智慧新世界：圖靈所沒有預料到的人工智慧

★辨識一張圖片居然比訓練出AlphaGo還要難？
★AI不止可以下棋，還能做法律諮詢？
★AI也能當個稱職的批踢踢鄉民！

人工智慧一詞首度於1955年被提出，在二十一世紀的今天已普遍被認為是影響未來人類社會發展的關鍵技術。
人工智慧之父圖靈認為人工智慧可藉由模仿人類智慧，從符號邏輯的推導與知識結合達成，但這個方向的人工智慧並沒有獲得巨大的成功。而進化至今的人工智慧，是建構在以巨量資料和統計為基礎的機器學習與深度學習之上，二十一世紀的人工智慧早已聰明地滲透在你我生活中。
本書收錄臺大科學教育發展中心「探索基礎科學講座」的演說內容，主題圍繞「人工智慧」，將從機器學習、資料探勘、自然語言處理及電腦視覺重點切入，並重磅推出「AI嘉年華」，深入淺出人工智慧的基礎理論、方法、技術與應用，且看人工智慧將如何翻轉我們的社會，帶領我們前往智慧新世界。

◸完善的歷史發展軌跡
人工智慧是近年來的科技發展趨勢，本書以林守德教授開頭介紹人工智慧的發展歷史及其碰到的瓶頸，讓讀者瞭解：即使是現在大熱門的人工智慧也經歷過三次的寒冬。
◸先從基底打起！
以清晰圖像圖表整理，詳細介紹AI的各個領域：支撐向量、資料探勘、自然語言處理及電腦視覺，以基礎知識帶領讀者進入AI的世界。
◸為什麼要發展人工智慧？當然不是只為了下棋！
詩詞．法律．資訊工程．社群網路．電機工程．生醫產業．音樂產業
本書以多個領域介紹AI的應用，讓讀者一窺各界翹楚分享的秘辛及知識，顛覆你對AI的認知！

名人推薦

　　孫民Appier首席人工智慧科學家．清華大學電機工程學系副教授
　　張耀文台灣大學電機資訊學院院長
　　游直翰Appier執行長暨共同創辦人
　　黃彥男中央研究院資訊科技創新研究中心主任
　　廖弘源中央研究院資訊科學研究所所長
　　蔡明順台灣人工智慧學校代理執行長
　　賴尚宏臺灣微軟人工智慧研發中心首席研發總監．國立清華大學資訊工程學系教授
　　── 聯合推薦(依姓氏筆劃排序)

　　過去5到10年，人工智慧技術在語音辨識、影像辨識、自然語言等領域的大突破，帶來近年來各個產業的廣泛應用。然而當今人工智慧技術並非如大眾在電影中看到一樣的萬能，透過本書深入淺出的介紹，讓讀者更可以正確地選擇在日常生活中使用哪些智慧服務，並且將人工智慧適當地應用在工作場域中。──Appier首席人工智慧科學家．清華大學電機工程學系副教授孫民

　　人工智慧在商業決策中逐漸扮演著更關鍵的角色，結構化數據與組織心態的成熟也促使更多人工智慧創新應用出現。本書邀集了多位在人工智慧領域表現傑出的專家學者，引領讀者客觀地認識人工智慧的優勢與挑戰，是希望認識人工智慧、投入人工智慧領域的讀者不容錯過的好書！──Appier執行長暨共同創辦人游直翰

　　人類科技在過去兩百多年有很大的突破，包括蒸汽機、電力系統、電腦、網路、大數據及物聯網等發明及使用，都對我們的生活產生重大的改變。然而這些進步，可能遠不及10年來人工智慧科技所帶來的影響。《智慧新世界》一書邀集國內在人工智慧各領域研究的頂尖學者，探討人工智慧的關鍵技術及應用，讓讀者瞭解人工智慧目前及未來的發展，是一本很值得深入研讀的好書。──中央研究院資訊科技創新研究中心主任黃彥男

　　人工智慧知識的產業化與科普化是過去這三年，台灣人工智慧學校的使命與任務。本書匯集台灣最頂尖的人工智慧領域學者，帶你入門與鳥瞰人工智慧即將帶來的第四次工業革命，很適合人工智慧入門與宏觀的知識愛好者閱讀，我誠心推薦。－─台灣人工智慧學校代理執行長蔡明順

　　人工智慧這個名詞在過去幾年受到文明世界的高度關注， 人們在過去透過寫科幻小說或拍攝電影的方式，描述人類對未來世界的幻想情境，常見的情境通常是未來高度文明的世界中伴隨著極為先進的科技， 而且具有高度智慧的電腦在其中扮演著非常關鍵的角色， 甚至可決定人類的未來命運。但具有高度智慧的電腦能帶給人類怎麼樣的生活變化？或是我們希望人工智慧帶給人類社會什麼樣的好處？
　　在目前我們所認知的人工智慧技術發展下， 電腦或機器人即使具有高度智慧，應該還是以人類的指令為最優先，因為其唯一的目的在服務人類。透過提供使用者有用的輔助資訊，或是幫助人類解決問題，以給予人們更便利的生活。然而人工智慧的發展為了突破目前的限制需要大量標記的資料進行學習， 近年來有些先進的研究正慢慢從傳統的監督式學習往自主式學習來發展。若依照這個發展趨勢，部分具高度智慧的電腦已開始具有自主學習的能力，它們將會變得愈來愈聰明，甚至在未來也可能會具有自我的意識。當電腦經由自主學習所得的判斷結果跟人類的命令相互牴觸時，該如何規範電腦的判斷結果，會是一個很複雜的問題。由此可想而知，未來人工智慧的運用會牽涉到許多科技倫理的議題，該如何制定適當的科技倫理及法律來規範人工智慧的發展與使用，這對人類未來的科技文明發展來說是一個極為重要的課題。我們應集思廣益來制定完善的法律與倫理規範， 以導引人工智慧技術往正確且健全的方向發展。
　　過去一般民眾普遍對人工智慧技術的認識較不足， 而且對新技術的能力及其限制無法精確地掌握， 以致於社會尚未制定相關的法律及倫理規範以導引技術的發展。《智慧新世界》此書邀集國內在人工智慧各領域的頂尖學者專家， 以深入淺出的方式探討人工智慧多個重要且關鍵的領域，包括機器學習、電腦視覺、語音辨識、自然語言處理及大數據分析等。另外此書也探討一些人工智慧在不同領域的應用，包括醫學、生物基因、法律及音樂等領域，同時也透過許多實例描述目前人工智慧技術的問題。透過這種科普介紹的方式，可以讓一般不具相關技術背景的讀者對人工智慧有全面性的認識， 進而幫助我們思考人工智慧對於社會的影響，預期此書對於相關科技知識普及化可挹注一股強大的力量。
　　雖然人工智慧的研究至今已有超過60 年的歷史，就長遠來看我認為現在還處於發展的初期，未來還有很長的路要走；但隨著人工智慧的技術快速進展，相關應用日趨成熟，目前工業界在智慧語音對話、聊天機器人、人臉辨識、自動駕駛、精準醫療、智慧製造及智慧農業等領域已投注相當大的研發能量， 並且皆有將人工智慧應用至實際產品的成功案例。未來使用人工智慧技術的產品會愈來愈多，人工智慧正在以快速的腳步改變我們的生活。期許在可見的未來，我們將生活在一個智慧新世界，同時也是一個具高度人性考量的美麗新世界。──臺灣微軟人工智慧研發中心首席研發總監．國立清華大學資訊工程學系教授賴尚宏

林守德、高涌泉-主編；臺大科學教育發展中心-編著
臺大科學教育發展中心探索基礎科學系列講座
自1825年起，英國皇家科學院舉辦了「皇家科學耶誕講座」，以富有教育性、趣味性的方式，將科學知識介紹給社會大眾，提升英國學子、民眾的科學素養。無數的學者曾在此講座中講授科學知識，而除了在第二次世界大戰時曾暫停舉行外，這一具有古老傳統的科普講座，至今仍持續不斷。

臺灣大學科學教育發展中心自2009年起，師法「皇家科學耶誕講座」，舉辦「探索基礎科學講座」，借重學養與教學俱佳的科學大師們開講，與有志探索科學世界的朋友們共聚一堂。講座的主題與基礎科學知識緊密相連，每期輪流就數學、物理、化學、生命科學、地球科學各學門開闢講題，講師們仔細清楚的解說科學原理，許多非科學背景的聽眾們，也能迅速的進入科學世界，體會探索知識的樂趣。

本講講師群是臺灣學術界關於「人工智慧」研究的各方翹楚：
林守德
▸臺灣大學資訊工程學系教授．沛星科技首席機器學習科學家
林軒田
▸臺灣大學資訊工程學系教授
陳銘憲
▸臺灣大學電機工程學系特聘教授
陳信希
▸臺灣大學資訊工程學系特聘教授
莊永裕
▸臺灣大學資訊工程學系教授
邵軒磊
▸臺灣師範大學東亞學系副教授
李宏毅
▸臺灣大學電機工程學系副教授
李政德
▸成功大學數據科學研究所副教授
張智威
▸HTC健康醫療事業部總經理．史丹佛大學電腦系客座教授．日本SmartNews人工智慧顧問
陳倩瑜
▸臺灣大學生物產業機電工程學系教授
楊奕軒
▸中央研究院資訊科技創新研究中心副研究員

推薦序
序
CHAPTER 1　當人類智慧碰到人工智慧
人工智慧是什麼？至今走了多遠？
人工智慧的第二次寒冬與起飛
人工智慧離終點還有多遠？人類智慧是否接近人工智慧？
人工智慧能帶人類走多遠？走向哪種未來？
演講之外：問答大彙整
認識歷史，放眼未來發展
CHAPTER 2　開發機器的學習潛能──鑽牛角尖或舉一反三？
進入「機器學習」領域的契機
「會揀土豆」的機器學習軟體──圖形介面
雖然都是分類，巧妙卻各有不同
機器學習是什麼？
機器學習在學什麼？
讓人常常混淆的：巨量資料（食材）、機器學習（工具）、人工智慧（菜餚）
為什麼要用機器學習？
機器學習vs.人類學習
機器學習應用三要素
機器學習的方法
機器學習「可行性」的三要素
機器學習的犯錯日常
以開車比喻機器學習的鑽牛角尖
機器學習未來會怎麼用？
CHAPTER 3　鑑往知來──由茫茫過往數據中，淘出新知
前言：迎接新的科技典範轉移
資料探勘介紹
資料探勘應用
透過AI帶動產業升級
演講之外：問答大彙整
總　結
CHAPTER 4　子非人，安知人之語？──談自然語言處理
與生活形影不離的應用──機器翻譯
美國版的百萬小學堂，這次要與超級電腦一起比賽──問答系統
從紛亂的資訊中獲取關鍵訊息──意見探勘
淺談自然語言處理
機器是否已經達到人類的境界了呢？
CHAPTER 5　電腦視覺──一場做了五十年的暑假作業
電腦視覺和人工智慧
電腦視覺的基礎
Is this a cat?影像辨識的難題
人臉偵測
深度學習與神經網路
影像分類──AI在電腦視覺上的革命
電腦視覺的應用和侷限──以自動車與無人商店為例
人工智慧的成果與前景
CHAPTER 6　用人工智慧解答法律問題
法律裁判的本質
人工智慧與法律資料分析
人工智慧直接理解裁判文書的前景
CHAPTER 7　機器如何聽懂我們說的話？
機器是怎麼聽懂人說話的？
跟著鄉民去湊熱鬧
讓機器懂你的心
機器創作家
阿笠博士的變聲器
回顧語音辨識
你的語言主流嗎？
回到原點：人類如何學會說話
展望未來：語音辨識的理想境界
CHAPTER 8　大數據中的小世界──連結你我的社群網路
從點到點的關係──網際網路是怎麼一回事？
人與人之間的距離有多遠？六度分離的世界
社群網路的成因──偏好依附法則
社群網路中的人工智慧
以人為主的社群網路
萬物皆可表示成網路
大數據與社群網路
CHAPTER 9　與數據拔河──人工智慧的應許和限制
從尼泊爾經驗看電腦視覺的盲點
尚未到來的革命？踩在大數據肩膀上的人工智慧
讓AI處理AI：朝向自動化人工智慧發展
DeepQ：增強式學習的AI醫生代理人
沒有大數據怎麼辦？湊合著用或自己創造吧！
AI能讓我們更幸福嗎？
CHAPTER 10　用人工智慧探索DNA中的調控密碼
我們都是超級電腦──基因運作機制
基因組的個體差異
基因表現與轉錄調控
應用機器學習尋找基因鑰匙孔
從理論到應用：實例分享
演講之外：問答大彙整
展望：深入瞭解生命的祕密
CHAPTER 11　人工智慧與音樂科技
AI音樂家的四種面貌
AI Listener──聲部分離
AI Composer──混成、生成與多音軌技術
AI音樂的挑戰與契機
附　錄
版權宣告
封　底