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书名:人工智能改变未来:工作方式、产业和社会的变革pdf/doc/txt格式电子书下载

推荐语:预见未来AI社会,纵观工作、产业、社会变革!AI语境下客观看热潮,一本书读懂人工智能本质!

作者:(日)野村直之,付天祺译

出版社:东方出版社

出版时间:2018-06-01

书籍编号:30459000

ISBN:9787506082457

正文语种:中文

字数:173414

版次:1

所属分类:互联网+-人工智能

全书内容:

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序言


2012年左右再次兴起的人工智能——AI(Artificial Intelligence)热潮,自2016年下半年起不仅没有衰退,反而愈演愈热。“无人驾驶”等相关话题的热度不断提高,AI热潮席卷全球。


近年来,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,并得出了相关结论,悉数收入本书。笔者自1985年以来,一直从事AI、自然语言处理的研究与开发工作。1993年至1994年担任麻省理工学院人工智能研究所的客座研究员,深受诺姆·乔姆斯基(开创了语言学作为自然科学的新时代)、马文·明斯基(人工智能之父)、乔治·米勒(认知心理学的鼻祖、开发WordNet英语词汇数据库)等人的熏陶,参与了研究脑内语言知识模型的开发,并以此为基础,在体感精度研究、高精度文章摘要系统等方面取得了一定的突破,有丰富的行业工作经验。


本书并未涉及公式、软件的源代码等内容。笔者相信,对AI的产业应用、AI社会下人类所发挥的作用,抑或理想的教育状态等感兴趣的读者,都能够从本书中获得有用的经验。


不过,关于AI研发,有一个重要的论点希望读者朋友能够理解。那就是,对AI研究人员、AI持怀疑态度,或是始终抱有过度的期待,都不够客观理性。无论是对AI过度期待还是宣扬AI威胁论,都将阻碍今后AI的发展,笔者对此抱有强烈的危机感。


笔者记得二十多年前第二次AI热潮正在兴起的时候,诸如未来十年将诞生和人类一样能够自主学习的机器、五年之内机器即可开始自动获取知识,并且会超出前期输入的知识量等言论一度甚嚣尘上。虽然当时还没有类人机器人,但是身边铺天盖地全是“搭载模糊控制系统(深度学习系统的原型)的洗衣机,轻松去除各种污渍”的广告,而且当时在泡沫经济的助推下,很多人都认为日本的技术世界第一。


而如今在第三次AI热潮下,人们或是过于夸大AI技术,或是鼓吹技术奇点(生物史上不可避免的转折点),认为AI将不断自我进化、超越人类,甚至将“愚蠢低效”的人类取而代之。这些煽动性的言论耸人听闻。


主张这一观点的研究人员,其目的和动机之一,是为了击败来自其他领域的竞争对手,以获取科研经费。举一个通俗易懂的例子来讲,假如为AI所迫,人类从地球逃离,移居火星或太阳系以外的行星,那么增加宇宙探测的研究预算也就变得理所当然。但是,增加预算绝非易事,所以研究人员普遍会选择挑战具有重大意义的项目,以获取巨额经费。这种在昭和时代就用过的旧手段又重出江湖了。


笔者认为,21世纪内技术奇点不会来临。AI应该是模仿人类的智能,但至今仍然没有明确的定义。不用说智能,人类就连提出新想法所需的知识量、大脑中关于日常生活和社会的常识,目前都还无法通过科学方法进行测量。恕笔者孤陋寡闻,至今从未听说过具有意识、自我认知、责任感,甚至能够从行动、语言、自问自答中提出想法的机器,也没有听说过任何相关理论。但随着神经科学的深入发展,模型也在逐渐完善,像京都大学教授山中伸弥的iPS细胞那样具有扎实积累的研究,或许在某个时间点,科学技术真的会发生突飞猛进的进步。这种进步是稳健的、直线式的进化与断层式进化的组合,而绝非呈指数函数型(几何级数)的跳跃。


AI从属的软件技术至今为止从未呈几何倍数发展。即便开发工具的进步、开放源代码的共享使得其呈现出抛物线式的加速发展趋势,但是对于没有心灵感应的普通人来说,某一个人的思维方式并不会像核裂变连锁反应一般在人群中弥漫开来。


第三次AI热潮其实也经历过低潮,但在知识编码这一前人成员的支撑下,一步步走出困境,发展至今,硕果累累。后文还会针对庞大的英语词汇数据库WordNet(即5万人用时6年为1370万幅图片添加英语名称的计算机视觉系统识别项目ImageNet)为例,展开介绍。


在人类的科学技术史中,呈指数函数型发展的例子恐怕只有一个,即半导体的高度集成化。实际上,“半导体的集成度在18个月内会翻一番”这一摩尔法则已经通用了几十年了。这是半导体制造装置,运用照相平版印刷术这一技术来实现的。照相平版印刷术是指,通过对平面照片的曝光度,让其看起来像是采用了印刷技术般的一种新技术。在被称为分档器的小型投影型曝光装置里,配备了价值一亿日元的高级透镜,它能使照片在拷贝过程中更加细腻、精致。通过提高分档器透镜的性能,能使集成电路分布幅度在一年半的时间里缩小根号2,也就是说只要压缩原来的40%,就会变成二维,即1.41……乘以2。也就是说,18个月内,成2的倍数的集成度每月成倍增长,摩尔法则也就成立了。


半导体作为铁的代替品,被视作“产业中枢”,应用于一切信息机器、CPU(中央演算处理装置)、GPU(图形加速器)、内存、外部记忆装置中。如果这些按照摩尔法则向高速化、大容量化发展,软件会更易操作,更便捷。但实际却并没有朝着智能的方向发展。随着软件开发人员的增多,软件性能不断提高,内存急速扩大与低价化,之前价位高且运行迟缓的软件,逐渐也能够为普通家庭所使用。之前没有得到普及的大规模高速计算软件也被广泛应用到众多领域,看上去似乎是软件本身也取得了进步。但实际上笔者并未听说过诸如内部基本的计算步骤(计算程序算法)、最初的计算方式(诺伊曼型程序存储方式等)呈现指数函数型增长,或是加快了发展速度等情况。


笔者并非完全否定AI自我进化的可能性,但若以“生物能够自我进化”这样的陈词来作为论证依据,笔者不禁要反问:“那么对于达尔文的自然选择学说‘在多种多样的突然变异中,只有极少一部分,因为适应了新的环境得以存活,但生物并非是按照生物本身的意愿进化的’,我们怎么反驳?而且不仅是比喻,若把生物同时作为一个具体的范本,那么我们有何科学依据可以证明AI具有思想、自律性、自我复制本能或是能够进行自我评价(自我否定)?AI能抱着一定目的和方向逐步实现自我改良又该如何证明?对此烦请不吝赐教。”虽然量变会引发质变,但是仅凭当下的实力,即人类通过扩大工具制造的规模和提高工具能力,还不足以产生自我意识和自律性这样的特性。


后文不仅涉及本书的体系结构,还将把视角转向企业和在企业中工作的个人,针对人工智能(AI)的本质、AI引发的本质变化等进行说明。第I部将考察AI在特定行业和业务中的应用前景。


第I部第1章以“AI的发展现状”为题,展望各种各样的人工智能研究及应用的一些侧面。考察促使计算力快速提升、进而引发了第三次AI热潮的原因,探讨目前AI能够做到的事情,并与人类加以对比。但是,另一方面,AI试图模仿人类智能,然而人类智能本身尚未得到科学的阐明,而且AI的定义也比较模糊,AI的定义、分类也不尽相同。


因此这一章将以三种不同的特性对AI加以分类,同时把目光投向之前没有被特别关注而后逐步发展起来的AI类型。并同时提出对技术奇点论的质疑。在触及产业(经济)权利的同时,为使读者能够更好地体会变革产业结构的网络·服务·基础设施以及与AI互为依靠的大数据增加所带来的社会变化,笔者将对此做出具体说明。


第2章针对第I部中心内容的前半部分以及人工智能改变工作,特别是如何改变白领阶层的知识生产进行考察。人们期待AI可以代替普通的机器,不知疲倦地工作,以廉价的成本承担一部分白领阶层的脑力劳动。但是如果没有需求,也许经济社会就不会变化。随着消费者、利用者逐渐要求企业能够做出实时反应,以往白领阶层的工作速度、工作能力逐步败下阵来。这便是脑力工作、事务性工作中必须要引入AI的环境因素。


消费者通过网络、智能终端,接触到形形色色的最新动态、信息、知识,要求企业做出迅速反馈,此类情况将逐渐变得理所当然。企业若想真正满足消费者的要求,做到实时反应,其内部的业务流程也必须要实时化。在少子化和行业激烈竞争的社会环境下,降低成本、裁员、提高生产效率和服务内容、质量,优化业务流程的呼声日益高涨,为了兼顾这些问题,AI的引入势在必行。


第3章导入了IoT(Internet of Things)的概念,IoT今后将与AI共同发展,构建智能基础设施。要通过消费者日常携带的智能设备实时追踪其活动,在构建相关环境或基础设施时离不开IoT设备。这些IoT设备中装有传感器,具备通信功能和简单的计算功能。


第4、5、6章在思考人工智能的具体应用前,针对几种不同类型的AI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。探讨了不同领域AI的发展给企业和社会带来的变化。


第4章围绕“分析”指出通过AI,数据挖掘、文本挖掘将逐步发展到左右企业经营的水平。实际上,分析顾客的意见等原始数据,找出新的假说、定量评价已成为可能,通过生成竞争定位图可以得出一目了然的经营方针。这一章主要介绍了处理数据时的注意事项。同时提出应该直接负责数据分析的不是科学家,而是实际业务部门及经营企划人员。所以AI软件的进化必不可少。充分利用大数据、原始数据的“基于事实的经营”虽然非常明智,但是不应出现庞大的分析工作导致速度低下的状况,因此提升速度必须要引入AI。


第5章的题目是第三次AI热潮和深度学习影响下飞速发展的“识别/认知能力”。考察了支撑社会生活的产业将发生何种变化。首先是关于图片、声音的问题,深度学习能够模仿专家的识别能力,为使大家更好地理解深度学习的本质和特点,第5章将通过一些丰富的实例对此进行说明。


深度学习通过排列多组准确数据,即想让输入输出方学习的每对原始数据,无需法则和新的编程即可获取新的识别能力。深度学习在新的应用和功能扩展时,不是通过编程形成公式和逻辑,而是通过整理训练数据,以低廉的成本逐步制作出新的高精度图片分类等工具。因为在输入输出中可以进行很多设置,虽然通用性很强,但也存在着不足和限制。


第6章围绕“学习/对话能力”所引发的社会进步进行论述,主要通过日语、英语等自然语言可以逐步形成对话、概括、作文,化身、智能体等软件带来的生活变化。将来或许会出现这样的软件或者机器人:和人类一样具备知识和常识,能够恰到好处地对模糊的指示作出解释或订正口误,甚至有时会超乎想象,向其他智能体打听重要信息,并承担繁重的工作。如果机器人能够随时随地询问并满足人类需求的话,那简直太棒了。


正如第5章的“识别”,第6章所探讨的内容依然是一个备受瞩目的话题。笔者希望通过参考微型科幻小说等展望未来,探索实现丰富社会生活的正确方向。如何面对突然出现的颠覆性技术,不能仅凭依靠市场原理,笔者认为还应该共享未来,全体社会成员共同参与、共同探讨。对此,笔者在后文中也展开相关论述,提供相关知识以做参考。


第I部宏观分析了AI在不同行业的应用前景,第7章作为对第I部的一个总结,举出X-tech的例子,这项颠覆性技术被试图融入到各领域及商业之中。所谓X-tech,就是把变革金融行业的金融科技(Fintech)置换到其他行业中的一种体系。作为服务提供者,重新定义、构建商品供给体系,在这样一种趋势下变革商业模式时,X-tech或许就变成了契机、杠杆,强有力的AI则是动力。数据被喻为AI的“燃料”,其重要地位将日益凸显。因此,为了探明充分利用数据的社会结构全貌,后半部分还将触及媒体的未来和AI创作的特点、著作权的未来等内容。


在第II部中,第8章、第9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8章是充分利用AI开发具体的新服务。但显然现在我们无法具体描述未来十年将会出现的新服务。因此,这一章将通过举例,向大家介绍AI的功能、将AI应用于服务的要素以及可能出现的新兴行业,为大家呈现运用AI增加新附加值的思考过程。


另外,新服务鱼龙混杂,如果要在短时间内进行开发,捷径之一便是利用人工智能,即通过API(Application Programming Interfac

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