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AIQ：不管你願不願意，現在已是AIQ比IQ、EQ更重要的時代
AIQ: How People and Machines Are Smarter Together
作者：
尼克•波爾森Nick Polson、詹姆士•史考特James Scott
譯者：
何玉方
分類：
行銷企管
／
企管•資訊科技
叢書系列：金商道
出版社：
商業周刊
出版日期：2019/1/24
ISBN：9789867778468
書籍編號：kk0481819
頁數：304
定價：
450
元
優惠價：
95
折
427
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
絕版書
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AIQ：不管你願不願意，現在已是AIQ比IQ、EQ更重要的時代 內容簡介 工業時代靠IQ，資訊時代要EQ──── 智慧革命時代，若想跨域轉型求生 駕馭全世界的機器替你做事 唯一致勝方程式 ── AIQ ＝AI ╳ IQ ★美國亞馬遜書店讀者4顆星評價 ★《華爾街日報》、《星期天泰晤士報》、《經濟學人·商論》、暢銷書《蘋果橘子經濟學》作者李維特、經濟學大師泰勒·柯文好評強推 「終於有人站出來撰述這個劃時代的主題了。」───《蘋果橘子經濟學》暢銷作家 李維特 AI革命正在重塑我們的世界，就像工業革命重塑十九世紀的世界一樣。「AIQ」，就是善用AI技術的能力，檢測一個人能否善用AI來提升工作與生活的便利性，讓自己過得更好。 AI不是科幻電影的機器人，而是「演算法」，無處不在且無時無刻都在「改變」我們的生活，例如醫生用AI診斷和治療癌症、銀行用AI檢測詐騙行為、電力公司用AI節能省電……有些改變帶來莫大希望，包括高效完成繁複作業、提供更安全的工作場所與更完善的醫療保健、減少語言障礙等，但有些改變也敲醒警鐘，例如就業機會減少、數據運用與個人隱私的拉鋸，乃至AI導致錯誤決策卻毋須承擔責任。 因此，本書鎖定三大面向，闡述「人機分工協作、共存互生再生」的重要： 一、想在世界立足，必須瞭解智慧機器如何運作，也就是「演算法」：幾乎所有AI系統都遵循同樣的「演算法流程」範本。 二、AI只說一種語言──數學語言。理解AI背後的數學運作，就會發現它不再神祕難解。作者保證：數學白痴也不用擔心，人工智慧的數學非常簡單！ 三、AI不是威脅，人機不該對立，應思考如何共存共榮：人類可以利用機器克服內在的認知弱點，學習機器的運作邏輯，強化自身思考方式，如此一來，快樂、效率、成就感都能升級進化。 本書特色 1. AI關鍵發展史上，7個人類智慧影響人工智慧的故事 AI，其實是老智慧激出新創意，大幅降低改變世界的門檻，一個微小創意都可能改寫商業邏輯、顛覆生活形態。透過程式語言女王、白衣天使南丁格爾、天才科學家牛頓、洋基傳奇打者等人的故事，瞭解數據、機率與更好的思維方式。古早以前經過驗證的先人創意，在以人工智慧為核心的新技術革命中，仍然扮演關鍵要角！ ►Netflix稱霸影音產業的創新商業模式「個人化推薦」，源自二戰流亡數學家為拯救無數飛行員而發明的「生存推薦系統」。 ►「宇宙有多大？」此流傳數千年的大哉問，與「機器學習」大有關係，影響範圍從小黃瓜分類、照片辨識乃至掃蕩公廁衛生紙小偷。 ►即時監控系統的誕生自牛頓最嚴重的一次「數學錯誤」，提醒我們在海量數據中「偵錯」有多重要。 ►「向電腦大聲說出指令，任何商品都會被送到家門口」Alexa、Google Assistant智慧語音助理的成功，多虧60年代程式語言女王率先用英語成功與電腦溝通。 2. 解讀促進AI發展的4大元素 站在巨人肩膀上，學習如何透過AI時代最關鍵的4大元素，培養利用AI解決實際問題的能力，大幅提升你的AIQ！ ►速度更快的晶片 ►有價值的巨量數據資料 ►雲端計算 ►最重要的「創意」 3. 機器智慧（machine intelligence）新解！借助人工智慧之力「放大」人類智慧 學習機器的運作邏輯，用機器克服內在的認知弱點，強化自身思考方式，做出精準又有遠見的決策──你對機器越瞭解，你的AIQ就越高。 名人推薦 陳昇瑋▕ 台灣人工智慧學校執行長 葛如鈞▕ 北科大互動設計系助理教授 鄭國威▕ 泛科知識共同創辦人 謝伯讓▕ 腦科學家，《大腦簡史》作者 史帝文．李維特▕《蘋果橘子經濟學》暢銷作家 泰勒•柯文▕ 經濟學大師暨《再見，平庸世代》暢銷作家 各界盛讚 雖然我不是電腦科學家，但人工智慧是我一直很關注的主題。為了製作泛科學院的「從零開始的 30 堂人工智慧必修課」，我在 2018 年 10 月到 12 月，密集地讀了快 30 本人工智慧科普書，雖然這些書各有切入點，但也顯出高度的一致性。正當我認為已經沒有其他寫法的時候，我看到《AIQ》這本書，大為驚艷。 本書作者不愧是名校的教育者，循序漸進且循循善誘，同時著重歷史縱深與技術觀念，讓人工智慧卸下媒體套上的光環，以最原始、最核心的樣貌，讓讀者能藉著作者的鋪陳獲得最重要的AI思維，除了好看，我認為也是最適合做為教科書的人工智慧論述。我極為榮幸有機會推薦本書，也會將這本書列為我的課程的延伸必讀好書。──────────鄭國威，泛科知識共同創辦人 你知道要如何找出戰火下飛機的脆弱機身部位嗎？你知道如何有效率地找到沉船嗎？你知道如何找到消費者可能會喜歡的商品嗎？最好的方式之一，不是閉門苦思推理，而是要透過人工智慧（大數據和條件機率），來幫你找出解答。在這個充滿資訊的世界之中，除了IQ和EQ，未來的致勝能力還需要AIQ，也就是知道哪裡可以使用AI，以及如何使用AI的能力。這本書中深入淺出的故事和描述，將為你打開一條道路，幫助你理解並運用AI。 ──────────謝伯讓，腦科學家、《大腦簡史》作者 終於有人站出來撰述這個劃時代的主題了。本書探索驅動未來科技的創意發展史，令人驚嘆，同時揭開背後核心概念的神祕面紗，以積極、有趣的視角，凝視人類創造力與功能強大的機器相結合，得以釋放出無限潛力。──────────史帝文•李維特（Steven D. Levitt），《蘋果橘子經濟學》共同作者 「角度新穎，充滿獨創見解（真不可思議）！針對AIQ這個主題作了出色的闡述。」──────────泰勒•柯文（Tyler Cowen），經濟學大師暨《再見，平庸世代》暢銷作家 本書以行之有效的方法形塑AI的樣貌，縮短它與讀者的距離，譬如說，電腦只是解決相似問題比較快的工具。就像書名所示，AIQ一詞結合了AI與IQ，強調人類必須兩者兼得。──────────《華爾街日報》 論述嚴謹周全，卻出奇地簡單易讀。完整說明AI 的實際發展與運用之餘，也針對優劣得失懇切提出質疑……AIQ一書扮演著無可挑剔的「解釋者」（explainer）角色，複雜難懂的主題變得簡單明瞭，不僅勾勒出如何利用AI把事情做對做好的鮮明藍圖，同時清楚指出AI也會走錯路。──────────Strategy + Business雜誌 極富娛樂性與說服力。本書旨在說明人工智慧如何獲致出色結果。兩個作者就像興奮又激動的技師，打開了一輛超跑的引擎蓋開始解說，文字充滿熱情，數據科學（data science）在他們筆下變得平易近人又振奮人心。──────────《星期天泰晤士報》 波爾森和史考特帶領我們一窺人工智慧和數據科學的葫蘆裡到底賣什麼藥，讓我們明白大多數演算法的背後，其實是人類設法解決問題、試圖讓世界變得更美好的故事。本書對於電腦在生活各層面無所不在、徹底發揮影響力的這個時代，提出樂觀的願景，引人入勝。──────────麥可•凱西（Michael J. Casey），麻省理工學院媒體實驗室數位貨幣計畫高級顧問、《真相機器》（The Truth Machine）共同作者 終於有講述AI與數據科學概念的作者是貨真價實的「數據行家」了！本書作者不僅戳破時下媒體膨風的觀點與迷思，也清楚說明屢屢繳出亮眼成績的演算法背後有何概念，以及如何運用巨量數據來建置演算法。不過，他們也很清楚演算法的限制與潛藏的風險，因此呼籲我們的社會必須仔細審視、甚至規範演算法的用途。故事好看，細節說明恰到好處，一讀就停不下來：我自己也獲益良多。──────────大衛．史匹格哈特爾（David Spiegelhalter），劍橋大學統計實驗室公眾理解風險中心（Public Understanding of Risk）溫頓教授（Winton Professor）
作者簡介 尼克•波爾森Nick Polson 芝加哥大學布斯商學院（Chicago Booth School of Business）計量經濟學和統計學教授，鑽研領域包括人工智慧、貝氏統計學和深度學習，經常在國際會議上發表演講。現居芝加哥。 詹姆士•史考特James Scott 德州大學奧斯汀分校統計學副教授。取得馬歇爾獎學金之後在劍橋大學主修數學，2009年於杜克大學取得統計學博士學位。目前發表超過45篇同儕審查的學術文章，同時進行許多跨領域的研究合作，幫助合作者瞭解自家領域數據的力量。史考特與妻子艾碧蓋爾（Abigail）現居德州奧斯汀市。 譯者簡介 姓名：何玉方 英國蘭卡斯特大學（Lancaster University）應用語言學博士，專研文體風格學，現居英國從事教學研究，兼職翻譯，譯著有《統計數字：是事實，還是謊言？》（Damned Lies and Statistics）、《動物農莊求生計》（How Stella Saved the Farm）、《人性公式大接管》（The Formula: How Algorithms Solve All Our Problem...and Create More）等書。
目錄 各界好評 推薦序∣「從前、從前……」凡是都有個從前，AI也是────葛如鈞 序章 AI究竟是什麼？ 我們如何走到今天這一步？ AI焦慮症 淺談AI與數學二三事 第一章 看出沉默證據的流亡數學家 二戰英雄暨統計學家亞伯拉罕•沃德 真相，其實在未返航的軍機上 被忽略的數據：別讓看不見的唬了你 未返航的轟炸機，未知的用戶評分 隱藏特徵所道出的真相──關於用戶和Netflix 推薦引擎帶來的正負效應 第二章 洞燭幽微的女天文學家 輸入與輸出：機器如何識別模式？ 重大天文發現 在數據中運用預測規則 超越線性模型 第三章 牧師、潛艇與自駕車 機器人革命 尋找失踪潛艦就像定位自己的位置？ 貝氏定理──從牧師到機器人 貝氏定理如何讓人更聰明？ Column∣貝氏定理的數學公式 第四章 奇異恩典──神奇的程式語言女王 兩大創新革命 程式語言女王──葛麗絲•霍普 自然語言革命：從Grace 到Alexa 1980∼2010年：統計自然語言處理如何發展 文字如何轉換成數字 第五章 英國皇家鑄幣廠的天才 牛頓的第二事業 貨幣樣本年度驗測 Column∣平方根法則 人工智慧時代的異常檢測 數位時代的魔球 第六章 提燈巡房天使──南丁格爾 克里米亞的天使 南丁格爾對數據科學的貢獻 AI時代可避免的傷害 AI足以拯救一切？ 遠距醫療 下一步如何發展？ 第七章 洋基快艇 迪馬喬的故事與輕率推斷的後果 運算模式失效 運算模式也會老化 假設偏差，結果誤差 致謝 原文附註 附錄：中英名詞對照表
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