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简介:本篇主要提供人工智能改变未来:工作方式、产业和社会的变革pdf下载
出版社:东方出版社
出版时间:2018-06-01
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内容介绍

产品特色

编辑推荐


站在AI Z前线的技术人员全景式讲述人工智能及其产业应用。

AI语境下客观看热潮

1、 立足现实,观点客观中肯

行业一线技术人员客观讲解。本书作者野村直之是毕业于九州大学的理学博士,自1985年以来一直从事AI、自然语言处理的研究与开发,具有30年以上人工智能领域从业经验。作者曾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期)、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)等人熏陶。作者长年关注、思考人工智能的产业应用问题,得出了一些结论,本书即是其多年研究成果的总结。

2、 全景式分析,全面系统

全书从AI发展现状入手,全面介绍人工智能的产业应用及影响、AI擅长的三大领域、AI给现有商业版图带来的冲击和机遇等(涉及制造业、广告业、农林水产业、人力资源行业等多领域)。

3、 内容简明易懂

本书不涉及公式、软件的源代码等内容。不管读者是对AI的产业应用还是AI社会下人类的作用,抑或理想的教育状态等感兴趣,都能够从本书中获得有用的经验。


内容简介

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。

作者简介

[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。

目录

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 

第 2 章 白领阶层的工作将发生怎样的变化?

第 3 章 IoT 与人工智能:合作的扩展

第 4 章 数据解析改变企业经营

第 5 章 “认知 / 识别能力”的提升改变社会生活

第 6 章 “学习 / 对话能力”的提升改变社会生活

第 7 章 人工智能与未来媒体:记者将被 AI 淘汰?

第 II 部 人工智能与未来商业

第 8 章 新服务的诞生

第 9 章  既存服务的改善和高效化

第 10 章 制造业 IT 化升级的

第 11 章 广告业、市场营销的巨变

第 12 章 人工智能在农林水产业中的应用

第 13 章 间接业务也会受到影响

第 III 部 人工智能何去何从

第 14 章 AI 研发趋势

第 15 章 AI 与人类的未来:深度学习将淘汰人类?


精彩书摘

有选择地开发能够为每个个体带来幸福的AI

从目前来看,未来还无法产生具有意识、自我、欲求的 AI。因此,应该开发什么样的 AI ?究竟应该怎样利用AI?这是我们人类必须要面对的课题。

AI 的人格、财产权、居住权、职业选择权何时能够被社会认可?这是坚持2045年AI 的知识总量会超过人类的技术奇点论派无法回答的问题。我们究竟应该创造出什么样的 AI 或者工具?这是人类需要一直思考的课题。至少从目前来看,AI 还不能成为具有财产权、可以自由支配金钱的消费者,那么人类用户、消费者能否接受 AI ?也有人认为应该根据市场原理来决定。但是在道德伦理面前人类也无法保证永远不会犯错,而且如果由市场原理来决定 AI 的发展,那么具有野心的国家极有可能把 AI 用作战争的武器,果真如此的话破坏范围将非常大,威胁人民的生命,造成难以控制的局面。因此有必要在认真讨论的基础上制定 AI 相关的利用准则和标准。

不论好与坏,AI 受开发者的意图,以及训练数据(想起了微软的学习型对话机器人 Tay 的不当言论事件)的支配。同时也会受到市场评价的影响。因此我们需要开发出能为用户带来幸福的、消费者愿意花钱购买的AI及含有AI技术的产品或服务。那么实际究竟能否按照我们的意愿或设想发展呢?我们要像亚当·斯密在《国富论》中提倡的“看不见的手”那样,遵从市场的自我调节吗?我们不妨通过高级跑车保时捷公司(Porsche)的董事长奥利弗·布鲁姆先生说过的一句话来思考这些问题。引自第 8 章URL 报道:“保时捷的车主都想自己驾驶汽车。”

部分保守派顾客不愿被夺去驾驶的乐趣,所以只要未来还允许自动驾驶汽车和普通汽车一起上路,那么对于企业而言,市场需求仍很广阔。或许将来会划分自动驾驶汽车和人类驾驶汽车的专用通道和区域。自动驾驶汽车非常安全,哪怕车间距非常短小,也能够高速行驶。因此自动驾驶汽车的专用道路总面积并不会很大,剩下的土地即可用于其他用途或作为人类驾驶汽车专用道路使用。目前无论是从技术层面还是法制层面,我们都无法保证自动驾驶汽车和人类驾驶汽车共用车道。

对于企业而言,可以像特斯拉那样,从自动改道开始逐渐向人类驾驶省力化方向迈进,但是就目前而言,我们无法保证一条车道上所有的汽车都是自动驾驶汽车。驾驶途中,极有可能突然驶来一辆人类驾驶的汽车。因此这种交替驾驶的体系作为用户界面研究的一项课题可以说非常棘手。

而且对于用户而言,实际上这种类型的汽车非常难以驾驭,只有运动神经发达,通过了新型汽车驾驶考试的人才能够驾驶。但是这种高性能跑车在那些平时驾驶时常常双手脱离方向盘、脾气急躁、追求刺激、喜欢在高速公路上飙车的人中间还是具有一定市场的,因此未来也不是完全没有可能面市。

展望自动驾驶的全貌,目前在相关法律制度尚未完善的情况下能够实现普及的当属工厂内物流系统。2016 年 5 月,Ground 公司与岗村制作所合作,共同推出了自动搬运机器人“Butler”系统,进一步推动了物流机器人系统的发展。即使不需要完备的相关法律、法规,财产保险的范围和类别也是绕不过去的问题。以往设备保险减小的风险和新兴生产线带来的风险不断增强,这些风险如果能通过二次保险得以抑制,那么促进“Industrie4.0”发展的物流机器人系统就有可能会早一天实现。

相关责任自然应该由负责自动驾驶汽车运行的出租车和轿车租赁公司承担。乘客之间发生争执影响到驾驶安全时怎么处理?只有一名女性乘客独自乘车时是否会开启保护措施禁止其他的乘客再上车?当前只有具备常识会思考的人类驾驶者能处理此类情况。但是只要获得许可,做好监控,及时向公司、警察局报备,建立好维护乘客安全的制度体系,自动驾驶也是不输于人类的。出发地限于站前出租车等候区、营业场所等众目睽睽的地点,服务只限于白天,这些以往的惯例也会得到改变。

租用汽车、共享汽车时,承借人这时是汽车驾驶合同的主体,也有可能会成为非乘车合同的成员。自动驾驶商业化并非完全没有可能,因为至少当前,负主要责任的运营公司和车辆制造商对于服务的瑕疵和设计上的缺陷要承担一定责任。不习惯驾驶的车型极容易导致交通事故的发生,所以临时利用自动驾驶汽车还是有好处的。

2016 年 2 月,美国交通运输局宣布承认自动驾驶汽车的人格。但是自动驾驶汽车不是用来观测的气球,所以这个决定不免有些轻率。《国际版权公约》中关于“人类控制方向盘驾驶”的规定不是对驾驶方法和驾驶主体的规范,而是对谁应该承担法律和社会责任的确定。日本政府规定出租车公司承担 100% 的责任,同时确定了以 2020 年自动驾驶出租车的实证评价和社会实践为目标的发展方针,可以说还是比较客观可行的。

说到责任,具体而言,如果自动驾驶时发生交通事故,导致行人死亡,那么 AI 是否会被判入狱?答案当然是否定的,因为 AI 不是行动自由的人类,没有基本的人权和财产权,不是责任主体,承担刑罚没有任何意义。 2016 年 5 月,日本最老的大象花子去世了,享年 69 岁。花子生前曾经意外踢到两名饲养员并致其死亡,但是并没有因此被判死刑或终身监禁。所以更不用说让没有生命的 AI 承担责任了。所以主要责任人应该是乘车的“监护人”——人类和出租车运营公司的董事。如果因为他们没有做出明确指示或没有采取回避行动而导致重大事故发生,则应认定其存在重大过失,视情节可以判决死刑或终身监禁。
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