面對(duì)人工智能(AI)這一技術(shù)名詞和概念,你是否以為它門檻高、特復(fù)雜、難以落地?
面對(duì)人工智能產(chǎn)品爆發(fā)式涌現(xiàn),你是否擔(dān)心它會(huì)奪走你的工作,進(jìn)而產(chǎn)生恐慌和憂慮?
面對(duì)日常見到的“人工智障”工具,你是否對(duì)人工智能產(chǎn)生過質(zhì)疑?
進(jìn)入人工智能時(shí)代,你能夠做什么?需要掌握哪些技能?如何讓技術(shù)為自己服務(wù)?
本書結(jié)合人工智能落地的方法和案例,采用通俗易懂的語言,為你揭開人工智能的面紗,教你尋找在生活中、工作中適合人工智能落地的場(chǎng)景,以及評(píng)價(jià)其價(jià)值的方法,助你實(shí)現(xiàn)降本增效的目標(biāo)。書中不僅將算法原理和思維融入日常熟知事物做對(duì)比,以便讓你了解技術(shù),還總結(jié)了人工智能落地的步驟和評(píng)估方法來幫助讀者找到人工智能落地潛在的機(jī)會(huì),使讀者能夠在閱讀完本書內(nèi)容后,對(duì)于人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景及如何實(shí)際操作成功落地部署有一定的了解。此外,閱讀本書,讀者還可以了解目前人工智能技術(shù)的局限及后續(xù)的技術(shù)發(fā)展方向。
本書適合正在或希望從事人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)和運(yùn)營的人員、與人工智能相關(guān)的技術(shù)人員、想認(rèn)識(shí)和充分了解人工智能發(fā)展的人員閱讀。
關(guān)注作者公眾號(hào):AI落地方法論,獲得課程、AI體驗(yàn)工具。
從只能完成特定任務(wù)的語音助手,到接近真人交流體驗(yàn)的對(duì)話機(jī)器人;從依托計(jì)算機(jī)“蠻力”計(jì)算的“IBM深藍(lán)”,到擊敗圍棋世界冠軍的AlphaGo,再到能夠創(chuàng)作小說、營銷文案,甚至總結(jié)、分析、寫代碼的自然語言大模型的應(yīng)用……人工智能(Artificial Intelligence,AI)從最初的概念到如今逐漸在各行各業(yè)落地,正在融入我們的生活。
在人工智能快速發(fā)展和落地的浪潮中,你也許會(huì)有很多困惑:
人工智能為什么能夠在很多場(chǎng)景中比人做得更好?
為什么平時(shí)接觸到的人工智能顯得有些“智障”,不像新聞里描述的那樣“無所不能”?
如何選擇合適的人工智能技術(shù)來滿足自己的需求?
如何找到有價(jià)值的人工智能場(chǎng)景落地?
人工智能技術(shù)的邊界到底在哪?
……
你也許會(huì)有一些恐慌:
人工智能會(huì)不會(huì)取代我的工作?
人工智能會(huì)不會(huì)產(chǎn)生自我意識(shí),從而有一些超出我們預(yù)期的行為?
競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手利用人工智能技術(shù)的落地,會(huì)不會(huì)在競(jìng)爭(zhēng)中“占得先機(jī)”?
不懂人工智能、不懂技術(shù),會(huì)不會(huì)對(duì)職業(yè)前景不利?
……
本書將嘗試回答以上問題。
本書既不介紹人工智能的發(fā)展歷史,又不會(huì)講解閱讀門檻高的技術(shù)知識(shí),更不是一本關(guān)于人工智能科技公司的宣傳介紹性質(zhì)的書,書中內(nèi)容的重點(diǎn)在于和“你”進(jìn)行溝通,讓你了解在人工智能時(shí)代,你能夠做什么,需要掌握哪些技能,以及如何讓技術(shù)為自己服務(wù)。
我有一個(gè)觀點(diǎn)想說在前面:
人工智能不是解決一切問題的“靈藥”。
有的人覺得人工智能可以解決我們遇到的所有問題,這種觀點(diǎn)是非常理想化的。人工智能技術(shù)有很多分支,每種技術(shù)的落地場(chǎng)景都有自己的“邊界”,有具體的適用范圍和條件,比如深度學(xué)習(xí)中的“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”模型適用于“圖像”相關(guān)的場(chǎng)景(如圖像分類、人臉識(shí)別、行人檢測(cè)等),但對(duì)于文本類內(nèi)容的處理,則不如“循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”相關(guān)模型那樣更適合。
具體的算法解決具體的問題,我們從人工智能落地的過程上看,可以發(fā)現(xiàn)它遵循既定的計(jì)算方法(數(shù)學(xué)),從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)(算法)特定的規(guī)律,并在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用。人工智能除了是一門學(xué)科和技術(shù)應(yīng)用外,還是一項(xiàng)數(shù)據(jù)組織和使用的“方法論”。隨著各行各業(yè)的數(shù)據(jù)量與日俱增,以及計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的提高,所有涉及數(shù)據(jù)應(yīng)用的場(chǎng)景都會(huì)應(yīng)用人工智能技術(shù)來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、加工和應(yīng)用,來對(duì)場(chǎng)景下的問題進(jìn)行聚合、分析、生成。人工處理一是無法滿足大批量數(shù)據(jù)處理對(duì)速度、時(shí)效性的要求,二是人也難以同時(shí)并行處理海量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。因此在未來,我們需要人工智能來完成數(shù)據(jù)從收集到消費(fèi)的完整過程,而人只需要定義好場(chǎng)景中的規(guī)則和邊界條件。未來在各個(gè)場(chǎng)景中,都會(huì)依賴數(shù)據(jù)給出指導(dǎo)、優(yōu)化,提高場(chǎng)景中信息、物體流轉(zhuǎn)和處置的效率。
因此,可以說“人工智能是未來的基礎(chǔ)設(shè)施”。
希望你在閱讀本書期間,能夠?qū)σ韵聠栴}形成自己的思考:
人工智能技術(shù)現(xiàn)在都能用來做什么?
人工智能技術(shù)未來會(huì)往哪個(gè)方向發(fā)展?
人工智能和人腦相比,有什么優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)?
我能夠利用人工智能做什么?
有哪些事情可以讓人工智能幫我做?
人工智能怎么幫我完成這些事情?
若想在具體場(chǎng)景中搭建我的人工智能助手,我需要做些什么?
平時(shí)生活和工作中的哪些場(chǎng)景可以通過人工智能來提高效率?
市面上有這么多人工智能產(chǎn)品,哪些是對(duì)我有用的,該如何選擇?
……
本書的內(nèi)容將會(huì)按照如下的章節(jié)結(jié)構(gòu)展開,為你開啟一場(chǎng)“特殊”的人工智能之旅:
第1章介紹人工智能的局限和優(yōu)勢(shì),以及你應(yīng)該如何看待人工智能。
第2章通過對(duì)比介紹和實(shí)例,來向你展示“人工智能思維”以及具體的人工智能技術(shù),之后剖析人工智能系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),為后續(xù)拆解人工智能落地的具體方法論做鋪墊。
第3章是本書的重點(diǎn)章節(jié),先介紹了人工智能落地的重要領(lǐng)域和具體步驟,并通過具體案例來加深你對(duì)人工智能落地的理解;后介紹了評(píng)估人工智能落地價(jià)值的方法。技術(shù)落地是追求投入產(chǎn)出比的,落地的過程不是為了追求高科技,而是因?yàn)榧夹g(shù)應(yīng)用在場(chǎng)景后能產(chǎn)生比較優(yōu)勢(shì)。最后介紹了評(píng)估方法,可以讓你以“價(jià)值”為驅(qū)動(dòng),讓人工智能落地在真正需要的地方。
第4章通過五個(gè)具體的應(yīng)用場(chǎng)景,按照第3章中提出的“人工智能落地的步驟”,介紹在這些場(chǎng)景中,人工智能落地具體如何做、應(yīng)該如何思考,通過具體案例的拆解和梳理,來加深你對(duì)“人工智能落地的步驟”的認(rèn)知,讓你能夠舉一反三,知道在其他場(chǎng)景中,如何找到適合落地的人工智能技術(shù),并遵循合理的步驟來完成人工智能的落地。
第5章為你展開介紹人工智能發(fā)展目前的困境以及展望未來發(fā)展的方向,讓你了解人工智能的“現(xiàn)在”和“未來”。
在為你講解的過程中,我會(huì)時(shí)刻穿插案例以輔助你理解本書內(nèi)容,同時(shí)也會(huì)將人工智能和你所熟知的事物做對(duì)比,來幫助你更好地理解相關(guān)“技術(shù)名詞”和“思考方法”。如果你不是科技行業(yè)從業(yè)者但對(duì)人工智能感興趣,那么本書可以帶你走進(jìn)人工智能,了解不同人工智能技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)、應(yīng)用范圍及落地步驟;如果你是人工智能行業(yè)的從業(yè)者,對(duì)技術(shù)有一定的了解和認(rèn)知,那么本書可以讓你更全面地了解人工智能,細(xì)化人工智能產(chǎn)品化落地需要注意的地方,并且在人工智能未來的發(fā)展方向上,對(duì)你產(chǎn)生一些啟發(fā)。當(dāng)
王海屹,國內(nèi)大語言模型首批實(shí)踐者。騰訊公司前產(chǎn)品專家,北京郵電大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)實(shí)驗(yàn)室碩士,中關(guān)村 U30 維鷹計(jì)劃人才科技公司 AI 落地、算法落地顧問。曾作為算法和產(chǎn)品合伙人經(jīng)歷多次 AI 創(chuàng)業(yè),主導(dǎo)過大中小型公司AI 產(chǎn)品從0到1的落地工作。
第1章 一場(chǎng)“特殊”的人工智能之旅
1.1 為什么“特殊” / 2
1.1.1 人工智能為什么重要 / 2
1.1.2 人工智能是什么 / 6
1.1.3 生活中的人工智能可以幫你做什么 / 8
1.1.4 工作中的人工智能可以幫你做什么 / 11
1.2 人工智能擅長的和不擅長的 / 15
1.2.1 人工智能的局限和落地的依賴 / 15
1.2.2 人工智能的優(yōu)勢(shì) / 20
1.2.3 如何判斷場(chǎng)景是否適合應(yīng)用人工智能 / 23
1.3 如何看待人工智能 / 32
1.4 智能化產(chǎn)品 / 34
1.4.1 人工智能產(chǎn)品的發(fā)展 / 34
1.4.2 人工智能產(chǎn)品的要素 / 38
1.4.3 人工智能創(chuàng)業(yè) / 41
本章結(jié)語 / 45
參考文獻(xiàn) / 46
第2章 需要認(rèn)識(shí)的人工智能
2.1 與“互聯(lián)網(wǎng)思維”不同的“人工智能思維” / 48
2.1.1 需求產(chǎn)生:用戶與數(shù)據(jù)相對(duì)比 / 49
2.1.2 方案設(shè)計(jì):?jiǎn)吸c(diǎn)與整體相對(duì)比 / 51
2.1.3 結(jié)果輸出:確定與不確定相對(duì)比 / 53
2.1.4 價(jià)值驗(yàn)證:流量與效率相對(duì)比 / 54
2.2 人工智能特殊的能力—機(jī)器學(xué)習(xí) / 56
2.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的原理和四個(gè)能力 / 56
2.2.2 機(jī)器模擬人腦學(xué)習(xí)的五種方式 / 59
2.2.3 模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 / 65
2.2.4 機(jī)器與人的差距 / 69
2.3 人工智能系統(tǒng)的結(jié)構(gòu) / 72
2.3.1 底層:硬件層 / 73
2.3.2 中層:技術(shù)層 / 76
2.3.3 頂層:應(yīng)用層 / 78
本章結(jié)語 / 79
參考文獻(xiàn) / 80
第3章 人工智能落地
3.1 人工智能落地的重要領(lǐng)域 / 82
3.2 人工智能落地的步驟 / 85
3.2.1 定點(diǎn):確定場(chǎng)景中的落地點(diǎn) / 86
3.2.2 交互:確定交互方式和使用流程 / 91
3.2.3 數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)的收集及處理 / 95
3.2.4 算法:選擇算法及模型訓(xùn)練 / 104
3.2.5 實(shí)施:人工智能系統(tǒng)實(shí)施/部署 / 111
3.3 To B:人工智能賦能企業(yè) / 117
3.3.1 B端人工智能產(chǎn)品的形式 / 118
3.3.2 企業(yè)落地人工智能的前提條件 / 121
3.3.3 人工智能賦能企業(yè)的關(guān)鍵點(diǎn) / 123
3.4 To C:打造用戶喜歡的人工智能產(chǎn)品 / 125
3.4.1 C端產(chǎn)品中人工智能應(yīng)用的三種形式 / 125
3.4.2 識(shí)別C端人工智能落地需求的真?zhèn)?/ 127
3.4.3 C端人工智能產(chǎn)品的設(shè)計(jì)原則 / 130
3.5 評(píng)估人工智能落地的方法 / 133
3.5.1 能力指標(biāo) / 133
3.5.2 場(chǎng)景覆蓋度 / 137
3.5.3 使用效能 / 139
3.5.4 系統(tǒng)性能 / 140
3.5.5 經(jīng)濟(jì)性 / 141
3.6 如何評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量 / 145
3.6.1 定性評(píng)估你的數(shù)據(jù) / 145
3.6.2 定量評(píng)估你的數(shù)據(jù) / 150
本章結(jié)語 / 154
參考文獻(xiàn) / 155
第4章 人工智能落地案例
4.1 人工智能任務(wù)提醒助手 / 157
4.2 人工智能幫你做垃圾分類 / 169
4.3 人工智能輔助知識(shí)點(diǎn)鞏固 / 179
4.4 人工智能制作凡?高式藝術(shù)圖片 / 187
4.5 人工智能大模型生成電商素材 / 192
本章結(jié)語 / 202
參考文獻(xiàn) / 203
第5章 人工智能的困境與展望
5.1 人工智能的數(shù)據(jù)依賴 / 206
5.2 阻礙人工智能落地的因素 / 215
5.2.1 人工智能貴,成本高 / 216
5.2.2 人工智能落地需要警惕“意外” / 218
5.2.3 大眾的期望問題 / 219
5.2.4 落地場(chǎng)景缺少數(shù)據(jù) / 220
5.2.5 人工智能歧視 / 222
5.3 人工智能落地的七大方向 / 224
5.3.1 自然語言大模型 / 224
5.3.2 人機(jī)協(xié)作成為產(chǎn)品主流形態(tài) / 227
5.3.3 人工智能自動(dòng)化工作流 / 230
5.3.4 多模態(tài)融合 / 231
5.3.5 人工智能結(jié)合XR / 232
5.3.6 人工智能可解釋性提升 / 235
5.3.7 賦能傳統(tǒng)行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí) / 236
本章結(jié)語 / 238
參考文獻(xiàn) / 239
后記