前 言
《從0到1：人工智能賦能商業(yè)的秘密》旨在幫助你了解如何在各種規(guī)模的非營(yíng)利組織中使用人工智能。希望《從0到1：人工智能賦能商業(yè)的秘密》能夠提供一站式解決方案，讓你有信心開(kāi)始在企業(yè)中使用人工智能。為了幫助你實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，《從0到1：人工智能賦能商業(yè)的秘密》分為兩大部分，其目標(biāo)各不相同：
● 第Ⅰ部分介紹人工智能技術(shù)的核心原理，以及公司如何利用人工智能技術(shù)制造出神奇的產(chǎn)品。在該部分的最后，你將了解人工智能能做什么和不能做什么，并知道與技術(shù)人員有效溝通的方式。
● 第Ⅱ部分著重介紹如何為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值，介紹我們?cè)谧稍儗?shí)踐中用于選擇、設(shè)計(jì)和構(gòu)建成功的人工智能產(chǎn)品的策略。
《從0到1：人工智能賦能商業(yè)的秘密》讀者對(duì)象
有三類人從近期人工智能的一連串改進(jìn)中受益：科技企業(yè)家，為創(chuàng)業(yè)者提供大量資金的風(fēng)險(xiǎn)投資人，以及為數(shù)不多的熱門人工智能專家。熱門人工智能專家的薪水高達(dá)7位數(shù)。如果我們5年前就開(kāi)始寫作，就會(huì)針對(duì)技術(shù)類人才撰寫一本技術(shù)手冊(cè)。
如今，我們認(rèn)為技術(shù)類人才已經(jīng)大獲成功，是時(shí)候讓下一代專業(yè)人士加入人工智能革命中了。即將到來(lái)的人工智能時(shí)代的主角們不會(huì)為了技術(shù)進(jìn)步而對(duì)構(gòu)建人工智能應(yīng)用程序感興趣；他們不是計(jì)算機(jī)科學(xué)或數(shù)學(xué)大師，而是特定行業(yè)的專家，希望將人工智能作為解決現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題的工具。
這些未來(lái)的主角中有一些為大公司工作，名片上寫的是CEO、經(jīng)理還是實(shí)習(xí)生都無(wú)所謂。重要的是他們幫助企業(yè)在這個(gè)快速變化的時(shí)代保持競(jìng)爭(zhēng)力。另一些人在小公司工作，我很希望看到他們成長(zhǎng)，創(chuàng)造新的產(chǎn)品和服務(wù)。還有一些人是企業(yè)家，在尋找“明日之星”。還有別忘了那些想培養(yǎng)獨(dú)特技能的學(xué)生和應(yīng)屆畢業(yè)生。
在擔(dān)當(dāng)顧問(wèn)和工程師期間，我們遇到了許多渴望成為人工智能領(lǐng)袖的人(見(jiàn)圖0-1)。我們盡最大努力給他們提供所需要的東西：明確理解什么是人工智能，人工智能可以做什么，以及如何利用人工智能為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值�！稄�0到1：人工智能賦能商業(yè)的秘密》的目的是想讓你加入技術(shù)革命的隊(duì)伍。
圖0-1 成為人工智能領(lǐng)袖
《從0到1：人工智能賦能商業(yè)的秘密》組織結(jié)構(gòu)
《從0到1：人工智能賦能商業(yè)的秘密》內(nèi)容共10章，因?yàn)槟阈枰莆諆商谆炯寄芤詫⑷斯ぶ悄軒肫髽I(yè)中，所以分為兩部分。
第Ⅰ部分是關(guān)于對(duì)人工智能的理解。由于當(dāng)代人工智能建立在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，因此該部分的每一章都會(huì)介紹不同類型的數(shù)據(jù)以及最適合每種類型的人工智能工具。
● 第1章簡(jiǎn)要介紹人工智能的歷史和引發(fā)21世紀(jì)第一個(gè)十年人工智能革命的創(chuàng)新。
● 第2章是關(guān)于核心業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以及人工智能如何在其基礎(chǔ)上構(gòu)建獨(dú)特的產(chǎn)品和服務(wù)。
● 第3章更深入地研究銷售和營(yíng)銷的人工智能應(yīng)用程序。
● 第4章介紹能夠理解、生成和轉(zhuǎn)換圖像、視頻和音頻等媒體的人工智能模型。
● 第5章介紹理解和生成書面文本的人工智能算法。
● 第6章展示向人類推薦個(gè)性化內(nèi)容的模型。
第Ⅱ部分是關(guān)于人工智能的構(gòu)建。該部分旨在指導(dǎo)你在企業(yè)內(nèi)設(shè)計(jì)和構(gòu)建新項(xiàng)目。
● 第7章描述一個(gè)企業(yè)中識(shí)別人工智能機(jī)會(huì)并選擇最佳機(jī)會(huì)的框架。
● 第8章討論構(gòu)建人工智能項(xiàng)目面臨的挑戰(zhàn)，從收集正確的數(shù)據(jù)到招募有效的團(tuán)隊(duì)。
● 第9章討論如何實(shí)施策略，提出構(gòu)建或購(gòu)買技術(shù)的權(quán)衡，以及最小化風(fēng)險(xiǎn)的精益方法。此外，還包括逐步改進(jìn)人工智能項(xiàng)目的策略。
● 第10章提供一個(gè)關(guān)于人工智能如何影響社會(huì)的最終廣泛觀點(diǎn)。
建議按順序閱讀這些章節(jié)，因?yàn)樗鼈兌冀⒃诒舜司o密的聯(lián)系之上，可以讓你有全面的了解。
在線資源
讀完《從0到1：人工智能賦能商業(yè)的秘密》之后，你可能想繼續(xù)學(xué)習(xí)兩大主要領(lǐng)域的知識(shí)。你可能需要加深對(duì)第Ⅰ部分中介紹的人工智能技術(shù)方面的知識(shí)，并開(kāi)始構(gòu)建一些人工智能項(xiàng)目。在這種情況下，你可以從各種在線課程和材料中進(jìn)行選擇。其中最廣為人知的兩門課程是吳恩達(dá)的“機(jī)器學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”課程，可以在Coursera上找到。這兩項(xiàng)都包括編程任務(wù)，并將為你在許多眾所周知的算法背后的數(shù)學(xué)和實(shí)現(xiàn)問(wèn)題上提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。有幾所大學(xué)也在網(wǎng)上提供一些機(jī)器學(xué)習(xí)在線課程，包括視頻講座和家庭作業(yè)。我們推薦斯坦福大學(xué)關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的CS231課程和關(guān)于基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理的CS224N課程。與網(wǎng)上第一手材料相比，大學(xué)課程通常會(huì)更深入地涵蓋理論。
如果你有興趣了解更多關(guān)于人工智能實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)方面的知識(shí)，這方面的推薦會(huì)比較少，《從0到1：人工智能賦能商業(yè)的秘密》第Ⅱ部分將對(duì)此進(jìn)行介紹。事實(shí)上，這也是我們寫《從0到1：人工智能賦能商業(yè)的秘密》的主要原因之一。一些優(yōu)秀書籍可以讓你更深入地了解在構(gòu)建創(chuàng)新產(chǎn)品時(shí)應(yīng)遵循的最佳實(shí)踐。例如，埃里克?萊斯所寫的《精益創(chuàng)業(yè)》(The Lean Startup)(Crown Business，2011)一書涵蓋了第Ⅱ部分中介紹的許多實(shí)驗(yàn)和增量開(kāi)發(fā)技術(shù)。史蒂夫?布蘭克(Steve Blank)和鮑勃?多夫(Bob Dorf)所著的《創(chuàng)業(yè)者手冊(cè)》(The Startup Owner’s Manual)(K&S Ranch Publishing，2012)介紹了一個(gè)很好的分步藍(lán)圖，可用于任何與創(chuàng)新有關(guān)的事情，包括人工智能內(nèi)部和其他方面。
目 錄
第I部分 理解人工智能
第1 章 人工智能概況 3
1.1 當(dāng)代人工智能發(fā)展之路 4
1.2 人工智能革命的引擎：機(jī)器學(xué)習(xí) 7
1.3 人工智能究竟是什么？ 9
1.4 教學(xué)方法 12
1.5 本章小結(jié) 13
第2 章 將人工智能應(yīng)用于核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 15
2.1 在核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)領(lǐng)域布局人工智能 16
2.2 在核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中使用人工智能 18
2.2.1 房地產(chǎn)市場(chǎng)示例 18
2.2.2 為FutureHouse賦予人工智能 21
2.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì) 26
2.2.4 將人工智能應(yīng)用于通用核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 28
2.3 案例研究 30
2.3.1 谷歌如何利用人工智能削減能源開(kāi)支 30
2.3.2 Square如何利用人工智能向小企業(yè)貸款數(shù)十億美元 35
2.3.3 案例研究課程 39
2.4 評(píng)估性能和風(fēng)險(xiǎn) 40
2.5 本章小結(jié) 43
第3 章 將人工智能應(yīng)用于營(yíng)銷 45
3.1 為什么要用人工智能進(jìn)行銷售和營(yíng)銷？ 45
3.2 預(yù)測(cè)客戶流失 47
3.3 利用人工智能提高轉(zhuǎn)化率和追加銷售 52
3.4 執(zhí)行自動(dòng)化客戶細(xì)分 55
3.4.1 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)(或聚類) 56
3.4.2 用于客戶細(xì)分的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) 61
3.5 衡量性能 64
3.5.1 分類算法 64
3.5.2 聚類算法 68
3.6 將機(jī)器學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)與業(yè)務(wù)結(jié)果和風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系起來(lái) 69
3.7 案例研究 72
3.7.1 改進(jìn)目標(biāo)定位的人工智能：Opower 72
3.7.2 運(yùn)用人工智能預(yù)測(cè)客戶需求：Target 78
3.8 本章小結(jié) 81
第4 章 將人工智能應(yīng)用于媒體 83
4.1 用計(jì)算機(jī)視覺(jué)改進(jìn)產(chǎn)品 84
4.2 將人工智能應(yīng)用于圖像分類 88
4.3 使用小數(shù)據(jù)集的遷移學(xué)習(xí) 93
4.4 人臉識(shí)別：教計(jì)算機(jī)識(shí)別人類 95
4.5 使用內(nèi)容生成和風(fēng)格遷移 98
4.6 注意事項(xiàng) 101
4.7 人工智能在音頻領(lǐng)域的應(yīng)用 102
4.8 案例研究：運(yùn)用深度學(xué)習(xí)優(yōu)化農(nóng)業(yè) 104
4.8.1 案例問(wèn)題 108
4.8.2 案例討論 108
4.9 本章小結(jié) 110
第5 章 將人工智能應(yīng)用于自然語(yǔ)言 111
5.1 自然語(yǔ)言理解的魅力 112
5.2 分解NLP：衡量復(fù)雜性 113
5.3 將NLP功能應(yīng)用于企業(yè) 117
5.3.1 情感分析 121
5.3.2 從情感分析到文本分類 124
5.3.3 NLP分類項(xiàng)目范圍界定 128
5.3.4 文檔檢索 130
5.3.5 自然對(duì)話 132
5.3.6 設(shè)計(jì)克服技術(shù)限制的產(chǎn)品 136
5.4 案例研究：Translated 138
5.4.1 案例問(wèn)題 142
5.4.2 案例討論 143
5.5 本章小結(jié) 145
第6 章 將人工智能應(yīng)用于內(nèi)容管理和社區(qū)建設(shè) 147
6.1 選擇的詛咒 148
6.2 使用推薦系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)參與度 148
6.2.1 基于內(nèi)容的系統(tǒng)超越簡(jiǎn)單特征 153
6.2.2 特征和相似性的限制 156
6.3 群體智慧：協(xié)同過(guò)濾 157
6.4 推薦錯(cuò)誤 160
6.5 案例分析：Netflix每年節(jié)省10億美元 162
6.5.1 Netflix的推薦系統(tǒng) 162
6.5.2 推薦系統(tǒng)和用戶體驗(yàn) 165
6.5.3 推薦的業(yè)務(wù)價(jià)值 166
6.5.4 案例問(wèn)題 167
6.5.5 案例討論 167
6.6 本章小結(jié) 168
第Ⅱ部分 構(gòu)建人工智能
第7 章 準(zhǔn)備好尋找人工智能機(jī)會(huì) 173
7.1 不要被炒作所迷惑：業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的人工智能創(chuàng)新 174
7.2 創(chuàng)造：尋找人工智能機(jī)會(huì) 179
7.3 優(yōu)先級(jí)：評(píng)估人工智能項(xiàng)目 183
7.4 驗(yàn)證：分析風(fēng)險(xiǎn) 187
7.5 解構(gòu)人工智能產(chǎn)品 191
7.6 將人工智能項(xiàng)目翻譯成機(jī)器學(xué)習(xí)友好型術(shù)語(yǔ) 196
7.7 練習(xí) 201
7.7.1 提高客戶定位 202
7.7.2 工業(yè)過(guò)程自動(dòng)化 204
7.7.3 幫助客戶選擇內(nèi)容 205
7.8 本章小結(jié) 207
第8 章 設(shè)置——準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、技術(shù)和人員 209
8.1 數(shù)據(jù)策略 210
8.1.1 我從哪里得到數(shù)據(jù)？ 211
8.1.2 我需要多少數(shù)據(jù)？ 217
8.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量 221
8.3 招募人工智能團(tuán)隊(duì) 225
8.4 本章小結(jié) 230
第9 章 實(shí)踐——人工智能實(shí)施策略 231
9.1 購(gòu)買或構(gòu)建人工智能 231
9.1.1 “購(gòu)買”選項(xiàng)：一站式解決方案 233
9.1.2 “借用”選項(xiàng)：機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái) 235
9.1.3 “構(gòu)建”選項(xiàng)：大干一場(chǎng) 237
9.2 使用精益戰(zhàn)略 239
9.2.1 從購(gòu)買解決方案開(kāi)始 241
9.2.2 使用借用解決方案 243
9.2.3 自己動(dòng)手：構(gòu)建解決方案 244
9.3 理解人工智能的良性循環(huán) 246
9.4 管理人工智能項(xiàng)目 252
9.5 當(dāng)人工智能失敗時(shí) 254
9.5.1 Anki 255
9.5.2 Lighthouse AI 255
9.5.3 應(yīng)用于腫瘤治療的IBM Watson 256
9.5.4 情感日記 258
9.5.5 憤怒的電話 259
9.5.6 銷售業(yè)績(jī)不佳 260
9.6 本章小結(jié) 261
第10 章 人工智能的未來(lái) 263
10.1 人工智能如何威脅社會(huì) 264
10.1.1 偏見(jiàn)與公平 264
10.1.2 人工智能與就業(yè) 267
10.1.3 人工智能過(guò)濾器氣泡 270
10.1.4 當(dāng)人工智能失敗時(shí)：邊角案例和對(duì)抗攻擊 272
10.1.5 當(dāng)人工看起來(lái)真實(shí)時(shí)：人工智能生成的虛假內(nèi)容 274
10.2 人工智能在社會(huì)中的機(jī)遇 275
10.2.1 技術(shù)民主化 275
10.2.2 可擴(kuò)展性 277
10.3 人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)遇 278
10.3.1 社交媒體網(wǎng)絡(luò) 279
10.3.2 醫(yī)療健康 280
10.3.3 能源 284
10.3.4 制造業(yè) 285
10.3.5 金融 287
10.3.6 教育 288
10.4 通用人工智能 289
10.5 結(jié)語(yǔ) 290
10.6 本章小結(jié) 291
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