本书分为四个部分。第一部分详细介绍人工智能（AIPB）的框架、北极星、利益和范畴。对人工智能和机器学习做了非技术性概述，也对人工智能的实际应用和潜在机会做了概述。第二部分讨论如何制订人工智能愿景。首先深入讨论为什么要推动人工智能项目，然后为不同的利益相关者（如企业、客户和用户）定义与人工智能愿景一致的目标，之后讨论人们的需求和想要什么，以及如何将其转化为人工智能的优秀产品和更好的人类体验。第三部分讨论如何制订人工智能战略。主要聚焦在科学创新、人工智能准备度和成熟度，以及成功实现人工智能的关键性考虑因素。应该利用这些概念来进行AIPB框架定义的适当评估，以制订弥补空白和解决关键性考虑因素的战略，与愿景一致的人工智能解决方案的战略。第四部分讨论了人工智能对工作的潜在影响、最终的几点考虑和人工智能的未来前景。

无

框架及本书背后的动机
在获得应用数学硕士学位（杰出奖）之后，我成了印第赛车工程师和赛车策略师，并参加过全球100多场比赛，包括在印第安纳波利斯500赛车场上的多次比赛。我还曾在安德烈蒂汽车运动公司管理过车辆动力学和数据科学部门，该部门为印第赛车四车团队提供帮助。
在美国职业赛车运动中，赢得印第安纳波利斯500的比赛是终极目标。当我还在上高中的时候，就参加了人生第一次印第安纳波利斯500的比赛。如果你从未看过该比赛，那么我强烈推荐你去看看。这项赛事是赛车界最壮观的，也是全世界最大的单日体育比赛。就容量而言，跑道本身就是世界上最大的体育设施。
1992年我第一次参加比赛，这是印第安纳波利斯 500有史以来（现在仍然是）竞争最激烈的比赛，小艾尔·昂瑟最终以0.043秒的优势击败了斯科特·固特异赢得胜利！想想看，在以220英里/小时（约354公里/小时）的平均速度行驶了近三个小时之后（500英里，相当于从芝加哥到多伦多），两车之间相差还不到43毫秒。
那天的比赛彻底震撼了我，在离开印第安纳波利斯汽车高速公路（IMS）后，我告诉那些和我在一起的伙伴们，有朝一日我要在印第赛车场工作。另外，非常偶然的是，我的赛车生涯始于为小艾尔·昂瑟工作。当时我是艾伦·梅尔滕斯的总助理工程师，昂瑟驾驶他设计的汽车赢得了1992年的比赛！
图P-1展示了2007年Racer杂志上关于印第安纳波利斯500比赛的一篇文章，当时我是戴维·汉密尔顿的赛车工程师和策略师。右图是我在庆祝最终获得第9名成绩的场景，比赛开始时我们排在第20位；这是戴维自2001年在得克萨斯州汽车高速公路发生骇人听闻的车祸后，经过23次腿脚重建手术并奇迹般复出的比赛。

图P-1：2007年Racer杂志上关于印第安纳波利斯500比赛的文章（经允许翻印）
随着赛车事业的发展，我很快便了解到职业赛车运动需要在类固醇上产生竞争优势。在该水平上的竞争需要激烈创新、持续优化和完善、对大量数据的高级分析、坚如磐石的团队协作，以及经常执行和适应以不现实的速度飞行的能力。所有这些都是在巨大压力和责任感之下完成的。归根结底，职业赛车运动就是要最大限度地提高洞见，在尽可能短的时间内推动决策、采取行动并从结果中受益。这就是产生竞争优势和获得最佳结果的方式。
作为印第赛车工程师和策略师，我使用人工智能、机器学习和数据科学来优化赛车的设置和策略，以满足驾驶员、赛道布局（超快道、短椭圆形、道路路线、街道路线）和条件（天气、赛道表面）的需要，帮助团队赢过许多比赛并得以登上领奖台，包括在加利福尼亚州的长滩赢得了历史性的赛车总冠军（以前叫CART）。我曾与许多著名赛车手和车队老板直接合作，包括迈克尔·安德烈蒂、小艾尔·昂瑟、吉米·瓦萨、威尔·鲍尔、托尼·卡南、丹尼卡·帕特里克和瑞安·亨特·雷伊等。
你可能很想知道这与本书、人工智能及其框架有什么关系？答案是全部都相关！请允许我娓娓道来。
在经历了大约10年的赛车比赛后，我决定转行做技术，而且很快就意识到，像比赛一样，公司也在试图不断地打败竞争对手以赢得胜利。我也很快就明白了一件事，无论行业或公司规模大小，赢得比赛所需要的不仅是赛车，还有公司。尽管每个公司对获胜的定义可能不同（例如实现业务利润和增长目标），但获胜所需要的条件大都相同。要在体育竞赛和商业竞争中取胜，尤其是不断地取胜，需要竞争优势，即理解、执行和达到竞争对手所无法企及的表现水平的能力。
根据在赛车和商业方面的专业经验，竞争优势主要来自两个方面。首先，对于具有某种形式的用户界面（UI）的产品，竞争优势来自卓越的设计、优化的用户体验（UX）以及令人满意的功能。其次，也是我认为最重要的，是拥有“正确”的数据，制订成功的策略，并且在执行策略后对其不断改进和优化。
离开赛车场后，利用在商业、分析和产品管理方面的专业知识，我曾帮助过许多行业的各种规模的公司从技术创新和数字化转型中获益，并构建了出色的数据产品。通过演讲和教学，我还帮助成千上万的人掌握了数据科学和高级分析的微妙之处与潜在价值。
InnoArchiTech是一家帮助企业领袖了解如何处理和分析数据的咨询公司，我是该公司的创始人、首席执行官和首席顾问。我们的主要目标是帮助业务领导者制订愿景和战略，帮助他们从数据中获益，并打造出优秀的数据产品和解决方案。我对帮助企业澄清和梳理与数据科学和高级分析相关的混乱非常感兴趣。
本书及其所呈现的框架建立在上述目标和近20年实际创新、经验和专业知识之上，旨在通过制订成功的人工智能愿景和战略，实现人工智能端到端的创新，为创造更好的人类体验并助力企业成功提供指导。
浏览本书
本书分为四个部分。第一部分详细介绍人与企业的人工智能（AI for People and Business，AIPB）的框架、北极星、利益和范畴，对人工智能和机器学习做了非技术性概述，对人工智能的实际应用和潜在机会也做了概述。这有助于激发思考，并为围绕人工智能应用和场景制订愿景和战略提供了必要的铺垫。
第二部分讨论如何制订人工智能愿景。首先深入讨论为什么要推动人工智能项目，然后为不同的利益相关者（如企业、客户和用户）定义与人工智能愿景一致的目标。最后讨论人们的需求和想法，以及如何将其转化为人工智能的优秀产品和更好的人类体验。
第三部分讨论如何制订人工智能战略。主要聚焦在科学创新、人工智能准备度和成熟度，以及成功实现人工智能的关键性考虑因素。应该利用这些概念来进行由AIPB框架定义的适当评估，以制订弥补空白和解决关键性考虑因素的战略，以及与愿景一致的人工智能解决方案的战略。
第四部分在结束前讨论了人工智能对工作的潜在影响、最终的几点考虑以及人工智能的未来前景，特别是充满期待和需要关注的问题。
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致谢
首先要感谢本书的读者。本书的编写是一项重大且非常困难的工作，如果你通过阅读本书学到了一些有价值的新知识，那就100%实现了它的价值。
感谢艾伦·梅尔滕斯和克里斯·莫厄，他们冒险雇用一位不知名且相对缺乏经验的赛车工程师和策略师。正是因为他们，我才能在最高水平的职业赛车运动中工作和竞争，周游世界，并与该运动历史上一些最伟大的选手合作，而且经历了赢得比赛后难以形容的激动。所有这些都为我赛后职业生涯的成功奠定了基础。
感谢所有在职业生涯中帮助过我的老师、专家、同事和导师。为造福他人而分享知识和专业经验的人，无疑有助于使这个世界变得更好。
感谢马特·梅奥，他是一个伟大的合作者，也感谢他帮我与马赛·海农建立了联系。
感谢书评人贝丝·帕特里奇和马特·柯克。他们为本书提供了宝贵的见解和想法，本书因为他们的帮助而变得更好。此外，我还要感谢所有允许本书引用其高质量工作和思想的人，以及在此过程中提供建议的人。
感谢O'Reilly的所有人，我可能与他们未曾谋面，但他们却帮助我出版了这本书。还要感谢O'Reilly这个平台给了我出版这本书的机会。我曾读过很多O'Reilly的书，也参加过相关会议，受益于其在线学习平台，并且还是一名普通的粉丝。很荣幸我的名字和O'Reilly能同时出现在这本书上。
特别感谢O'Reilly的马赛·海农，他把我介绍给了本书的策划编辑迈克·卢基德。感谢迈克和妮可·塔奇，他们与我分享了对这本书的看法，提出了极好的建议，他们的帮助使本书的出版成为可能。我还要感谢妮可的编辑工作，她帮助我做了许多文字内容方面的改进。
感谢所有O'Reilly的工作人员，特别是丽贝卡·潘泽和南·巴伯尔，以及文案编辑鲍勃·罗素。
特别感谢策划编辑杰夫·布雷尔所有伟大的想法和改进意见，也感谢他陪我一起在咖啡店开会，并忍受喧闹的音乐和浓缩咖啡机的噪声。最重要的是要感谢杰夫，作为一位伟大的合作者，他的帮助让本书锦上添花。
感谢凯特·索普，一位亲爱的朋友和作家同事。她在专业写作和编辑方面的丰富经验和诸多建议被证明是无价的。她也是比赛项目的出色主持人。感谢其他所有好友对我的长期支持。
特别感谢我的家人和朋友，他们提供了持续的爱和支持。特别是南希、理查德·诺伊斯、卢尔德和阿兰·韦伯，感谢他们在本书写作过程中的关心和鼓励。特别感谢理查德及时为本书提供了审查协助，以及很好的见解和建议。
最后，我要把本书献给心爱的妻子斯蒂芬妮和妈妈琳达。感谢妈妈在我一生中对我坚定不移的爱、支持和付出。她重视教育并尊重不同的选择，这在很大程度上帮我找到了自己的定位。最后要感谢我的妻子在整个写作过程以及平日生活中对我的爱、支持和耐心。她的智慧、洞见和帮助使我能把每件事都做得更好。没有她我不可能写出这本书。

本书是有兴趣了解人工智能并想从中获益的业务主管和经理的必读书籍。Alex Castrounis化繁为简、通俗易懂的讲解，可以确保任何人都能在其组织内开始利用人工智能技术。
——Dan Park，Uber董事兼总经理
Alex Castrounis一直站在最前线，帮助人们理解人工智能的潜力以及如何利用其获益，同时避免许多可能使项目脱轨的陷阱。在这本重要的书中，他与我们分享了自己的专长。
——Dean Wampler博士，Lightbend高速数据工程部副总裁
由于人工智能在许多不同的行业中产生了巨大的影响，因此所有组织的领导人都必须建立一个长期的基准……这本书就提供了这一点。
——David Bledin，谷歌经理
早就应该深入研究人工智能如何改变组织生态系统和其中居民的生活了。AIPB框架是每个业务人员在人工智能过程中的基本路线图。
——Mark Fetherolf，Numinary数据科学CTO，Real-World Machine Learning（曼宁出版）的合著者
人们经常容易误解人工智能和机器学习，本书对此做了系统的梳理，是一本可读性很强的非技术性书籍。我强烈推荐这本书给那些渴望在该重要领域寻求科普知识的商业领袖和好奇的消费者。
——Richard B. Noyes，天使投资人，阿斯特拉制药公司前CFO
人工智能技术正改变着各行各业的游戏规则，越来越多的企业希望利用并驾驭人工智能来推动企业的发展，这就要求企业中的高管和经理对人工智能有比较深入的了解。本书作者亚历克斯·卡斯特劳尼斯根据自己多年的从业经验，总结出了一套人工智能个人与企业框架（AIPB），在一个比较高的、非技术的层面解释了什么是人工智能，如何利用人工智能实现端到端的创新，甚至比较了人工智能和机器学习、数据科学、神经网络与深度学习的关系。该书旨在帮助读者真正理解人工智能的价值、机会、应用和挑战，帮助读者学习制订人工智能战略，最大化人工智能给企业带来的价值。
陈斌先生能在这么短的时间内将本书原汁原味地翻译成中文，对中国人工智能行业的众多管理者而言是一大幸事。相信大家都能从这本书中学习到关于人工智能的多个维度的知识，进一步推动中国人工智能产业的发展。
——崔宝秋博士，小米集团副总裁、集团技术委员会主席
当前的人工智能在将人类经验融于机器智能上取得了空前突破，若能善加运用，可以有效地实现业务流程、数据洞察和组织内外互动的自动化与智能化。该书的独特之处在于，它从企业和个人寻求成功的需求出发，从业务功能而非技术的角度来呈现AI的愿景。其所阐发的人工智能个人与企业框架（AIPB），旨在将对AI的理解与期待转化为行动方案，从而为AI时代的每个利益相关者定制敏捷智巧且具未来可塑性的策略。
——段伟文，中国社科院科学技术和社会研究中心主任、研究员
人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新的产业浪潮。本书理论扎实、内容丰富、案例经典，为企业制订人工智能战略提供了顶层设计的框架，值得我们认真阅读和思考。
——盛国军，海尔电器 CTO
大成若缺，其用不弊；大盈若冲，其用不穷。自然之道一直在不断地进化万物，大成、大盈的人工智能如同残缺的事物正在永无止境地发展，并且正在逐渐无穷无尽地改变世间万物。执大象，天下往，所有企业应该要高度重视通过人工智能赋能企业的方方面面的经营发展需要，主动拥抱人工智能，加速企业发展潜力，借助人工智能成就企业自身发展更加广阔的碧海蓝天。
——张瑞海，百悟科技董事长
“作为大数据和人工智能行业的从业者，我一直非常关心两者之间的协同所产生的巨大收益。本书的AIPB框架，为理解这两者的区别和协同，并为希望通过人工智能来实现业务创新的企业，提供了从战略愿景，到战术路径以及落地方法的理论性指导，适合肩负业务目标的技术管理者来阅读”
——于洋，易观国际总裁
“手捧书卷，如获至宝，一气读毕，余兴未尽，尽有分享推荐之冲动。作为企业决策者，该书为数字化转型之中遇到的困惑指点迷津，令人茅塞顿开；作为信息行业从业者，该书为人工智能技术的实施困境启迪思绪，令人耳目一新；作为前沿技术创业者，该书为智慧化创新中的困顿沛雨甘霖，令人如虎添翼。译者以其渊博的学识和丰富的实践经验，使用通俗易读的笔法，再造春秋，将人工智能的科学普识，开创性的方法套路，引人入胜的应用案例，以及深思熟虑的良言警句，抽丝剥茧，深入浅出，徐徐展现，使本著不失为一册难得的专业玉烛宝典。”
——陈一苇，华润网络CTO

计算机\人工智能

“本书是有兴趣了解人工智能并想从中获益的业务主管和经理的必读书籍。Alex Castrounis化繁为简、通俗易懂的讲解，可以确保任何人都能在其组织内开始利用人工智能技术。”
—— Dan Park
Uber董事兼总经理
“Alex Castrounis一直站在最前线，帮助人们理解人工智能的潜力以及如何利用其获益，同时避免许多可能使项目脱轨的陷阱。在这本重要的书中，他与我们分享了自己的专长。”
—— Dean Wampler博士
Lightbend高速数据工程部副总裁
“本书旨在帮助读者真正理解人工智能的价值、机会、应用和挑战，帮助读者学习制订人工智能战略，最大化人工智能给企业带来的价值。”
—— 崔宝秋博士
小米集团副总裁、集团技术委员会主席
“本书理论扎实、内容丰富、案例经典，为企业制订人工智能战略提供了顶层设计的框架，值得我们认真阅读和思考。”
——盛国军
海尔电器CTO
“本书的AIPB框架，为理解大数据和人工智能的区别和协同，并为希望通过人工智能来实现业务创新的企业，提供了从战略愿景，到战术路径以及落地方法的理论性指导，适合肩负业务目标的技术管理者来阅读。”
——于洋
易观国际总裁

Alex Castrounis是InnoArchiTech的前CEO和首席顾问，也是业务、分析以及产品管理专家，Alex有近20年的创新经验，曾向数以千计的人讲授数据科学和高级分析的价值。

从1956年开始，人工智能工作者就已经开始用机器来模拟人类的智能。60多年过去了，听觉、视觉、触觉、味觉和嗅觉的传感器已经非常成熟。用来处理这些传感器信号的各种人工智能感知和分类算法、神经元网络以及机器学习模型也日益完善。特别是近5年来，云计算、图形处理器、大数据技术的发展，为人工智能的快速发展提供了坚实的计算、存储和网络技术基础，尤其是机器学习技术的快速发展，让以前不可想象的事变得轻而易举。
谷歌的阿尔法狗在2016年3月的围棋比赛中，以4比1战胜了围棋世界冠军、职业九段棋手李世石。阿尔法狗取胜的法宝是人工智能的深度学习，这件事引发了世界各国人民对人工智能的热情。我简单地用百度做了一次网络搜索，以人工智能为关键词返回约42 500 000个结果，以机器人为关键词返回约64 600 000个结果。进一步搜索机器人电影，总共可以找到218部。由此可见，媒体和社会对人工智能与机器人的炒作有多么火热。
目前，社会各界对人工智能的期待非常高，这得益于好莱坞和宝莱坞大片的巨大宣传力量。人们对人工智能寄予了非常高的期望，机器人即将统治世界、大量工作岗位即将消失等说法甚嚣尘上，给人们带来不少忧虑。实际上，人工智能还仅仅处在发展的初级阶段（弱人工智能），人工智能可以解决的问题大多是重复性、机械性的单功能工作。下围棋的阿尔法狗没有办法做人脸识别，能做人脸识别的算法无法做信贷评估，能做信贷评估的模型无法进行语音识别，能做语音识别的无法做医疗图像识别。简而言之，我们并不担心目前的人工智能威胁人类。相反，我们担心的是2～3岁水平的弱智机器人控制世界。试想一下，如果十字路口控制交通信号灯的是一个两岁的小孩，那么大家应该非常担忧周边的交通安全。
在人工智能技术风靡世界的今天，我们要保持冷静的头脑，既要客观地理解人工智能的局限性，也要清楚地认识到人工智能的巨大潜力。目前，各个企业都在考虑如何根据各自的具体情况，利用人工智能技术进行创新以取得更好的市场竞争优势。许多企业高管都被赋予制订企业人工智能的愿景和战略的任务。对于不是专门从事人工智能专业技术的人员，特别是不了解人工智能技术的企业高管来说，制订合理有效的人工智能愿景和战略非常困难。
本书作者Alex根据自己多年积累的人工智能项目实施经验，把人工智能技术高深莫测的复杂性隐藏起来，以非技术的语言对如何制订人工智能的愿景和战略进行了说明，特别是引入了人与企业的人工智能框架。该框架的前提是人工智能技术创新必须要为人类带来更加美好的生活，同时为企业带来利益，换句话说，人工智能创新必须确保人与企业利益的一致性。AIPB框架能够让非技术的高管非常容易地理解制订人工智能战略的思路和方法，并确定实施人工智能战略的任务优先级。可以说本书是为企业负责制订人工智能愿景和战略的高管特别准备的工具性手册。想要利用人工智能技术为自己的企业赋能，那就要先理解本书的框架性思维，掌握制订和实施人工智能战略的方法论。“工欲善其事，必先利其器”，本书就是负责人工智能的企业高管必须掌握的工具或武器。

前言 1
第一部分 人与企业的人工智能框架
第1章 人工智能的成功 11
竞逐企业成功 11
为什么人工智能计划会失败 13
为什么人工智能计划会成功 15
利用人工智能的力量取胜 16
第2章 人与企业的人工智能框架介绍 18
创新的通用框架 18
AIPB框架的利益伪范畴 20
现有框架及其缺失 21
AIPB框架的利益 22
总结 27
第3章 AIPB框架的核心范畴 28
敏捷开发类比 29
专家范畴 30
AIPB框架的过程范畴与所推荐的方法 34
评估范畴 35
方法范畴 38
翻转课堂 52
总结 54
第4章 人工智能和机器学习：非技术概述 55
什么是数据科学，以及数据科学是做什么的 55
机器学习的定义及其关键特点 57
机器学习的方式 59
人工智能的定义和概念 60
人工智能类型 62
像人一样学习 64
通用人工智能、杀手机器人和黔驴技穷 65
数据推动人工智能 68
关于因果关系 78
总结 79
第5章 人工智能的实际应用及其机会 80
人工智能的机会 80
如何应用人工智能技术 81
人工智能的实际案例 84
总结 101
第二部分 制订人工智能愿景
第6章 原因的重要性 105
从为什么开始 105
产品的领导力与判断力 106
领导力以及产生共同愿景和理解 107
总结 108
第7章 定义人与企业的目标 110
定义利益相关者并介绍其目标 110
利益相关者的目标 113
总结 123
第8章 什么造就优秀的产品 125
重要性与满意度 125
好产品的四大要素 127
Netflix以及聚焦最重要的事情 137
精益和敏捷产品开发 137
总结 139
第9章 为人类带来更好体验的人工智能 141
体验的定义 142
人工智能对人类体验的影响 142
体验界面 151
体验经济 152
设计思维 153
总结 155
第10章 人工智能愿景案例 156
时空感知 157
人工智能驱动的味觉 157
AIPB框架的愿景描述 159
第三部分 制订人工智能战略
第11章 人工智能的科学创新 163
作为科学的人工智能 163
TCPR模型 166
TCPR模型的类比 169
数据依赖的类比 170
总结 172
第12章 人工智能准备度与成熟度 173
人工智能准备度 173
人工智能成熟度 186
总结 190
第13章 人工智能的关键性考虑因素 192
人工智能炒作与现实 193
测试风险假设 195
评估技术可行性 196
招聘、保留和培训人才 197
自建与外购 200
减轻责任 201
减少偏差和优先考虑包容性 205
管理员工的期望 206
管理客户的期望 207
质量保证 208
度量成功 209
与时俱进 211
人工智能生产 212
总结 212
第14章 人工智能战略案例 213
播客示例介绍 213
回顾AIPB框架的战略阶段 213
制订AIPB框架的解决方案策略 214
制订AIPB框架的优先路线图 215
第四部分 最后的思考
第15章 人工智能对工作的影响 223
人工智能、替代工作和技能差距 223
技能差距和新工作角色 224
明天的技能 227
自动化、就业与经济的未来 227
总结 229
第16章 人工智能的未来 230
人工智能和高管领导力 230
期待和关注什么 233
总结 243
附录A 人工智能和机器学习算法 244
附录B 人工智能的过程 255
附录C 人工智能的生产 267
参考书目 272