서문
역자 서문
제1장 AI 관련 기술의 최전선~과거부터 미래까지의 계보
1-1 AI 의 무엇이 대단한가 ? 어떤 식으로 사회를 바꾸는가 ?
1-2 눈을 가진 컴퓨터
1-3 의도를 이해하면서 대화하는 생성형 AI
1-4 Microsoft Office (365) 에 생성형 AI「Copilot( 코파일럿 )」을 추가하면?
1-5 인구 감소·저출산 고령화 , 사회 문제와 AI
1-6 ICT 의 최신 기술을 인간의 신체에 비유하면
1-7 AI 란 무엇인가 ?
1-8 AI 개발 , 기계 학습·AI 모델 작성·추론
1-9 강한 AI 와 약한 AI, AGI 와 SGI
1-10 토요타가 개발한 농구 AI 로봇
1-11 바둑으로 인간을 이긴 인공 지능「알파고 (AlphaGo)」
1-12 예상보다 빨리 진화한 바둑용 AI
1-13 전문가 시스템
1-14「IBM Deep Blue」와 인간의 두뇌 전쟁
1-15 딥러닝 (Deep Learning) 도입
1-16 알파고가 강력한 바둑 AI 가 될 때까지
1-17 인공 지능의 황금기와 구글 고양이
1-18 화상 인식 콘테스트 「ILSVRC」에서 딥러닝이 압승
1-19「기계 학습(Machine Learing)」 연구자들이 노벨물리학상 수상
1-20 딥마인드와 게임용 자율 학습형 범용 AI
1-21 패턴 인식 및 식별 AI
1-22「골격 인식 AI( 골격 추정 AI)」- 자세를 읽는 AI
1-23 AI 업계의 승자 「엔비디아」
1-24 튜링 테스트 (Turing test)
컬럼 중국어의 방
1-25 싱귤래리티 ( 기술적 특이점 )
1-26 트랜지스터가 인간의 뇌를 뛰어넘을 때
1-27 지식과 지혜의 차이, 그리고 지능으로
1-28 뇌세포가 차세대 컴퓨터가 된다 - 소프트뱅크와 도쿄대의 연구
제2장 생성형 AI의 등장으로 사회가 변화한다
2-1「트랜스포머 모델」에 의한 세상의 변화
2-2 생성형 AI 의 특징과 종류
2-3 대규모 언어 모델 (LLM)
컬럼 구글의 AI 독점을 막은 OpenAI
2-4 OpenAI 의 「GPT」와 「챗 GPT」
2-5 구글과 OpenAI( 마이크로소프트 ) - LLM의 패권을 둘러싼 경쟁
2-6 AI 관련 주식 가격이 급락 - 딥시크 (DeepSeek) 충격
2-7 환상을 보는 AI- 환각 (hallucination)
2-8 대규모 언어 모델과 검색 기반 생성 (RAG)
2-9 속속 등장하는 일본어 LLM
2-10 표의 내용을 이해하는 AI
2-11 LLM 을 최대한 활용 - 프롬프트 엔지니어링
2-12 텍스트 문자로 일러스트와 그림을 그린다 -이미지 생성형 AI
컬럼 AI의 악용 딥페이크 문제
제3장 AI 기술의 비즈니스 활용
3-1 인간과 자연스럽게 대화하는 컴퓨터
3-2 공장을 전체적으로 디지털 트윈 (Digital Twin) 으로 구축 - 메르세데스/BMW
3-3 보이지 않는 전파를 디지털 트윈으로 시각화 - 에릭슨
3-4 오사카·간사이 엑스포를 앞두고 다국어로 관광 안내를 하는 로봇 - NTT 와 ugo
3-5 주목받는 인간형 로봇 - 휴머노이드
3-6 엔비디아가 「휴머노이드」 개발을 지원
3-7 제조사가 다른 로봇끼리 일본어로 소통 - 유카이 공학 (Yukai Engineering Inc.)
컬럼 프로그래머와 AI 의 협업
3-8 자동 순회 로봇과 생성형 AI 활용의 장점(경비/제조업/플랜트) - ugo
3-9 콜센터 운영자 지원
3-10 연기하고 있는 사람은 어디에도 존재하지 않는 연예인 - 가상 인간 사례 이토엔(ITOEN)
컬럼 미야자키 은행도 AI 탤런트를 기용
3-11 레전드를 생성형 AI 로 디지털 인간화 - AI 미소라 히바리
3-12 실제 연예인을 AI 로 디지털 재현 - 가상 청춘 스타
3-13 진짜와 똑같은 AI 보이스와 윤리 문제
컬럼 대화 보이스 해제에 즈음하여 카지 유키의 댓글
3-14 접수에 생성형 AI 도입 사례
3-15 차세대「AI 에이전트」 개발에 대기업이 집중
컬럼 AI 에이전트 활용 사례
3-16 일하는 방식의 개혁, 전 직원에게 개인용 AI 에이전트 - 액센츄어(Accenture)
컬럼 개인의 기량을 반영한 파트너「AI 버디」
3-17 패션 업계에서의 생성형 AI 활용 사례
3-18 세계 최고 수준의 고성능 생체 인증(음성/지문/안면/홍채 등) - NEC
3-19 증가하는 무인 AI 결제 매장, 그 구조와 장점
3-20 인간 확장 컨소시엄 설립 - 도코모·소니·토요타·혼다 등
3-21 일본 전역에 AI 그리드 (Grid) 를 구축하는「AI 랜(RAN)」구상 - 엔비디아와 소프트뱅크
제4장 입문 AI 관련 기술과 전문 용어
4-1 학습함으로써 판단할 수 있는 AI
4-2 기계 학습과 특징량
4-3 신경망과 분류 문제
4-4 신경망의 구조
4-5 딥러닝 (심층 학습)
4-6 지도 학습과 비지도 학습
4-7 강화 학습
컬럼 알파고와 강화 학습
4-8 오차 역전파법
4-9 신경망을 더 깊이 이해한다
4-10 사람의 움직임과 행동으로부터 배우는「모방 학습」
4-11 전이 학습
4-12 GAN (생성적 적대 신경망)
4-13 트랜스포머 모델
4-14 설명 가능한 AI「XAI」
4-15 AI 가 인간처럼 논리적인 추론을 수행하는「리즈닝 (reasoning)」
컬럼 제로 샷 학습 (Zero-shot Learning)
4-16 테스트 타임 스케일링 / 테스트 타임 증강
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