译者序

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42500000个结果，以机器人为关键词返回约64600000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。