前言
近年，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展及普及，與其相關的各種觀點和書籍不斷涌現(xiàn)。作為一名多年從事人工智能研究及實踐的行業(yè)工作者，我有很多朋友和客戶來找我討論，甚至爭論各種問題。其中，有些人將人工智能看作解決未來一切問題的鑰匙，而有些人則視人工智能為空中樓閣，認為它概念炒作大于實際意義。對此，我個人的看法是，人工智能確實是未來技術重要的發(fā)展方向之一，隨著其技術的不斷發(fā)展與成熟，它也必將成為人類新的文明之光，深入社會、工作、生活的各個角落。但實事求是地講，受各種客觀條件制約，人工智能技術確實還有很多不盡如人意之處，其中如何與產業(yè)進行有效融合并獲得預期的應用效果，已成為人工智能商業(yè)化落地的關鍵問題之一。目前，市面上有很多優(yōu)秀的書籍針對這一問題開展了見仁見智的論述并給出了不少解決方案，我個人的研究是將其大致歸為三類。
類是算法理論類書籍。這類書籍通常由學術巨擘執(zhí)筆，專業(yè)又詳盡地介紹算法原理。多數(shù)應用研發(fā)的從業(yè)者會感覺這類書閱讀難度較高，且與關注的應用距離較遠。
第二類是平臺工具介紹類書籍。這類書籍中有大量的實踐案例，甚至是源代碼。這類書有術缺道，雖然可以幫助任務明確的工程師實現(xiàn)模型，但不能幫助他們分析業(yè)務并找到業(yè)務中的應用場景，從而準確拆解出建模問題。
第三類是產業(yè)發(fā)展綜述類書籍。閱讀此類書籍可以縱覽大局，快速掌握人工智能在各個領域的激動人心的發(fā)展概況。然而宏觀知識并不是實操的方法論，雖然能夠激發(fā)讀者投身人工智能浪潮的熱情，但無法提供具體領域應用技術的方法論。
綜上，解決人工智能的產業(yè)實踐，既不缺宏觀理念，也不缺實用工具和基礎理論，唯獨欠缺應用技術的方法論，即如何以人工智能技術為基礎進行商業(yè)布局和業(yè)務創(chuàng)新。對于從事人工智能應用的企業(yè)，不能只有技術人員懂模型，業(yè)務人員和管理者也需要深入掌握人工智能，才能不斷挖掘應用場景并高效完成實現(xiàn)方案。
我在工作中曾經遇到過不少這類企業(yè)案例：高管在認識到人工智能在各行業(yè)的發(fā)展前景后決定戰(zhàn)略轉型，但他們沒有精力去設計業(yè)務的具體方案；一線研發(fā)工程師雖熟悉各種平臺及工具，但無法設計業(yè)務的重構方案。而承上啟下的企業(yè)中層，則承接了人工智能重構業(yè)務模式的設計重任，這包含了從產業(yè)鏈的視角設計商業(yè)模式從業(yè)務流程的視角設計系統(tǒng)方案以及從整體系統(tǒng)的視角拆解建模任務三個層面的工作。但可惜的是，總結人工智能應用方法論的圖書在市面上鳳毛麟角。正因為切身體會到人工智能應用的方法論和深度內容缺位，所以我決定通過自己這些年在人工智能領域的一些從業(yè)經歷及所感所得，寫一本人工智能應用方法論的書，希望這本書能夠對企業(yè)客戶，特別是企業(yè)的業(yè)務和技術中層有所幫助。
本書的個特點是通過深入淺出的敘述與讀者進行溝通。雖然本書中也不乏一些基礎原理和定義的介紹，但我更希望通過輕松的語言、簡潔的數(shù)學公式和有趣的哲學思考，將我對技術原理的思考及對商業(yè)應用的總結向大家娓娓道來。
請原諒我的任性。在我動筆之前，很多朋友給了許多建議：

你要寫能讓讀者快速上手的案例，好把代碼貼出來，講解平臺工具的使用。
你要多講的技術進展和項目實現(xiàn)，讓做類似項目的讀者可以參考。
你要多做宏觀市場的展望，激勵各行各業(yè)的讀者加入人工智能的大潮。

如果朋友們只是期望這些，本書可能要讓大家失望了。我進行創(chuàng)作的動力來自所思所感所得。在周末的午后，泡一杯茶，靜靜地想，靜靜地寫，仿佛整個世界都慢了下來。目標回歸純粹，把一件事情想通透的愉悅感，與更多人一起分享時的滿足感，讓人沉迷。如果作者只為了迎合市場而不享受過程，寫出的文字也難以持久。朋友們的建議很好，的確也是市場迫切需要的。如何使用工具并不重要，重要的是理解原理和本質；技術和市場判斷是否并不重要，重要的是永不過時的思考方法；激動人心的宏觀展望并不重要，重要的是能謀劃業(yè)務的應用方法論。
別失望，任性并不意味著本書不能成為暢銷書。本書彌補了當前人工智能圖書市場的空白，我在書中對市場需求的判斷與朋友們不同。近些年，雖然人工智能技術發(fā)展得很快，但其在各行業(yè)應用落地的速度還沒有達到預期，阻礙推廣的關鍵在于應用方法論的缺失。
《道德經》開篇名句名可名，非常名的一種解釋是我們能夠定義事物，但不能用一套永恒不變的概念來定義事物。我深以為然。不要輕易給自己和自己的作品下定義，因為人類社會需要高度的分工協(xié)作，但不同人和組織之間存在極大的信息不對稱。為了高效管理，人們給出各種定義和評判標準，用于快速構建人類對彼此的認知，但如果一個人將這些定義嚴絲合縫地套在自己頭上，不敢越雷池一步，這是極其可悲的。在職業(yè)發(fā)展初期，嚴格符合職業(yè)定義的人會取得更快的發(fā)展，因為他的所有努力均符合職業(yè)的評判標準。但在職業(yè)發(fā)展后期，標準化的發(fā)展反而會造成瓶頸。經濟學提醒我們，標準意味著供給充足，供給充足意味著價格低廉。高階人才之所以稀少，是因為他們是具備多種能力的復合型人才，每個人都不一樣。類似地，本書可能與市場上大部分人工智能圖書不同，體態(tài)不那么標準。
本書的第二個特點是以角色轉換的方式寫思考，以激發(fā)讀者獨立思考的能力。從業(yè)多年，我深刻體會到獨立思考能力對企業(yè)發(fā)展的重要性，原因在于只有獨立思考才能避免人云亦云，才能發(fā)現(xiàn)被其他人忽視或遺漏的事物，而這是企業(yè)好戰(zhàn)略的充要條件。什么才是好戰(zhàn)略呢？我認為，好戰(zhàn)略不是取得所有人的認同，而是執(zhí)行后取得成功或預期效果，這才能證明好戰(zhàn)略的超前性。正確的戰(zhàn)略可以讓公司在開展業(yè)務時事半功倍，就如大家常說的方向遠比努力重要，方向錯了，停止便是進步。在本書中，我希望把自己鍛煉獨立思考能力的經驗分享給大家。培養(yǎng)獨立思考能力不用特殊訓練，在日常學習中就可以鍛煉。例如，課本和論文已經告訴我們每個知識概念的含義，每個技術的實現(xiàn)方案，我們也可以重造輪子站在知識和技術創(chuàng)造者的視角思考其當初的思考流程，以及是否有更好的總結方式。本書中一些知識點的講解也采用了這種方式，即按照自己的理解和思考重新介紹一些傳統(tǒng)概念，所以有些讀者可能開始會不太適應本書的風格。但我個人的體會是，堅持這種學習新知識的方法有利于透徹地理解知識，并可以提高獨立思考的能力。
本書的第三個特點是以故事或者案例為載體傳遞知識內核。我經常聽一些朋友說，書上內容明明都看了，但總有一些知識點理解不到位，導致實際應用中出現(xiàn)各種問題。我通過觀察發(fā)現(xiàn)，這可能與知識的表述方式有關。眾所周知，為了保證科學知識的嚴謹性與高效性，大部分科學類論文或書籍都會使用大量專業(yè)術語和表達方式，這就給一些讀者帶來了一定的閱讀難度。特別是在當下，如果期望將科研成果轉化成產業(yè)應用，則需要各類職能人員的參與，如果這些非專業(yè)讀者不能理解，又如何能高效地落地呢？因此，為了讓更多行業(yè)非專業(yè)人士能在閱讀本書的過程中有所收獲，我決定以故事的形式闡述對技術原理的思考，希望通過這種更輕松易懂的語言和形式，分享與普及人工智能的實踐經驗。
閱讀本書需要兩類前置知識：一類是微積分、線性代數(shù)和概率論，有助于更好地理解技術原理部分；另外一類是經濟學、心理學和商業(yè)戰(zhàn)略，有助于在閱讀后半部分的應用案例和產業(yè)思考時產生更多的共鳴。
本書分為四個部分，從原理與思考、應用與方法到商業(yè)與戰(zhàn)略，再到工具與實踐，逐層放開視野。

部分包括第1~4章。第1章圍繞機器為何能學習和機器是怎樣學習的這兩個基本問題展開，樹立機器學習的基本觀念，并概述大數(shù)據(jù)對機器學習和深度學習的價值，以及有關產業(yè)應用的思考。
第2~4章聚焦機器學習和深度學習的技術原理和實踐經驗，包含如下三個主題，這部分是應用技術的內核（層）。第2章再度展開第1章討論的機器為何能學習和機器是怎樣學習的，詳述假設＋目標＋尋解的學習框架，揭示模型過擬合和欠擬合的兩難，探討解決過擬合的正則化與校驗等方法。第3章探討如何構建強大的模型，包括非線性變換、多模型組合，以及神經網絡和深度學習。第4章介紹機器學習的建模實踐，即在基本原理之外，進行實際建模時繞不過去的外圍工作，包括業(yè)務建模、樣本處理、特征工程、模型評估四方面的內容。
第二部分包括第5~7章，借助三個業(yè)務背景完整的案例，展示從業(yè)務分析到系統(tǒng)建模的全過程，這部分是應用技術的項目級實踐（第二層）。
第5章介紹電商平臺促銷策略中的模型，以及傳統(tǒng)上以運營驅動的業(yè)務如何與模型深度結合來創(chuàng)新。建模的難度不僅體現(xiàn)在如何在各大比賽中實現(xiàn)百尺竿頭更進一步的效果，更體現(xiàn)在如何在一種前所未見的業(yè)務環(huán)境下準確地挖掘和定義建模問題。第6章講解計算機視覺及其應用產品的構建，澄清學術判斷和工業(yè)實踐的不同，展示技術選型的重要性，以及如何在不完美的技術現(xiàn)狀下設計可用的產品。第7章以知識圖譜和對話機器人為案例，介紹除深度學習之外的一些人工智能算法，并以時下熱門的領域展示分析產業(yè)和判斷趨勢的方法。技術人員需要具備商業(yè)眼光和頭腦，才能推動技術，改造行業(yè)。
成功的業(yè)務不僅需要模型，還需要全局思考，只有跳出技術，才能真正做好技術。
第三部分包括第8~10章，站在行業(yè)和商業(yè)的視角審視技術，以應用技術為出發(fā)點，構建一個成功的商業(yè)模式。這部分是應用技術的商業(yè)實踐（第三層）。
人類社會前進的原始驅動力是科技進步，這也是多數(shù)商業(yè)創(chuàng)新的起源。第8章以區(qū)塊鏈技術和應用為例，探討認知新技術并布局業(yè)務的方法。以區(qū)塊鏈為例，是為了讓讀者體會一下，對于一項尚不了解的新技術，應如何分析技術本質，乃至規(guī)劃業(yè)務布局。第9章以醫(yī)療行業(yè)的業(yè)務邏輯和技術應用為例，探討如何洞察行業(yè)中的應用場景，以及為技術應用找到研究商業(yè)模式的路徑。第10章首先介紹從技術發(fā)展到商業(yè)的技能，包括對技術壁壘的認知和技術投資方法；后，總結了人工智能的產業(yè)展望和技術應用方法。
第四部分包含第11章。機器學習是一門實踐學科，為了避免紙上得來終覺淺，在本書后一部分安排了4次實踐課內容。次實踐課以房價預測的數(shù)值預測任務為案例，使讀者親身體會模型的三要素：假設、目標和尋解。第二次實踐課以手寫數(shù)字識別的計算機視覺任務為案例，全面展示從一個基礎版本模型，優(yōu)化到理想版本模型的過程，以鞏固這部分所學的理論知識。第三次實踐課以語義相似度計算的自然語言處理任務為案例，認知深度學習模型的重要附屬產物：向量表示。后一次實踐課會布置行業(yè)應用作業(yè)，并向讀者展示許多往屆學員的精彩成果，啟發(fā)讀者挖掘自己所處行業(yè)的應用場景。
我的本著作《大數(shù)據(jù)分析的道與術》出版后，一個不熟的朋友突然對我說：讀了你的書，好像與你一起經歷了很多事，也逐漸熟悉了你。這讓我意識到寫作可以使人擺脫孤獨，認識更多的朋友，真好。
本書的創(chuàng)作歷經近2年，近100個周末，在此特別感謝我的妻子的理解和支持，并細心地幫我完成了本書的初次編輯與校對。本書也贈給我的女兒彤彤，她的出生帶給我無窮的歡樂和激勵。
此外，我還要特別感謝飛槳的吳甜女士、馬艷軍博士和于佃海架構師在本書的創(chuàng)作過程中給予的指導，感謝飛槳教材編寫組的安夢濤、張翰迪、汪慶輝、張亞嫻等為本書貢獻的簡潔易用的實踐代碼，感謝吳蕾為本書進行細致的校對和溝通工作。此外還要感謝通過微信、郵件、培訓等方式與我交流過的深度學習開發(fā)者和企業(yè)伙伴，與你們的每一次溝通和討論都讓我受益匪淺，并讓我更堅信，中國的AI未來可期。
后要特別感謝愿意通過本書與我結緣的每一位讀者，縱使你我并不相識，但通過知識和思想的分享與交流，我們突破了時空的限制，成為志同道合的朋友。


謹以此書獻給我愛的家人們。
特別感謝妻子一如既往地鼓勵和支持，以及女兒彤彤的出生給予我的巨大喜悅與快樂！