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人工智慧發展逾60年,近年由於大數據、軟硬體效能大幅提升、深度學習等技術的成熟,已在眾多領域與產業的實際應用和民眾的日常生活接軌。人工智慧將成為全球經濟、產業轉型升級的終極座標,未來不懂人工智慧的企業將被稱為「舊企業」,美中等超級大國也已經陸續將人工智慧的發展,融入國家的各項發展計劃中。

本書作者百度創辦人李彥宏等,將人工智慧定義為堪比任何一次技術革命的偉大變革,明確指出:在技術與人類的關係上,智能革命不同於前幾次的技術革命,不是人類去適應機器,而是機器主動學習、適應人類,與人類一起學習、創新這個世界。

大數據是智能社會運轉的根本動力和燃料,以百度為代表的搜尋引擎公司,由於對數據資源的獲取和使用類似深度學習的商業模式,並與「大數據─深度學習─提取模式─創造用戶價值」的研發文化配合,天生具備人工智慧的基因。本書從硬體集群、運算能力、大數據資源、AI文化等方面,提出智慧化的基本標準,並且從製造業升級、金融革新、無人駕駛、管理革命、智慧生活等全方面,精彩敘述各國目前正在研究或實際應用的AI發展實例,深入描繪AI對產業發展及人類生活的改變,以及即將到來的智能社會的概況,反思人類可能面臨的種種挑戰。本書對於各行各業應對智慧化轉型與所有關注AI發展的人,都提供很好的指引與借鑑。

•製造業升級——從勤勞革命到智能革命,物聯網+精細化生產迎來新「智造」商機。

•產業革命——傳統產業智慧化,機器人現已任職於多種產業,人類工作汰舊換新。

•金融革新——「普惠金融」讓起點更公平,數據挖掘+機器人投顧嘉惠眾生。

•無人駕駛——繼谷歌Waymo之後,百度「雲驍」亮相路測,無人領域為兵家必爭之地。

•管理革命——不僅高新企業需要,傳統企業更需要人工智慧長來提升應用、引領發展。

•智慧生活——機器人「小度」在《最強大腦》中擊敗人類,「小魚在家」在2017年美國消費性電子大展(CES)榮獲大獎,AI早已走入你我生活、緊鄰身邊。

企業挑戰:如何落實?
首先,必須找到非常優質與實際的使用者經驗(User Experience, UX),就是能為使用者帶來實際的效益;其次,應用場景必須清楚,不管是智慧助理也好,無人駕駛汽車也好,資訊找人也好,一定要有實際的使用者經驗價值;最後,還要找到商業模式,不然就沒有永續性可言。

AI技術目前的發展
人工智慧、深度學習領域,每天都有新研究和新文章問世。現在有點像是文藝復興時代,所有的科學都在變。不光是物理學、生物學、材料學……每個科學領域都在拚命往前走,走的速度很快。總體而言,人類目前處於一個突飛猛進的狀態。

政府和社會要做好準備
現代社會透過法律來維持和調節社會關係,但技術(尤其是人工智慧的發展),使得演算法的地位上升,各種自動化管理工具透過演算法,潛移默化地調節人類的交往、消費、交通、金融等。在未來的社會,律法可能將融合於演算法之內。隨著人工智慧技術的發展,政府治理模式和法治結構,都可能發生重大的改變。

AI時代的食衣住行
智慧家居系統不僅透過「學習」了解家庭的起居規律,還透過千萬家庭的大數據和深度學習,成為育兒專家、工作助理、專業老人看護等。比方說,它會對嬰兒的睡眠時間提出建議,會根據流感發病現狀提醒預防,也會提醒老人附近有什麼可以跳廣場舞的地方。人性化的智慧家居,不僅讓未來的生活更舒適,還連結了人類與整個世界。

  • 作者:李彥宏

    出版社:天下文化

  • ISBN:9789864792924

    出版日期:2017-08-31

  • 檔案格式:epub、實體書、epub、epub


我們要的是這個成熟的買家,還是那個高超的奸商呢?答案是:都需要,因為兩者是共同進化的必然要素。


奸商模型有什麼用處?很多時候,我們會面臨缺乏資料的情況,但可以透過生成模型來補足。製造樣本,產生類似監督式學習的效果,但實際上是非監督式學習。英國雪菲爾大學(University of Sheffield)的李偉(Wei Li)、羅德里赫.葛羅斯(Roderich Gross)和美國哈佛大學的梅爾文...


三種機器人群體:第一種是被模仿對象,按照事先指定的規則進行複雜運動;第二種是模仿者,混入第一組機器人中,盡力學習、模仿第一組的行為,盡力欺騙鑑定者;第三種是鑑定者,任務就是區分所有運動中的群體,誰是模仿者、誰是被模仿者。隨著鑑定者能力的提高,模仿者的模仿行為,也會愈來愈逼近被模仿者。於是,我們便可以...


如何讓機器在缺乏標注資料的條件下工作,是未來人工智慧的發展方向。


進化是一種自我應答和自我循環的過程,從A到B,從B到A,互為鏡像;但鏡子並不清晰,各自掌握了一半的祕密,沒有仲裁,卻可以在彼此猜測、參照中顛簸前行。


神經網路類似人類大腦,由一個個神經元組成,每個神經元和多個其他神經元連結,形成網絡。雖然單個神經元只會解決最簡單的問題,但是組合成一個分層的整體,就可以解決複雜問題。辛頓認為,傳統的機器學習方法只利用了一層晶片網路,在遇到真正複雜的問題時,處理效率就會變得十分低下。深度學習的最核心理念,就是透過增加...


下一波浪潮 我們正在見證的是一個電腦和數位化崛起的時代,這是人類歷史大潮中持久、必經的一個過程,而人工智慧是將大潮推向下一個高點的動力,它將開闢一個新時代,為人類社會帶來持久與長遠的革命性影響。這樣的影響將涉及產業、技術等經濟與社會各層面,但是說到底,這次的人工智慧革命將讓人類整體以完全不同的方式往...


人類進步的每一次革命性進程,都是從發現新的知識開始;


因為AI系統將有能力,在現實世界裡提取資料、抓取知識,進而更能幫助人類感知和認知現實世界,


量子計算不是玄學,而是「知道更多,做到更多,體驗更多」