代還有多遠？
農業 IoT 不只是植物工廠：數據收集和分析
AI 養蜂、AI 養魚
AI 能否代替人類承擔農林水產業中的繁重勞動？
人工智能如何促進智能農業發展？
第 13 章 間接業務也會受到影響
AI 技術在人才匹配方面的應用
人事相關的具體 KPI 實施政策和問題
第 III 部 人工智能何去何從
第 14 章 AI 研發趨勢
大國逐鹿，如何搶占 AI 高地？
從專用 AI 到通用 AI 的實用化之路
產業的清規戒律：劣質 AI、偽造 AI 的亂象
融入 AI 的產業重組和行政服務改革
AI 語境下怎樣發展教育、培養人才？
有選擇地開發能夠為每個個體帶來幸福的AI
第 15 章 AI 與人類的未來：深度學習將淘汰人類？
關于技術奇點
難以提前預測的機器人、AI 失控
詳細解讀牛津大學的預測：機器將取代哪些工作？
在新式工具的輔助下普通人也能夠從事創造性的工作，提升工作效率和收入
生活的智慧在于凡事多問“為什么”
海外大型企業壟斷生產資料？
派遣、外包文化下以 AI 為前提的重構與解體將加速
第 1 章 AI（人工智能）的發展現狀
飛速發展的人工智能研究
從“能夠做什么？”思考人工智能
AI 的定義、語義的擴展
五花八門的 AI ：人工智能并非萬能，種類、方向上的多樣性
“強 - 弱”“專用 - 通用”“知識和數據量”三種分類
IBM 的“沃森”是“專用AI”的集合體
研究者眼中的 AI 各不相同
當前真實的 AI 和人們期待的 AI
為什么第三次 AI 熱潮名副其實
能夠滿足產業需求的 AI 發展
為什么大數據離不開 AI
第 2 章 白領階層的工作將發生怎樣的變化？
支撐智能生產的 AI
消費者接觸點、企業間、企業內業務流程所追求的實時化
對實時化要求較高的行業、業務
AI 將取代哪些業務？
第 3 章 IoT 與人工智能：合作的擴展
IoT 離不開 AI
機器融入社會生活
第 4 章 數據解析改變企業經營
何為“分析”
重點是“非數據化的對象”
怎樣收集顧客的意見：在非定形數據分析中充分利用 AI
全自動解析、匯總意見反饋：人類專注于高度的分析
人類和機器相互配合短時間內繪制定位圖
IBM 公司的“分析學”
是否還需要數據科學家？
數據干擾處理依然是一項重大課題
第 5 章 “認知 / 識別能力”的提升改變社會生活
背景：圖片時代
直觀感性地理解深度學習
人類的感覺和認知能力居然是數碼的！
目前深度學習的可能性和限度
深度學習工業應用中的關鍵：用于算法訓練的數據制作與選擇
第 6 章 “學習 / 對話能力”的提升改變社會生活
“會思考的計算機”怎樣用自然語言進行理解、思考、質疑？
“摘要”的功能極為關鍵
忠實于人類的智體作用
人類在智體的協助下變得更加輕松
“智體夢”在 API 合作有望成真
人類學習與深度學習的區別是什么
第 7 章 人工智能與未來媒體：記者將被 AI 淘汰？
越來越廣泛的工商業應用
金融圈的科技革命：AI Fintech
X-Tech 時代：AI 和非傳統型IT 向各行業滲透
X-Tech 的后援：開放數據
Media-tech ：機器人能否取代記者？
AI 已能寫出自然的文章
與藝術的大膽結合！人工智能的著作權如何界定？
創作一個 100 萬 PV 作品的人類 vs 創作 100 萬個 1PV 作品的 AI
第 II 部 人工智能與未來商業
第 8 章 新服務的誕生
AI 將催生哪些新服務和新行業？
AI 藝術創作：深度學習如何服務人類創作？
AI 基于大數據和知識自動選擇背景音樂
新服務開發的基礎：AI 及知識處理應用服務發展的可能性
第 9 章 既存服務的改善和高效化
咨詢臺的糾紛調解：故障檢修與答疑
解析、預測供需和顧客動態，優化產量和速度
醫療和健康管理領域中低成本圖像診斷方興未艾
AI 保證駕駛安全和車險公平
Fintech ：既存金融服務的延伸
對話型機器人帶來人性化電子交易
安保、倉儲、物流、檢修、消防、警察、防工實時監控
第 10 章 制造業 IT 化升級的
AI ：制造業起死回生的重要契機
X-Tech、制造業 IT 化這種本末倒置的發展能否成為主流？
什么是深度學習？
AI 被應用于工廠內部檢測
3D 打印革新制造業
單元生產中人類的好搭檔 AI 和雙臂機器人
第 11 章 廣告業、市場營銷的巨變
市場營銷的自動化
社交媒體與人工智能
社交廣告、社交媒體營銷的未來
通過大量對照發掘眾多潛在顧客
第 12 章 人工智能在農林水產業中的應用
智能農業時代還有多遠？
農業 IoT 不只是植物工廠：數據收集和分析
AI 養蜂、AI 養魚
AI 能否代替人類承擔農林水產業中的繁重勞動？
人工智能如何促進智能農業發展？
第 13 章 間接業務也會受到影響
AI 技術在人才匹配方面的應用
人事相關的具體 KPI 實施政策和問題
第 III 部 人工智能何去何從
第 14 章 AI 研發趨勢
大國逐鹿，如何搶占 AI 高地？
從專用 AI 到通用 AI 的實用化之路
產業的清規戒律：劣質 AI、偽造 AI 的亂象
融入 AI 的產業重組和行政服務改革
AI 語境下怎樣發展教育、培養人才？
有選擇地開發能夠為每個個體帶來幸福的AI
第 15 章 AI 與人類的未來：深度學習將淘汰人類？
關于技術奇點
難以提前預測的機器人、AI 失控
詳細解讀牛津大學的預測：機器將取代哪些工作？
在新式工具的輔助下普通人也能夠從事創造性的工作，提升工作效率和收入
生活的智慧在于凡事多問“為什么”
海外大型企業壟斷生產資料？
派遣、外包文化下以 AI 為前提的重構與解體將加速
展開全部
人工智能改變未來:工作方式產業和社會的變革 作者簡介
[日] 野村直之
Metadata Incorporated公司董事長、法政大學研究生院創新管理研究專業兼職教員。
1984年畢業于東京大學工學院，2002年獲得九州大學理學博士學位。先后就職于NECC C研究所、JustSystems、法政大學、日本理光集團，后出任法政大學研究生院客座教授。2005年創立Metadata Incorporated公司。主要提供大數據分析、社會化應用，以及各種人工智能應用解決方案等服務。
期間，出任美國麻省理工學院（MIT）人工智能研究所研究員。與“人工智能之父”馬文·明斯基屬同一研究室。曾與同為MIT的語言學者諾姆·喬姆斯基交流討論。不僅參與研究了支撐深度學習的ImageNet的基礎WordNet，還同時參與過從日本第五代計算機開發機構ICOT分立出來的知識庫的開發。在從事各種軟件開發的同時，對AI在產業、生活、行政、教育等領域的應用問題也極為關心。
著有WorldNet: An Electronic Lexical Database ,edited by Christiane D.Fellbaum ,MIT Press ,1988.（合著）同時在信息處理、AI應用等相關雜志上發表過多篇論文。參加過多場講座。[日] 野村直之
Metadata Incorporated公司董事長、法政大學研究生院創新管理研究專業兼職教員。
1984年畢業于東京大學工學院，2002年獲得九州大學理學博士學位。先后就職于NECC&C研究所、JustSystems、法政大學、日本理光集團，后出任法政大學研究生院客座教授。2005年創立Metadata Incorporated公司。主要提供大數據分析、社會化應用，以及各種人工智能應用解決方案等服務。
期間，出任美國麻省理工學院（MIT）人工智能研究所研究員。與“人工智能之父”馬文·明斯基屬同一研究室。曾與同為MIT的語言學者諾姆·喬姆斯基交流討論。不僅參與研究了支撐深度學習的ImageNet的基礎WordNet，還同時參與過從日本第五代計算機開發機構ICOT分立出來的知識庫的開發。在從事各種軟件開發的同時，對AI在產業、生活、行政、教育等領域的應用問題也極為關心。
著有WorldNet: AnElectronic Lexical Database ,edited by Christiane D.Fellbaum ,MIT Press,1988.（合著）同時在信息處理、AI應用等相關雜志上發表過多篇論文。參加過多場講座。
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