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技术篇 读懂今天的AI18

第1章 深度学习18

一、生成对抗网络是AI的强心剂吗？18

什么是生成对抗网络？19

确实有点心动：生成对抗网络的应用场景20

问题依旧无数：生成对抗网络目前还属于“看起来很美”21

真正的价值来自“脑补”：生成对抗网络可能激发的连锁反应22

二、用LSTM让人工智能产生记忆22

从呱呱坠地到情窦初开：LSTM解决了什么问题？23

三重门：LSTM的工作原理24

LSTM的应用空间24

未来狂想：当机器开始选择性记忆25

三、为什么AI公司都热爱《星际争霸》？26

为什么AI要玩《星际争霸》？26

AI巨头的真实目的27

四、“中文屋悖论”：为何不会出现超级智能？29

什么是“中文屋实验”29

通用人工智能和强人工智能的界限30

绝望的强人工智能：能力和意识，也许南辕北辙31

五、用“贝叶斯意识”来推断“人工智能还能干什么？”31

想要寻找“上帝”，却找到了人工智能32

贝叶斯意识：一切学习型AI的基础33

人类大脑和技术未来的殊途同归34

六、迁移学习：AI在GTA5里考下的那本驾照35

迁移学习——让机器融会贯通35

学会抽象思考是迁移学习的第一步35

迁移学习怎么应用？在GTA5里训练无人驾驶！36

七、遗传算法：能欺骗神经网络的“神算法”37

什么是遗传算法？37

在哪里能看到遗传算法？37

从“骗人”到“写诗”，遗传算法有什么好玩的应用？38

八、马尔可夫链：启蒙运动时的数学理论，机器学习的基础设施39

马尔可夫链条：指数终结者39

马尔可夫其人：数学、哲学、民主斗争40

如何理解隐马尔可夫模型？41

随机是混沌世界中唯一的真理41

九、模仿学习：让机器人从一段视频中拜师学艺42

如何让机器人干点实事？42

模仿学习：现在就开启你的机器人学徒43

如何更好地适应现实场景？在线学习或许是个办法43

更少、更少的数据44

十、仿真环境：如何让机器人有尊严地学习45

不如我们为机器人打造一座模拟城市？45

费尽心机，只想让你记得我的好46

十一、好奇心算法：当人工智能拥有好奇心，结果可能没那么糟糕47

好奇心帮助人工智能成为更棒的水管工47

好奇心不仅会害死猫，还会让人工智能得“多动症”48

没有好奇心的人工智能只是机器？49

十二、决策树算法：隐藏在“当代玄学”外衣下的真相49

什么是决策树50

应用场景：市场营销和客户关系管理的旧新闻51

优点与缺点兼备，决策树没那么神奇52

第2章 自然语言处理53

一、语言即魔鬼：DeepNLP的富矿与盐碱地53

从NLP到DeepNLP：人工智能不仅可以翻译、速记、问答54

发现新矿层：词向量等思维模块带来的冲击55

“潘神的迷宫”：DeepNLP的技术盐碱地56

越过山岩之后的富矿：DeepNLP的应用甜梦56

矿石之外的石油：DeepNLP结合大数据57

二、解密神经机器翻译58

进击的神经机器翻译59

应用效果测试60

问题在哪里62

找钥匙，抢钥匙63

三、从卷积神经网络到循环神经网络，机器翻译的技术论战64

RNN：机器翻译中的传统武器64

CNN：GPU的宠儿65

四、Yandex如何战胜谷歌，在人工智能领域取得一席之地？66

Yandex：把搜索引擎当作技术发展的根本66

Yandex在机器学习方面都做了什么？67

分词技术：本土搜索引擎的神器67

如何战胜谷歌？语言壁垒是关键68

第3章 机器视觉69

一、进入智能社会，从“刷脸”开始69

LBP：人脸识别的魔法根源70

算法基础？实用性更重要！70

二、谷歌多次尝试结合AI和艺术，可意义在哪儿？71

DeepDream：是深梦还是噩梦？71

“Quick，Draw！”来和人工智能玩“你画我猜”72

Autodraw：人工智能涂鸦大师72

三、Facebook对AR穷追不舍，不仅仅因为自拍和游戏73

高度结合现实场景类74

新零售场景75

四、神经风格迁移算法：让人人能变成凡·高77

如何实现神经风格迁移77

神经风格迁移应用，不仅仅是画作77

神经风格迁移真的能“替代”艺术吗？78

第4章 计算与大数据80

一、量子计算到底是什么？80

量子计算和量子计算机，各是“什么鬼”？81

量子计算与人工智能的关系82

量子计算的商业场景83

局限性与时间轴83

二、边缘计算是物联网的鸡肋吗？84

边缘计算、雾计算，都是些“什么鬼”？85

云计算对物联网说：他比我更适合你85

物联网企业大力拥抱边缘计算，可能有点小心思？86

边缘计算与云计算的真实关系：难构成挑战，也难独自存在87

三、一个冷门生意：人工智能传感器88

我叫传感器：冷门不代表不重要88

左拥自动驾驶，右抱物联网89

故事越多，钱越多89

四、从数据清洗到人工智能配套服务产业90

什么是数据清洗91

举个例子：AI中的数据清洗为何重要91

数据清洗也是亟待AI拯救的行业92

缺口严重：AI配套服务产业的普遍现状93

五、被诟病不实用的超级计算机，在深度学习时代会改变吗？93

地震、海浪，超算到底能干什么？94

用超级计算机玩网游，是一种怎样的体验？94

用超算训练AI，会不会是超算民用的第一步？95

产业篇 AI在今天的可能98

第5章 移动AI98

一、移动AI可能是手机突破安卓困局的最好机会98

苹果All芯片砸开的手机AI时代99

安卓体系的屏障与衰退99

爱恨皆AI，国产手机的过河之旅100

在开发者生态拼杀101

谁能举起“安卓＋人工智能”的大旗？102

二、能不能用算法取代“双摄”？103

用AI不走寻常路的拍摄方案103

算法能否让手机回归“单摄”时代？105

三、手机到底该如何懂你？105

恐怖谷效应：关于“手机懂你”的人类纠结106

重要的非关键信息：手机AI理解用户如何开始？107

预演未来：塑造mobile AI生态的下一步？108

四、摄像头的死亡与新生109

手机摄影已经进入深水区，创造差异只能用AI109

最后的战役：算法和硬件能力填补特殊场景110

拍照救星：用AI的识别能力解放人类拍照111

已经发生的大爆炸：摄像头不只用来拍照111

第6章 无人驾驶113

一、英特尔与英伟达，无人驾驶的两大阵营113

清晰的角色定位：德尔福是制造力与科技间的黏合剂114

更深层原因：汽车配件商提供的是提前商业化能力115

合纵连横：从德尔福对标博世看两大联盟的对抗115

一本正经找队友：英特尔-宝马联盟的生态体系化116

永远飘荡的盟与敌：关于无人驾驶阵营战的未来117

二、高精地图在无人驾驶时代的战略价值118

高清地图＋众包数据采集：自动驾驶的必经之路118

相比粗放众包，“图商”占据绝对优势119

溯洄从之，道阻且长120

三、没有安全感的共享出行要如何面对无人驾驶？121

如果无人驾驶消灭了“拥有”，我们还能共享什么？121

共享出行平台与无人驾驶的合作或许不会那么美好122

没有安全感的共享出行平台怎么面对技术更迭122

四、民用无人驾驶赛道拥挤，不考虑向无人作业车分分流吗？123

第7章 新零售126

一、用数据行为打开新零售大门126

结果与过程：另一个视角看数据127

用户数据行为128

组织行为中的关键信息比特化129

如何激发消费129

二、大数据不仅属于大角色：智能推荐时代的C类电商130

逆推协同过滤算法，不仅仅是推荐131

建立预测模型，让数据找到彼此132

智能推荐的未来：识别非结构化数据132

三、为什么电商企业都要重金砸智慧物流？133

智慧物流背后都有哪些技术？133

除了让快递更快，智慧物流还能做到这些134

四、新零售转型，线下数据不容忽视135

线下商业需要被改变？线下商业体一直在努力改变136

生来不同，新旧零售模式的基因究竟差在哪？136

如果说用户调研是种玄学，那线下大数据就是科学137

线下数据资产化：在货架和账本之外寻找新机会137

重构线下商业体价值，新零售＝新公平138

五、美国新零售怎么过购物节？139

美国雇不起快递小哥，我们也没有那么强的理货机器人139

传统零售业只能屈服电商？看看沃尔玛是怎么做的140

人口结构调整下，北上广的你们还能享受多久廉价服务？141

六、揭开未来概念的面纱，智慧门店背后还有三个支点141

体验的支点：智能硬件的附加价值142

大数据营销支点：数据连通对转化能力的加持142

盈利能力的支点：从供应链到成本把控143

七、有人说，AR购物会在三年后来临144

AR购物真能所见即所得？144

AR购物为什么没有在当下发生？145

成本方面的问题，恐怕没那么好解决146

开始AR购物之前，可以先尝尝AR营销的甜头146

第8章 智能音箱148

一、音箱狂欢之后：对话式AI的价值148

三重门：强人工智能语音应用的难题何在149

传火者：对话式AI难题的破解思路149

二、智能音箱卖不出去怎么办？做成恋爱养成游戏吧150

说！音箱那么可爱，你到底为什么不理它？151

一个“脑洞”：恋爱养成版智能音箱152

三、智能音箱能成为物联网交互入口吗？154

如果一定要给智能音箱下个定义154

物联网入口，现在有物可联吗？155

物联网入口为什么一定是音箱？156

第9章 AI与泛娱乐157

一、Netfilix如何做好AI内容推荐？157

懂算法的同时要懂内容158

好戏的基础，是一个足够大的舞台158

算法迷宫160

二、信息流时代下推荐算法的责任感161

从猎手到猎物，弱者才会被“操纵”161

让渡信息窗口，直到成为算法的镜中人162

算法的第一要务究竟是什么？162

三、人工智能会是原创者的救星还是克星？164

知识产权侵权举证难？AI或许是解决方案164

AI能否帮助原创者权益范围标准化？165

四、漫画家或许是永远不会被AI替代的职业166

连漫画都看不懂，谈什么毁灭世界？166

视觉叙事？何必强AI所难167

围棋界的大手，到了《甄嬛传》里也是“一集死”168

五、从火爆的Face Dance看人脸识别＋游戏的X种可能168

模拟形象169

利用表情交互169

利用表情操作170

人脸识别防沉迷／安全系统170

六、人工智能会写剧本了，可惜是烂片171

第10章 金融与企业服务173

一、不上班之梦：人工智能与远程办公173

凭什么认为AI＋远程办公是个好机会？174

AI＋云视频与远程智能，正在改变开会这件麻烦事175

AI＋人力管理：用深度学习技术管理员工175

打通即效率：让AI去对付办公软件176

数据行为与文件管理：AI作为远程办公管家177

算法找人时代：众包创业的逻辑根基178

知识图谱技术的试验田：远程办公的项目可视化服务179

防火防盗防“内鬼”：AI提升企业场景安全179

二、用AI来给企业提供员工背景调查服务的英国公司180

大企业可以做“背调”，共享经济却只能“背锅”180

AI＋背景调查的更多可能181

都在对标过去，谁能成为未来？182

三、人工智能将怎样影响保险理赔？182

保险理赔竟然这么难？183

DT时代的保险产业，作恶与行善最难拿捏184

四、听起来很人工智能的Fintech到底智能在哪了？185

真智能的Fintech不仅仅是“风控”185

分析师：你学我！186

大多数Fintech只有人工，没有智能187

五、AI人才暗战早已在企业间打响187

谷歌：用全民AI做存量188

Facebook：建立人工智能西点军校188

英伟达：一切为了卖GPU189

六、人工智能创业者们是否应该拥有适用的孵化器？189

人工智能来了，为什么孵化器大军频频噤声？190

人工智能创业者：我要的你给不了191

那些成功的人工智能孵化器都做了什么？192

孵化器人工智能转型“指北”193

玩家篇 那些AI下的大公司196

第11章 被AI挽救股价的百度196

一、DuerOS如何解决智能音箱的换壳难题？196

空间的温度：你是造物者还是加盟商？197

时间的纵深：掘金AI关键在于驶向未来198

生存力的洞见：开发者当然需要更多199

二、百度的“ABC”物联网战略200

物联网的不能承受之虚201

三重价值：百度云如何利用ABC赋能IoT202

先行者的藏宝图：标记万物智能203

三、百度如何用AI摆脱股价泥潭？203

完整AI结构下的商业前景很难模仿204

加持和迭代传统业务205

四、AI加速器之争与百度的解题思路206

不能让每一个厨师去发明厨具：AI扶植计划为何火爆？206

平台优先还是生态聚合：巨头的不同选择折射出什么207

中国式AI赋能将迎来黎明？208

五、百度世界大会与AI巨头的“软硬兼施”战略209

AI软件＋硬件，是巨头们纷纷亮出的王牌吗？209

复杂生态里的中转器：全产业形态企业在AI丛林中的意义210

AI大航海时代：成为AI巨轮的罗盘211

六、从邂逅到共生：百度与小米的新碰撞212

小米的IoT框架，也许是今天最好的AI释放区212

从体系中感受觉醒：DuerOS升级带来的AI落地性变革213

生根后如何发芽？协同化的生长系214

第12章 移动AI芯片引领者华为216

一、华为造AI芯片为何重要？216

杀声四起，谋算百出：今天的AI芯片江湖217

三星分神，苹果放缓：移动AI芯片留给华为的机会218

二、麒麟970把AI计算带回终端219

产业的虚幻之舞：云计算并非AI标配219

梦幻海滩和私人城堡：AI回归终端计算的价值逻辑220

手机AI的未来在打破线性发展222

进化要素：移动AI芯片的生态丛林222

三、从Magic到更多，荣耀的AI之路223

魔法序曲：荣耀Magic的伏笔与暗示224

一个猜想：荣耀的差异化AI之路224

四、如何理解华为提出的“智慧手机”？225

视觉first：芯片让用户AI不只有语音225

终端计算与传感体系：人机交互尝试踏入3.0226

开发者之战已经打响：AI的想象力开源227

总结：关于手机的智慧227

五、解码华为AI的应用生态229

Mobile AI建立的生态图229

生长、平台、商业森林：AI为何被关注？230

Mate 10连接起的河网效应231

第13章 阿里巴巴的ET大脑232

一、ET城市大脑如何构建阿里云的绝对值232

一、二、三，跳：云市场必须进入2.0233

“跑马圈地”的垂直市场：技术试验田和大客户敲门砖234

AI解决方案：全世界“卖云”的一张名片235

时间数学：关于向量和绝对值236

二、ET城市大脑的杭州虫洞236

城市之症的逻辑：城市不会自己使用数据237

勇敢的杭州238

从没有回归不限行的城市238

一个虫洞的打开：交通只是人群的缩影239

三、天猫精灵引发的智能音箱深水战240

一物万种：开发者加入AliGenie带来的生态遐想241

内容驱使：电商基因与大文娱布局的杠杆作用242

四、如何用AI在雄安造城？242

五、为什么马云说“AI不会抢走我们的工作”？245

永远无法阻止技术的滚轮型前进246

机器智能化对实体经济的加持，会比互联网大很多247

AI重构，可能是给基础层劳动者的礼物247

第14章 AI先锋军谷歌250

一、彻底认识AlphaGo的主人DeepMind250

一鸣惊人的游戏系统251

给AI上3D游戏课：开源DeepMind Lab252

人脑模式与经典计算机合体：可微分神经计算机（DNC）252

开发用于《星际争霸2》的AI训练环境253

最精准的语音生成系统WaveNet253

医疗应用计划DeepMind Health253

帮谷歌省电254

全面进驻谷歌TensorFlow254

二、里子与面子：AlphaGo战胜柯洁的公关任务255

AI＋围棋的公关任务：精准、厚道、有套路地“拜码头”256

谷歌的面子：TPU、谷歌云和TensorFlow256

AlphaGo的里子：半掩半遮的低耗高拟态算法257

三、DeepMind在AlphaGo退役后都干了什么？259

复杂环境处理：AI走出论文的第一步260

认知、推理和想象：不像人叫什么AI？261

通用，一切为了通用263

四、开发平台合力围剿谷歌之战263

微软、Facebook联手下了一招“围棋”264

项庄舞剑：阻断TensorFlow的生态化增长265

抢夺大多数：深度学习平台的AI暗战265

五、从尴尬的谷歌硬件，到中美AI差异266

中美两国触碰AI的不同可能267

中国AI放大器更可能是巨头业务布局267

六、让机器学习自动化，谷歌想让AI从业者先失业268

原来最先被AI革命的是AI工程师？269

今天的AI，会不会是跑不过马的汽车？271

第15章 科技行业的AI群像273

一、马斯克的苦谏与心机273

开源AI和技术沉积：击破巨头壁垒的唯一法门274

Neuralink与脑机接口：有一点牵强，但值得押注275

二、印度的AI大潮275

三个“老枪手”的AI征程276

互联网时代掉的队，如今正在成为插队资本276

AI时代，印度可能重新爱上全球化278

三、最先打败人类棋手的IBM278

IBM Watson的核心能力：解读非结构化数据279

认知计算与AI，究竟是话术差异还是技术差异279

沃森的成绩单，其实没有想象中那么差280

生于创新，死于原罪？281

四、想为每个小企业提供智能客服的Facebook281

电商、外卖平台在智能客服领域有哪些机会？283

五、NASA用AI做了什么？284

AI是噱头？难道NASA拿了谷歌的赞助费？285

方法更重要，AI才是宇宙级学霸285

有生之年，你也能享受到NASA出品的AI技术286