内容简介：
知識轉移新浪潮，深度學習大爆發。
一本書，解答你我對於人工智慧的所有疑問。
人工智慧翻轉世界的產業革命，
摩爾定律之後的新聖杯！
作者简介：
現任東京大學工學系研究所副教授。1997年畢業於東京大學電子資訊工程系，2002年取得工學博士學位，於同年起擔任產業技術綜合研究所研究員。2005年擔任史丹福大學客座研究員，2007年起擔任現職。兼任新加坡國立大學客座副教授、經營共創基盤公司（IGPI）顧問、日本人工智慧學會（JSAI，The Japanese Society for Artificial Intelligence）倫理委員會主任。專長領域為人工智慧和大數據分析等，是日本頂尖的人工智慧研究者之一。獲選《日經商業周刊》「創造新時代的100人」（2015年12月28日出刊）。
目录：
推薦序 打造有智慧的機器 文／于天立（國立台灣大學電機工程學系副教授）
前言 人工智慧的春天
序章 人工智慧的範疇在擴大：人工智慧會毀滅人類嗎？
人工智慧開始超越人類
汽車會變，機器人也會變
超高速處理的破壞力
人工智慧能否成為科幻小說家？
全球對於人工智慧的研究投資都在加快
面臨失業的人類
人類的危機來臨
如何閱讀本書
第一章 何謂人工智慧：專家與社會大眾的認知落差
人工智慧尚未實現
基本命題：人工智慧「沒理由實現不了」
何謂人工智慧：專家們的定義
人工智慧與機器人的區別
何謂人工智慧：社會的認知
打工族、一般員工、課長、經理
強人工智慧與弱人工智慧
第二章 「推論」與「探索」的時代：第一次人工智慧熱潮
熱潮與寒冬時代
「人工智慧」一詞誕生
利用搜索樹走出迷宮
河內塔（Hanoi Tower）
機器人的行動規畫
對手的存在會讓組合變得龐大
在西洋棋與將棋戰勝人類
祕訣一：找到了更好的特徵量
祕訣二：以蒙地卡羅法改變評鑑機制
窘境在於無法解決現實問題
第三章 只要輸入「知識」就會變聰明：第二次人工智慧熱潮
與電腦交談
以專家系統代替專家
專家系統的課題
何謂表達知識
為求正確記述知識而做本體論研究
重量級本體論與輕量級本體論
華生（Watson，IBM開發的人工智慧系統）
機器翻譯的困難之處
框架問題
符號接地問題
過於前衛的「第五代電腦」
第二次人工智慧熱潮就這樣結束了
第四章 「機器學習」悄悄地在擴大地盤：第三次人工智慧熱潮（二之一）
資料的增加與機器學習
所謂的「學習」就是「分類」
有老師的學習、沒老師的學習
「分類方式」也分很多種
透過神經網路辨識手寫文字
「學習」固然花時間，但「預測」只要一瞬間
機器學習時的難題
為何至今未能實現人工智慧？
第五章 打破寂靜的「深度學習」：第三次人工智慧熱潮（二之二）
深度學習開啟了新時代
自動編碼器將輸入等同於輸出
根據日本全國的天氣推敲地區天氣
手寫文字中的「資訊量」
往深處多挖掘好幾層
谷歌（Google）的貓咪辨識
大幅發展的關鍵在於「強固性」
如何提升強固性
回到基本命題
第六章 人工智慧會超越人類嗎：深度學習之後還有什麼
深度學習起的技術進展
人工智慧不具有本能
電腦有創造力嗎？
智慧的社會意義
奇點真的會出現嗎？
假如人工智慧征服人類
人工智慧必須造福大眾
終章 逐漸轉變的世界：對產業與社會的影響以及戰略
逐漸轉變的事物
對於產業造成的漣漪效應
人工智慧的影響慢慢擴增
不久的將來會消失與留存的職業
人工智慧催生的新事業
人工智慧與軍事
「知識轉移」改變了產業結構
人工智慧技術遭獨占的可怕之處
日本人工智慧發展的課題
人才的多寡是逆轉的王牌
要對偉大的前輩抱持謝意
結語 盡情想像尚未問世的人工智慧
圖表索引
譯名對照