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| 編輯推薦： |
如果你是一位高管、经理或者有兴趣在组织里利用人工智能的人，那么本书就是你的指南。通过阅读本书，你会准确地理解人工智能到底是什么，学会如何发现人工智能的机会，制订并执行成功的人工智能愿景和战略。Alex Castrounis从事业务咨询，曾任前印第赛车的工程师与策略师，他将和你一起研究人工智能的价值，并展示如何制订有益于人与企业的人工智能愿景和战略。
人工智能是令人兴奋、强而有力并且可以改变游戏规则的技术，但是失败的人工智能项目也不少。本书将探索人工智能项目的风险、关键性考虑因素、利弊权衡和在推动过程中可能遇到的问题。你将学会如何通过成功的人工智能解决方案和以人为中心的产品来创建更好的人类体验并助力企业成功。
·利用本书的AIPB框架来进行目标驱动的端对端人工智能创新和价值创造。
·为包括公司、客户和用户在内的利益相关者制订目标一致的人工智能愿景和战略。
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| 內容簡介： |
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本书分为四个部分。第壹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。
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| 關於作者： |
◆ 作者简介 ◆
亚历克斯卡斯特劳尼斯（Alex Castrounis）
InnoArchiTech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。
◆译者简介 ◆
陈斌（Chuck Chen）
NETSTARS首席技术官。1989年获得吉林大学硕士学位；1992年任新加坡航空公司高级系统分析师；1999年投身于硅谷互联网技术发展浪潮，曾任日立美国系统集成总监、Abacus首席架构师和Nokia美国首席工程师；2008年任eBay资深架构师，负责移动应用的架构设计；2014年出任易宝支付首席技术官；2016年开始担任CTO联盟联席主席，互联网技术百人会理事长。丰富的海外经历，多年的架构经验，深谙移动互联网对传统行业的影响；2020年投身NETSTARS，担任CTO，全力推动移动互联网技术，引领行业的变革。
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| 目錄：
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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
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| 內容試閱：
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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
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