序
人工智慧（AI）深受各界矚目，出現在電影、動漫中的人工智慧，有時會被塑造成知識豐富，可以做出正確判斷的全知全能者。但是現在引起討論的人工智慧並非如此。不過，即便是這樣，也不能認為「人工智慧沒什麼大不了」，而且「人工智慧與我的工作或生活毫不相干」的想法也過於草率。
那麼，「人工智慧」究竟有何過人之處？那就是：人工智慧擁有至今電腦沒有的能力。首先是「視覺」。因為相機及感測器的效能提升，可以收集到豐富的數位影像，而在電腦中完成了辨識影像的基礎。但是，即使有了基礎，沒有調查、辨別的能力，就毫無意義。過去就是處於這種情況。然而，隨著「類神經網路（Neural
Network）」技術的實用化，提高了解析影像，分辨物體的能力。不過，要發揮這項能力，必須經過「學習」（機器學習），龐大的大數據就是教材，人類要花多年才擁有的「視覺經驗」，電腦透過大數據，瞬間就能體驗、分析、學習。而這裡使用的是稱作「深度學習」的結構。利用深度學習，電腦可以分辨物品，找出判斷模式。得到視覺的電腦，可以推測貓狗、人類的性別、年齡。如果安裝在汽車上，可以辨別交通號誌，辨識行人及周圍的車輛。這種情況類似孩童在短時間內，快速學習、成長為大人的過程。雖然無法瞭解尚未學過的事物，但是只要從學習過程中找出模式，就可以計算出高準確率的預測結果或做出正確判斷。過去電腦做不到，或我們認為不可能的事情，如今都變得可以達成。
學習再判斷的能力不限於視覺，研究人員也試圖提高電腦的「聽覺」。整合高效能的感測器，讓電腦獲得各種「感覺」的日子已近在咫尺。電腦與人類最大的差別，就是有沒有「感覺」或「情感」。但是，現在也試著迅速縮小這個部分的差距。在我們的生活中，處處都仰賴包括電腦在內的電子設備。現在，網際網路可以說是生活中的重要基礎建設之一。
獲得視覺與感覺，提高了預測及判斷能力的電腦，能做到的事情，與過去大相逕庭。對於因為工作而開發或使用電腦的人而言，今後數年之間，電腦做得到的事情，可能會有非常大的變化。在我們的生活中，至今由真人負責的多數工作，也可能被電腦或機器人取代。不論「人工智慧」這個名詞或表現恰不恰當，毫無疑問地，電腦改革正在發生中。
本書要說明，現在成為討論話題的「人工智慧」究竟是什麼？認為電腦近似人類的理由及其結構，「類神經網路」及「深度學習」等名詞解說、成為矚目焦點的IBM Watson、AI運算究竟如何實用化等。透過本書，若能讓你瞭解電腦的變革、AI運算的端倪，筆者將深感榮幸。倘若你會永遠留存這本書，筆者將感覺無比欣喜。
趁著本書出版之際，在此對編輯部的工作人員，以及承蒙協助的企業、研究機構的各位，致上十二萬分的感謝。
