序

最近幾年，媒體頻繁報道人工智能的相關信息。從使用了深度學習的圖像處理和語音識別，到汽車自動駕駛和機器人等領域，人工智能已經為人們所熟知。特別是 Google 旗下的 DeepMind 公司在 2016 年開發的人工智能圍棋系統 AlphaGo（阿爾法圍棋）擊敗了專業圍棋選手一事，進一步提升了公眾對于人工智能的認知。技術奇點（singularity）來臨一事被頻繁提及。

2003 年，我因為工作需要開始接觸數據分析。當時人工智能這一術語已經存在了很長一段時間，我也使用過神經網絡等機器學習方法，但并不覺得有多么智能。當時幾乎沒有日文版的 R 語言教程，我只能根據 S-PLUS的使用手冊來安裝 R，然后基于 SOM 和 進行數據分析。

在 2012 年左右，一股大數據熱潮席卷而來，使用分布式文件系統和并行分布處理等方法的大規模數據分析變得廣為人知，數據科學家成為熱門職業。再加上后來的物聯網（Internet of Things，IoT）以及機器學習和深度學習，人工智能迎來了一次熱潮。

如果站在 2003 年看 10 年后的變化，會有一種恍如隔世的感覺。機器學習和深度學習取得了突飛猛進的發展，人工智能和數據科學的前沿技術以非常快的速度更新著。這時候，我們需要停下腳步，從整體審視人工智能，看看它到底會發展到什么地步，究竟可以為我們做些什么。

本書就在這樣的背景下應運而生。書中涵蓋人工智能各方面的內容，閱讀本書的讀者不需要有多么深厚的知識儲備。另外，作者不惜筆墨對新技術進行了介紹，希望讀者能在多個方面有所斬獲，也希望本書能夠成為讀者深入探索人工智能領域的起點。

本書適用于所有對人工智能和數據分析感興趣的人。

東京農工大學農學府農學部　特約教授

信息處理學會 IT 論壇“大數據應用論壇”代表

石井一夫

2016 年 12 月吉日