《漫话人工智能：坂本真树老师带你轻松读懂人工智能》将读者群设定为普通大众，旨在令不熟悉人工智能专业词汇、没有专业背景的普通读者也能够读懂本书。书中所选取的都是人工智能基础研究相关的代表性主题，也是读者想要了解的问题，如人工智能是什么时候出现的，人工智能会超越人类吗，什么易导入人工智能，什么不易导入人工智，怎样从信息角度来学习人工智能，人工智能应用的领域有哪些等等。 本书语言通俗易懂，采用大量插画进行讲解，一一为读者解答了人工智能的问题，不论是对人工智能感兴趣的非专业人士，还是准备从事人工智能相关工作的学生，都能通过本书了解人工智能的方方面面。

第1章 人工智能是什么？ 1.1 人工智能是什么时候出现的？002 ● 人的智能？人工智能？003 ● 图灵测试：哪个是人类？004 ● 寂寞的人工智能？！006 ● 人和人工智能的区别007 ● 伴随着计算机发展009 ● AI的历史：达特茅斯会议010 ● AI的历史：**次人工智能热潮011 ● AI的历史：第二次人工智能热潮013 ● 现在，第三次人工智能热潮！015 1.2 这是人工智能？016 ● 人工智能与机器人的区别017 ● 机器人研��？人工智能研究？019 ● 人工智能需要身体吗？020 ● 第1级人工智能023 ● 第2级人工智能024 ● 第3级人工智能026 ● 第4级人工智能，专用人工智能027 ● 第5级人工智能，通用人工智能028 1.3 人工智能会超越人类吗？030 ● 奇点是什么？031 ● 奇点：可怕？不可？032 ● 如何实现通用人工智能？033 ● AI导致人类灭亡的可能性有多大？034 ● AI之下我们的未来会怎样改变呢？036 ● 将来，哪些职业会消失？037 ● 将来，哪些职业会留下来？039 第2章 容易导入人工智能的事物和不容易导入人工智能的事物 2.1 容易导入人工智能的事物042 ● 可以导入网络上的任何信息043 ● 0和1数字数据044 ● 各种数据（语言、动画、音频）046 ● 让计算机拥有视觉048 ● 数码相机的演变049 ● 像素提高，超过人类？！050 ● 世界共享的数据051 ● 图像识别的竞赛：ILSVRC052 ● 让计算机拥有听觉054 ● 使用两个麦克风的语音识别055 ● 多个麦克风056 ● 把语音转化成文字？058 ● 声学模型和语言模型060 2.2 不容易导入人工智能的事物 062 ●“意思”很难懂…… 063 ● 什么是语义网络？ 064 ● 不理解“意思”也能够做出回答？ 065 ● 什么是潜在语义分析？ 067 ● 为什么Torobo-kun 选择放弃 067 ● 如果要变聪明，需要五感齐备吗？ 069 ● 人工智能的味觉是什么？ 070 ● 人工智能的嗅觉是什么？ 070 ● 将来会怎么处理气味？072 ● 人工智能的触觉是什么？073 ● 实现触觉真的很难！074 第3章 人工智能是怎样从信息中学习的？ 3.1 什么是机器学习？ 078 ● 让机器设备（计算机）也能够学习！ 079 ● 什么是监督学习？ 080 ● 分类问题：判断垃圾邮件 082 ● 回归问题：预测数值 084 ● 寻找合适的线（函数）！ 085 ● 当心过度学习！ 088 ● 什么是无监督学习？ 090 ● 试着分组吧！ 092 ● k-means 分类方法 094 ● 强化学习是“蜜糖”与“鞭子” 095 3.2 什么是神经网络？097 ● 大脑依靠神经元运作098 ● 人工神经元的构造100 ● 代表了重要度和信赖度的权重102 ● 赫布定律103 ● 什么是感知机？104 ● 线性不可分！105 ● BP算法（误差反向传播算法）106 ● 为了减小误差，调整权重！108 ● 增加层数：信息传递不到!110 ● 支持向量机的优点是什么？110 ● 权衡过度学习和泛化112 3.3 深度学习有哪些厉害之处？113 ● 深度学习成名的日子114 ● 能够自己提取特征，厉害！115 ● 4层以上的深度学习116 ● 自编码的输入和输出是相同的！117 ● 让输入与输出具有相同的意义118 ● 或许和人越来越像？120 ● 深度学习的方法120 3.4 AI三大模型中的“遗传算法”是什么？124 ●AI三大模型的方方面面125 ● 以达尔文的进化论为基础125 ● 遗传算法的使用方法126 第4章 人工智能的应用实例 4.1 人工智能的进化在“游戏”中的应用实例130 ● 游戏AI 的进化历史130 ●人类与AI 对战（国际象棋篇）132 ●人类与AI 对战（日本象棋篇）133 ●人类与AI 对战（围棋篇）134 4.2 第三次AI热潮的导火索在“图像”领域的应用实例136 ● 谷歌的猫136 ● 图像识别的发展138 ● **领域的应用（庄野实验室）139 ● **领域的应用（恶性黑色素瘤的判别） 140 ● **领域的应用（癌症的检测）141 ● 为了提高诊断的准确度142 4.3 “自动驾驶AI”的实际应用143 ● 自动到什么程度？143 ● 为了实现自动驾驶145 ● 自动驾驶的训练步骤146 ● 为了掌握位置和情况147 ● 事故的原因究竟是什么？ 149 4.4 “对话AI”的应用实例150 ● 为了和计算机对话150 ●“有知识”对话AI152 ●“无知识”对话AI154 ● 制造对话的三种技术155 ● 为了自然的对话156 4.5 “遗传算法”在“拟声拟态词”上的应用实例158 ● 贴近人心的拟声拟态词158 ● 生成拟声拟态词的系统159 ● 拟声拟态词的生成160 ● 在优化过程中要做些什么呢162 4.6 AI在“艺术”领域的实践164 ●AI在艺术方面的挑战（小说篇）164 ●AI小说项目166 ●AI在艺术方面的挑战（绘画篇）168 ●AI在艺术方面的挑战（作曲篇）170 结语171 参考文献174 索引176