第 I 部　人工智能將改變十年后的工作與社會
第 1 章　AI（人工智能）的發展現狀　
飛速發展的人工智能研究
從“能夠做什么？”思考人工智能
AI 的定義、語義的擴展
五花八門的 AI ：人工智能并非萬能，種類、方向上的多樣性
“強 - 弱”“專用 - 通用”“知識和數據量”三種分類
IBM 的“沃森”是“專用AI”的集合體
研究者眼中的 AI 各不相同　
當前真實的 AI 和人們期待的 AI
為什么第三次 AI 熱潮名副其實
能夠滿足產業需求的 AI 發展　
為什么大數據離不開 AI　
第 2 章　白領階層的工作將發生怎樣的變化？
支撐智能生產的 AI
消費者接觸點、企業間、企業內業務流程所追求的實時化　
對實時化要求較高的行業、業務　
AI 將取代哪些業務？
第 3 章　IoT 與人工智能：合作的擴展
IoT 離不開 AI
機器融入社會生活　
第 4 章　數據解析改變企業經營
何為“分析”　
重點是“非數據化的對象”
怎樣收集顧客的意見：在非定形數據分析中充分利用 AI
全自動解析、匯總意見反饋：人類專注于高度的分析　
人類和機器相互配合短時間內繪制定位圖　
IBM 公司的“分析學”　
是否還需要數據科學家？　
數據干擾處理依然是一項重大課題　
第 5 章　“認知 / 識別能力”的提升改變社會生活
背景：圖片時代　
直觀感性地理解深度學習　
人類的感覺和認知能力居然是數碼的！　
目前深度學習的可能性和限度　
深度學習工業應用中的關鍵：用于算法訓練的數據制作與選擇
第 6 章　“學習 / 對話能力”的提升改變社會生活
“會思考的計算機”怎樣用自然語言進行理解、思考、質疑？　
“摘要”的功能極為關鍵　
忠實于人類的智體作用
人類在智體的協助下變得更加輕松　
“智體夢”在 API 合作有望成真
人類學習與深度學習的區別是什么
第 7 章　人工智能與未來媒體：記者將被 AI 淘汰？
越來越廣泛的工商業應用
金融圈的科技革命：AI Fintech
X-Tech 時代：AI 和非傳統型IT 向各行業滲透　
X-Tech 的后援：開放數據　
Media-tech ：機器人能否取代記者？
AI 已能寫出自然的文章　
與藝術的大膽結合！人工智能的著作權如何界定？　
創作一個 100 萬 PV 作品的人類 vs 創作 100 萬個 1PV 作品的 AI　
第 II 部　人工智能與未來商業
第 8 章　新服務的誕生
AI 將催生哪些新服務和新行業？
AI 藝術創作：深度學習如何服務人類創作？
AI 基于大數據和知識自動選擇背景音樂
新服務開發的基礎：AI 及知識處理應用服務發展的可能性
第 9 章　既存服務的改善和高效化
咨詢臺的糾紛調解：故障檢修與答疑　
解析、預測供需和顧客動態，優化產量和速度　
醫療和健康管理領域中低成本圖像診斷方興未艾　
AI 保證駕駛安全和車險公平　
Fintech ：既存金融服務的延伸　
對話型機器人帶來人性化電子交易　
安保、倉儲、物流、檢修、消防、警察、防工實時監控
第 10 章　制造業 IT 化升級的
AI ：制造業起死回生的重要契機　
X-Tech、制造業 IT 化這種本末倒置的發展能否成為主流？　
什么是深度學習？
AI 被應用于工廠內部檢測　
3D 打印革新制造業　
單元生產中人類的好搭檔 AI 和雙臂機器人
第 11 章　廣告業、市場營銷的巨變
市場營銷的自動化　
社交媒體與人工智能　
社交廣告、社交媒體營銷的未來　
通過大量對照發掘眾多潛在顧客
第 12 章　人工智能在農林水產業中的應用
智能農業時代還有多遠？　
農業 IoT 不只是植物工廠：數據收集和分析　
AI 養蜂、AI 養魚　
AI 能否代替人類承擔農林水產業中的繁重勞動？
人工智能如何促進智能農業發展？
第 13 章　間接業務也會受到影響
AI 技術在人才匹配方面的應用　
人事相關的具體 KPI 實施政策和問題
第 III 部　人工智能何去何從
第 14 章　AI 研發趨勢
大國逐鹿，如何搶占 AI 高地？
從專用 AI 到通用 AI 的實用化之路　
產業的清規戒律：劣質 AI、偽造 AI 的亂象　
融入 AI 的產業重組和行政服務改革　
AI 語境下怎樣發展教育、培養人才？　
有選擇地開發能夠為每個個體帶來幸福的AI
第 15 章　AI 與人類的未來：深度學習將淘汰人類？
關于技術奇點　
難以提前預測的機器人、AI 失控　
詳細解讀牛津大學的預測：機器將取代哪些工作？　
在新式工具的輔助下普通人也能夠從事創造性的工作，提升工作效率和收入　
生活的智慧在于凡事多問“為什么”　
海外大型企業壟斷生產資料？　
派遣、外包文化下以 AI 為前提的重構與解體將加速