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这是一本面向对AI和机器学习的活用感兴趣的经营层、企划部门、事业部门和IT部门等从业人员的书籍。从打消“为什么现在应该努力呢”这样的疑问开始，到即便对AI和机器学习的前提知识没有了解，也能够理解“如何建立项目，怎样创造出成果”的方法论。本书旨在作为咨询公司和系统开发公司等寻求外部AI支援的参考书。 《超简单的人工智能——人气讲师为你讲解AI商业应用》 本书从业内人士视角出发，向读者介绍了人工智能技术在人类商业活动中的应用情况，探讨了AI应用与商业活动中的法律问题。本书并没有采用教科书似的枯燥理论讲解方式，也没有涉及过多的专业理论知识。本书以实例为基础，选取了有望利用人工智能技术的商业领域，来解说实际应用方法和面临的法律法规问题。 關於作者： [日] 伊藤洁人： 曾从事业务系统开发和网络管理工作，后专职做IT 讲师。从2003 年开始运营月访问量达200 万的博客“教练的段子本”。2008 年获得美国微软公司认证的微软MVP 奖。致力于Excel高级应用的教学工作，擅长讲解VBA 商务应用方法，面向职场人士提供一种VBA 编程入门的学习方法。 [日] 铃木孝纪： Python Climber，任职于铃木隆夫株式会社，在公司里做项目管理工作，同时还从事Python研究、培训讲师和开发咨询等工作，是一般社团法人和PyCon JP 理事。 [日] BeProud 株式会社： 从2008 年起专注于Python 开发业务。于2017年发布在线学习平台PyQTM。用户可以免费体验PyQTM。 [日] 韮原祐介： 株式会社brainpad AI 商务本部副部长，提供有关机器学习技术等利用数据科学和数字技术改善经营的咨询服务，包括需求预测、图像分析、复制引擎、搜索等机器学习系统服务，为商业成果的经营创造优势。在包括咨询商会在内的国内外企业中，从事了10 年以上有关经营改革支援的工作。 [日]二木康晴： 庆应义塾大学商学部、东京大学法学院毕业。株式会社经营共创基础(IGPI)律师。曾任职于国内法律事务所，负责各种合同的制定和审查、股东大会指导、合规应对、事业再生、m&a等企业法务和诉讼等工作。之后参与经营共创基础，从事创业、m&a、风险企业等的出资方的监事业务等。合著有《围绕经营支配权的法律实务解说、格式等和案例研究》。 [日]盐野诚： 庆应义塾大学法学部毕业，华盛顿大学法学院法学硕士。株式会社经营共创基础(IGPI)合伙人/董事财务总监，IGPI商业分析与情报代表理事，新加坡首席执行官IGPI在国内外为企业和政府机构提供战略立案和执行咨询、m&a顾问业务，有10年以上企业投资的经验。近年来在AI / IoT领域做了很多大企业的全公司战略和事业开发的项目，同时也担任政府相关委员。著作有《在世界上活跃的人，在进行怎样的战略思考?》。与合著有《东京大学副教授教的“人工智能能做到那种程度吗?”》《为事业负责人的逆推商务法务手册》等。 目錄： 《超简单的Excel VBA——人气讲师为你讲解实战操作》 前言 本书使用说明 第1章 在开始学习宏之前 01［Excel宏］ 在Excel中录制宏时，VBA会根据操作步骤书写代码 02［宏的应用范围］ 既然宏有自动录制功能，为什么还要学习VBA 03［学习的思想准备］ 从现在开始学习Excel VBA 04［3个必学内容］ 让我们先了解创建Excel宏的必学内容 第2章 执行宏操作 05［宏的运行准备］ 做好运行Excel宏的准备 06［打开包含宏的工作簿］ 试着打开包含宏的Excel工作簿 07［执行工作表和单元格的宏汇总操作］ 试着执行工作表和单元格的宏操作 08［在VBE中查看代码]］ 使用VBE查看宏的代码内容 09［VBE的启动方法和工程资源管理器应用］ 学习如何启动VBE与应用工程资源管理器 10［单元格的宏操作］ 执行单元格宏操作并查看代码 11［编程通用指令具体示例］ 查看编程通用指令有哪些 第3章 创建第一个宏 12［插入模块］ 插入“模块”作为创建宏的位置 13［Sub过程］ 学习宏最小单位“Sub过程” 14［赋值］ 理解编程中频繁出现的“赋值”命令 15［创建Sub过程］ 从初始状态开始创建Sub过程 16［含宏工作簿的保存］ 执行宏前先保存含有宏的工作簿 17［运行Sub过程］ 通过VBE运行Sub过程 18［容易阅读的Sub过程］ 先了解编写容易阅读的Sub过程的重点 第4章 学习VBA中的运算符与函数 19［运算符与函数］ 关于运算符与函数的学习 20［VBA运算符1］ 学习VBA算术运算符 21［各种错误提示1］ 熟练应对代码变红错误提示 22［VBA 函数1］ VBA函数基础 23［VBA 函数2］ 了解Excel函数与VBA函数的不同 24［各种错误提示2］ 熟练应对代码变黄与变蓝错误提示 25［VBA函数3］ 学习工作表函数中没有的函数类型 26［逐语句］ 灵活运用Sub过程中的逐语句运行功能 27［VBA 运算符2］ 学习VBA中的字符串连接符 第5章 学习变量 28［变量］ 关于变量 29［变量基础］ 学习变量基础 30［确认赋值数据］ 确认赋给变量的数据 31［变量声明］ 养成使用变量时先声明变量的习惯 32［数据类型］ 熟悉变量后，要明确变量数据类型 33［各种各样的数据类型］ 数据类型有哪些 34［变量的有效范围］ 养成每个Sub过程都声明变量的习惯 第6章 学习条件分支 35［条件分支］ 了解条件分支 36［If语句基础］ 学习If语句基础知识 37［不含Else子句的If语句］ 学习不含Else子句的If语句 38［多分支If语句］ 学习多分支If语句 39［MsgBox函数参数］ 设置信息提示对话框中的显示按钮 40［MsgBox函数中的条件分支］ 学习使用MsgBox函数的条件分支 第7章 学习循环控制 41［循环控制］ 了解循环控制 42［For…Next语句基础］ 学习For…Next语句基础知识 43［初始值、最终值和步长值］ 熟练掌握For…Next语句的重复条件 44［停止宏运行的方法］ 了解无法停止宏运行时的处理方法 45［循环控制中的条件分支］ 试着组合For…Next语句和If语句 46［使用数值指定单元格的Cells］ 学习可以使用数值操作单元格的Cells 47［使用Cells的纵向循环控制操作］ 可以使用Cells编写判定合格与否的宏 第8章 学习对象相关语法 48［对象相关语法的位置 对象的相关语法 49［对象、属性和方法］ 知道对象和属性指 50［对象相关语法］ 理解对象相关语法 51［对象的层级关系］ 理解对象的层级关 52［两种属性类型］ 了解两种属性类型 53［集合对象］ 学习集合对象 第9章 活用宏录制 54［宏录制的活用方法］ 了解宏录制功能的活用方法 55［Select方法与Selection属性］ 学习宏录制时使用的Select和Selection 56［命名参数］ 学习宏录制时使用的“命名参数” 57［行接续字符］ 学习宏录制时使用的“行接续字符” 第10章 学习Range对象 58［Range 、Cells和ActiveCell］ 学习用于获取Range对象的属性 59［Range对象的属性］ 理解仅获取数据的Range对象的属性 60［Range对象的子对象］ 学习Range对象的子对象 61［Range对象的方法］ 学习Range对象的方法 62［表示整行与整列的Range对象］ 学习表示整行整列的Range对象 63［获取末端单元格1］ 理解获取末端单元格的代码 64［获取末端单元格2］ 解决获取末端单元格的代码问题 第11章 学习Worksheet对象 65［Worksheets与ActiveSheet］ 学习用于获取表示工作表对象的属性 66［Worksheets和Worksheet的方法与属性］ 学习Worksheets和Worksheet方法与属性 67［工作表循环控制］ 创建工作表循环控制宏 68［工作表和单元格循环控制］ 试着使用宏创建一个含所有工作表名称的一览表 59［Sheet、Worksheets和Charts］ 使用Sheets属性也能操作工作表 第12章 创建多表汇总宏 60［多表汇总指令］ 确认多表汇总的宏指令 61［多表汇总宏］ 创建多表汇总宏 62［改善多表汇总宏］ 学习提高多表汇总宏的代码写法 第13章 学习Workbook对象 63［Workbooks、ActiveWorkbook和ThisWorkbook］ 学习用于获取工作簿对象的属性 64［Workbooks和Workbook的属性与方法］ 学习Workbooks和Workbook的属性方法 65［复制一个工作簿中的工作表］ 复制另外一个工作簿中工作表的宏 66［复制所有工作簿中的工作表］ 复制所有工作簿中工作表的宏 第14章 面向今后的学习 67［本书未涉及的学习项目］ 本书部分项目未涉及的理由和学习时机 68［参考书籍］ 推荐的参考书 《超简单的Python——人气讲师为你讲解程序开发》 前言 本书使用说明 第1章 学习Python前的准备 01［程序和编程语言］ 了解什么是编程 02［OS和应用程序］ 了解计算机是如何工作的 03［Python的特性和用途］ 了解Python的特性和功能 04［Python的最新信息］ 了解Python的最新功能 05［编辑前的准备］ 准备一个编写Python程序的编辑器 06［Python的准备］ 安装Python 07［Python的交互模式］ 在交互模式下运行Python 08［运行Python程序的准备工作］ 运行文件中的Python程序 第2章 熟悉命令提示符 09［命令提示符］ 回顾命令提示符 10［cd命令］ 使用命令提示符移动要操作的文件夹 11［dir、ls、mkdir命令］ 学习操作文件和文件夹的基本命令 第3章 一边学习基础一边制作程序 12［编写程序之前］ 思考一下想通过程序实现什么 13［数值的计算］ 让计算机计算一下吧 14［print()函数］ 学习如何显示数据 15［理解变量］ 使用变量存储值 16［标准输入和标准输出］ 从键盘接收输入的方法 17［数据类型］ 学习数据类型 18［print()函数 ］ 输出简单易懂的信息 19［列表］ 将多个数据集中在一起 20［列表的操作］ 试着操作列表吧 21［元组］ 使用元组聚合不变的数据 22［函数、方法］ 学习函数、方法的特征和区别 23［f-string］ 学习如何通过f-string生成字符串 第4章 学习循环和条件分支 24［for语句］ 学习循环处理操作 25［if语句］ 根据条件试着改变处理方式吧 第5章 学习字典和文件操作 26［字典］ 使用字典处理多个数据 27［文件的输入］ 使用程序读取文件 28［文件的输出］ 将程序的执行结果写入文件中 29［追加模式］ 将数据追加到文件中 30［字典和文件操作的实践］ 创建一个使用字典和文件输入输出的程序 第6章 制作对话bot 31［认识bot］ 了解什么是对话bot 32［while语句］ 制作一个简单的对话bot程序 33［in运算符和break语句］ 制作一个回复问候的bot 34［for语句中的字典和空字符串］ 把问候语改成便于编辑的字典数据 35［文件的字符编码］ 从文件中读取问候数据 36［命令和数字的组合］ 创建用于计算的命令 37［函数的创建］ 将计算指令的处理操作集中在一起 38［内置函数］ 学习内置函数 第7章 熟练使用库 39［模块］ 把程序按功能划分成文件 40［标准库］ 使用标准库 41［datetime］ 创建datetime模块处理日期和时间 42［切片］ 从列表、元组和字符串中提取数据 43［math］ 使用数学函数进行计算 44［错误和异常］ 处理程序错误 45［异常处理］ 创建一个防止异常发生的程序 46［异常处理的熟练使用］ 熟练使用异常处理 47［异常处理的熟练使用 ］ 输出异常的内容 第8章 熟练使用第三方库 48［第三方库］ 了解什么是第三方库 49［pip命令］ 安装第三方库 50［虚拟环境venv］ 创建一个虚拟环境 51［Requests库和BeautifulSoup4库］ 使用第三方库获取天气信息 52［jieba库］ 学习简单的中文分词操作 第9章 创建Web应用程序 53［Web应用程序］ 了解Web应用程序 54［Web框架］ 了解Web框架提供的功能 55 ［Bottle］ 了解Web框架Bottle的特征 56［安装和基本操作］ 使用Bottle显示文字 57［模板］ 使用模板来改变响应 58［模板和HTML］ 使用模板在HTML中添加动态值 59［表单］ 接收用户输入的值 60［合并bot］ 使pybot在Web应用程序中运行 第10章 了解掌握知识的学习方法 61［Web网站信息来源］ 了解学习Python的网站 62［书籍与社区］ 阅读书籍，加入社区 《超简单的机器学习——人气讲师为你讲解AI在工作中的应用》 第1章 开拓今后业务的机器学习 ［人工智能现状与本书概要］ 1 什么是机器学习项目 ［AI优先］ 2 了解AI优先的时代背景 ［GAFA Microsoft的对策］ 3 从顶尖企业来看机器学习的策略 ［技术进化的意义］ 4 机器学习带来的冲击 ［机器寒武纪到来的背景］ 5 了解机器学习受到关注的原因 ［第四次工业革命］ 6 作为国家成长战略的机器学习 ［日本企业的对策］ 7 日本企业AI对策实况 ［所需的人才供求］ 8 AI机器学习所需人才状况 ［从事机器学习的意义］ 9 从事机器学习产生新的价值 专栏如何在信息爆炸中获取正确的信息 第2章 理解机器学习的机制 ［机器学习概要］ 10 什么是机器学习 ［基于规则］ 11 基于规则和机器学习的区别 ［机器学习的优点］ 12 从机器学习中能得到什么 ［机器学习的全貌］ 13 理解机器学习的分类 ［模型构建的流程］ 14 了解机器学习的模型构建 ［数据的类型和预处理］ 15 理解数据和预处理 ［算法的选择和调整］ 16 了解算法的选择 ［深度学习］ 17 深度学习的基本机制 ［模型验证和过拟合］ 18 评价模型的精度 ［模型的改善］ 19 怎样改善模型 专栏现在的AI和过去的AI有什么不同 第3章 了解机器学习所必需的资源 ［必需的资源］ 20 推进机器学习项目所需资源 ［物理资源概要］ 21 机器学习所需的软件和硬件 ［编程语言］ 22 了解Python的特征 ［库］ 23 了解机器学习的库 ［统计分析软件］ 24 帮助机器学习的软件 ［利用云的硬件资源］ 25 机器学习所需的硬件资源 专栏AI和中国 第4章 确定项目的目标 ［项目的全貌］ 26 机器学习项目的阶段区分方式 ［构思阶段］ 27 抓住构思阶段的全貌 ［课题的设定］ 28 什么是机器学习项目的“课题” ［课题的设定］ 29 理解什么样的课题可以通过机器学习解决 ［用于机器学习的数据种类］ 30 理解对课题可用的数据 ［机器学习系统］ 31 理解机器学习“系统化”的必要性 ［课题方案的探讨］ 32 考虑机器学习项目的候选课题 ［课题的筛选］ 33 用期望成果和数据利用的可能性缩小范围 ［设计业务和系统］ 34 设计能够应用机器学习的业务和系统 ［日程的研究与制定］ 35 制定机器学习项目的日程 ［ 执行体制的探讨］ 36 构建机器学习项目的体制 ［ROI的估算］ 37 估算ROI（投资回报率） ［方案书的写法］ 38 了解有效的方案书的写法 专栏回答什么问题，解决什么课题 第5章 确立项目的体制 ［利用外部的合作伙伴］ 39 探讨向外部合作伙伴企业的支援请求 ［合作伙伴的选择标准］ 40 确定选择合作伙伴的标准116 ［利用分析服务公司］ 41 向分析服务公司请求帮助 ［利用咨询公司］ 42 向咨询公司请求帮助 ［活用公司内部人才］ 43 确保机器学习项目所需的人才 ［与其他公司签约合作］ 44 了解合同形式的特征和注意事项 ［费用／成本］ 45 什么是机器学习系统的费用预算 专栏10年后工作真的会被AI夺走吗 第6章 验证项目 46 实现的可能性 ［PoC阶段的全貌］ 47 了解构成PoC阶段的任务 ［数据评估］ 48 如何评价用于机器学习的数据 ［实体模型的构建］ 49 构建用于验证可行性的模型 ［使用已训练好的模型］ 50 利用云服务训练好的模型 ［验证项目的评估］ 51 评估PoC阶段的验证项目 ［传感器的验证］ 52 安装最新的传感器来获取数据 专栏黄瓜农户与深度学习 第7章 实装机器 53 学习系统 ［实装阶段的全貌］ 54 了解构成实装阶段的任务 ［实装的特异性］ 55 机器学习系统与一般系统开发的区别 ［需求定义的推进方法］ 56 机器学习系统的需求定义 ［设计与开发的推进方法］ 57 机器学习系统的设计与开发 ［测试的推进方法］ 58 机器学习系统的测试 专栏创造超人般的AI 第8章 掌握机器学习系统的使用要点 ［应用阶段的全貌］ 59 机器学习项目特有的应用任务 ［KPI的监测］ 60 应该定义怎样的KPI ［模型的微调］ 61 修正机器学习模型 ［系统的应用］ 62 应用机器学习系统的课题 专栏想制作一个打扫整理机器人 第9章 从成功事例中学习机器学习项目 ［案例学习①］ 63 根据顾客的行为作出反馈的推荐系统 ［案例学习②］ 64 从SNS的投稿图像中分析商品的使用场景 ［案例学习③］ 65 机器人根据语音请求作出行动 专栏AI创造的新工作 《超简单的人工智能——人气讲师为你讲解AI商业应用》 第1章与人工智能共同创造的未来商业 01理解人工智能能做什么 02在商业领域中人工智能是什么 03人工智能有哪些种类 04思考在商业领域中怎样利用人工智能 05思考在制造商品的现场如何使用人工智能 06思考在金融服务中怎样使用人工智能 07人工智能对人类来说可以替代吗 08在开始人工智能商业活动之前的思考 09理解为了获得人才而必要的事情 10在商业领域中入手人工智能的三种方法 11人工智能引起的从未有过的伦理问题 12思考人工智能商业的未来 专栏 促进日本的革新 第2章 人工智能商业的法律风险 13人工智能的法律问题 14了解人工智能应用有怎样的法律风险 15实施人工智能商业活动时探讨法律问题的推进方法 专栏 促进日本的革新 第3章自动驾驶技术带来的全新社会 16发展至今的自动驾驶技术 17了解自动驾驶技术的前景和课题 18自动驾驶的细节原理 19用于降低事故风险的人工智能 20孕育出新产业的自动驾驶技术 21阻碍实现完全自动驾驶的法律壁垒 22发生事故谁来负责 23谁来决定生命的重要性—电车难题 专栏 率先实现完全自动驾驶的会是谁 第4章 依靠机器学习而进化的无人机产业 24无人机和人工智能 25人工智能和无人机孕育的新产业 26无人机和无线电操控有什么不同 27了解无人机行业的现状 28依靠搭载人工智能而扩大可能性的无人机产业 29了解飞行无人机所必要的手续 30应用无人机时的注意点 31人工智能开创的应用无人机的基础架构 专栏 未解决的课题正是创新的源泉 第5章人工智能孕育出的新产物 32自主表现活动的进化 33了解依靠人工智能创作的细节 34创作自动化发挥优势的领域 35思考使用人工智能进行创作的灵 36了解人工智能产物引发的问题 37了解人工智能软件的应用 38保护人工智能软件的细节 39保护自主创作内容的细节 40发展已训练的模型，创造新的价值 专栏 人工智能与艺术家的未来 第6章 深度学习开创的图像识别业务的可能性 41深度学习和图像识别的机制 42了解图像识别技术的应用领域 43理解人脸认证的原理和目的 44人脸认证和其他生物体征认证的区别 45应用人脸识别技术的产业 46思考促进提供图像所必要的附加价值 47认识到人脸认证数据是“个人信息” 48人脸认证数据和肖像权、隐私权的关系 49同意获取人脸认证数据的方法 专栏 从舆论事件学习成功的人脸认证 第7章 人工智能和大数据创造的匹配业务 50大数据和人工智能能做什么 51如何收集大数据 52如何使用大数据 53人工智能使匹配业务变得有可能 54匹配业务中人工智能的应用案例 55如何依靠匹配提高客户满足度 56共享经济中人工智能的应用 57大数据包含个人信息的处理方法 专栏 无人商店的未来 第8章 金融科技、医疗等依靠人工智能而扩大的商业机会 58了解金融科技中人工智能的应用 59了解银行业界如何应用人工智能 60了解保险行业如何使用人工智能 61了解其他金融科技领域人工智能的应用 62医疗领域的人工智能应用① 63医疗领域的人工智能应用② 64医疗领域的人工智能应用③ 65了解护理领域人工智能的应用 66可以应用人工智能的各种事业领域 67凭借与人工智能交流而扩大的新业务 专栏 人工智能和商业嗅觉 索引 內容試閱： 《超简单的Excel VBA——人气讲师为你讲解实战操作》 ［Worksheets与ActiveSheet］ 学习用于获取表示工作表对象的属性 学习要点：想要对工作表进行操作处理时， 我们需要用到Worksheets集合 对象和Worksheet对象。本章我们将会学习如何获取上述对象的 Worksheets和ActiveSheet属性。 Worksheets集合对象与Worksheet对象 我们可以使用Worksheets集合对象操作多个工作表，使用Worksheet对象操作单个工作表。这两个对象名称相似，比较容易弄混，但实际上Worksheets与Worksheet所要处理的对象、各自所配置的属性方法均不相同。 获取Worksheets集合对象 我们可以使用Worksheets属性获取表示所有工作表的Worksheets集合对象。正如53节的“Worksheets.Select”代码运行结果所示，活动工作簿中的所有工作表都被选中了。 Worksheets.Select的含义 使用工作表名称获取Worksheet对象使用Worksheets属性也可以获取表示每个工作表的Worksheet对象。将工作表名称指定为Worksheets属性参数，即可使用工作表名称获取Worksheet对象。运行Worksheets(”SheetA”).Select代码，将选中名称为SheetA的工作表。 使用索引号获取Worksheet对象我们还可以使用索引号指定Worksheets属性参数（索引号是表示从左边开始的第几个工作表，与工作表名称、插入顺序无关）。运行Worksheets(1).Select代码，将会选中最左边的工作表。使用数字是方便执行工作表循环结构控制操作的写法。 使用ActiveSheet属性获取Worksheet对象 想要使用工作表名称、索引号对活动工作表进行操作处理时，我们将需要用到ActiveSheet属性。运行“MsgBoxActiveSheet.Name”代码，活动工作表名称将会显示在弹出的对话框内。 《超简单的Python——人气讲师为你讲解程序开发》 ［for语句］ 24 学习循环处理操作 计算机擅长的事情之一就是反复处理同样的事情。第3章中介绍了只执行一次计算和输出的程序。在这一节中，一边编写程序一边学习循环处理操作吧。 什么时候使用循环处理？ 例如，你可以想象一下收银的场景。超市收银的时候，收银员“拿起商品，读取条形码”的动作会根据商品的数量不断重复。像这样对多个数据（对应超市中的商品）进行同样的处理称为循环处理。循环处理的例子还有很多，比如“求全体学生的考试总成绩”“给全体顾客发邮件”等。 循环处理的for语句 在Python中有一种叫作for语句的语法，用于循环处理操作。在for语句中，将“待处理的数据对象”放入in的后面。这个数据指的是列表型、元组型和字符串等。将数据按顺序依次赋值给in前面的变量，然后进行“使用变量执行”的处理。for语句会继续循环处理，直到处理完最后的数据。 一个一个按顺序处理数据 以下是for语句的程序示例，试着理解处理流程。将保存有75、88、100三个值的列表赋值给point_list。当执行for语句时，首先将point_list中的第0个值75赋值给point变量，然后执行print(f’分数为{point}。’)语句。这个程序会在for语句中循环处理print()，直到point_list的最后一个数据100被赋值给point变量。 for语句的用法示例 point_list?=?[75，?88，?100] for?point?in?point_list:······point_list中的数据会赋值给point ? ? ? ?print(f‘分数为{point}?。’) print(‘循环操作结束’) 《超简单的机器学习——人气讲师为你讲解AI在工作中的应用》 机器学习项目的特点是：需要“商业”“数据科学”和“工程”三个领域的知识和技能。本节我们来确认在各个阶段中，每个领域知识和技能的必要性和区别。 机器学习项目需要的人才类型 第4章的第36节中，我们对机器学习项目所需的知识和技能的领域进行了解说。简而言之，正如第36节中 图表36-2所示，需要“商业”“数据科学”和“工程”这三个领域的知识和技能，但是几乎没有同时掌握三个领域知识的人才。所以，拥有各专业人才之间的团队合作非常重要。 这些人才在每个阶段的责任会发变化。例如，在构思阶段，商业领域人才的作用很大，工程领域人才的作用则相对较小。而在应用阶段，工程领域人才的作用很大，商业领域人才的作用则变小。关于每个领域人才在各个阶段的作用和变化，我们在 图表39-1 和 图表39-2中进行了描述。 整合三个领域的人才，可以实现整体的目标。把握各个领域的不同是很重要的。从下一节开始，我们从商业的角度来讨论各个阶段的要点。 每个领域在各个阶段的职责变化 构思阶段 PoC阶段 实装阶段 应用阶段 商业领域的职责 制定商业上具有价值的课题和项目的整体计划 从商业观点对PoC的验证项目进行整理和评价 项目全体的进度、课题和风险的管理。以商业观点检查测试项目 业务和服务中的质量保证 《超简单的人工智能——人气讲师为你讲解AI商业应用》 32 自主表现活动的进化 到现在为止，创造性领域被认为是人类的独到之处。但是，人工智能已经制作出和人类创作物无法区分的作品。首先，我们来列举人工智能创作的例子。 人工智能在没有人类指示的情况下进行创作 以往的人工智能是组合了学习数据的属性，着眼于人类预先设定好的特征，分析大量的大数据进行自主学习。因此，即使人工智能制作出了某些创作物，也可以表现出人类的思 想和感情。 但是，随着深度学习的发展，人类不需要再制定特征。人工智能通过自主地提取特征和 组合各种数据，创作出了与人类创造物无法区分的新产物，如图32-1所示。 由于人工智能的创作，一方面我们期待新的产物，另一方面也产生了“人工智能产物的权利归属于谁”的问题。 人工智能写的小说 日本公立函馆大学从2012年开始实施分析作家星新一的短篇作品，让人工智能创作有趣的 短篇小说计划，“这是骗人的人工智能项目作家哟”。在这个项目中，小说的主题情节是人类创作的，把它变成完整的小说是人工智能的工作。另一方面，也有情节本身就交由人工智能创作的项目，叫作“人狼智能项目”。它是一种寻找村民扮演的人狼的心理游戏。人类与人工智能之间进行一万次对战，人工智能排除了游戏不成立和奇怪的设定，从合理的对战中选出适合作为小说的情节，将其编写为小说。 可以在剧场上演的音乐剧的创作 早些年计算机和人类合作的音乐剧Beyond theFence，是由剑桥大学的统计学家们从大约2000部音乐剧中分析“什么样的作品大火了，什么样的作品失败了”，并从“1980年代的欧洲，女性主人公，战争”为关键词，创作出的音乐剧作品。以此为基础，软件写出故事的主干和登场人物等梗概，以最新的音乐剧研究为基础，使用改编既存故事的方法来生成故事的核心和情节。再加上自动生成歌词，并从中选出可以使用的内容，一部音乐剧就完成了。 人工智能创作的艺术作品和产品设计 除了第1章介绍的“伦勃朗的新作”之外，人工智能还可以用于各种各样的创作活动。比 如从3D模型的数据集中创造出新设计的室内装饰，从学习到的乐曲中创作音乐作品等。实际上目前已经有人工智能设计的3D模型椅子和具有节奏感的乐曲了。 把过去活跃的艺术家的作品结合起来创造出新的艺术也不是不可能。 33 了解依靠人工智能创作的细节 通过人工智能创作某些新的产物有几种方法。具体来说，有基于规则的方法、基于统计概率的方法和基于深度学习的方法。在掌握了各种方法的基础之上，再加以利用吧。 专注于专业领域的“专家系统” 作为应用了基于规则的“专家系统”，是代替拥有专业领域知识的专家进行分析和决策的 系统。将庞大的知识数据库化，针对问题查找知识并进行准确的推论。作为专家系统一个有名的例子，是20世纪70年代斯坦福大学开发的诊断血液传染病，并推荐抗生素的MYCIN系统。 使用这个方法事先进行的准备工作会很麻烦，但是一旦生成，就可以用与人类记者无法比拟的速度来制作新闻报道。同时，应用前一天和往年的数据，即时比较气温等数据也是一大优势。 基于统计概率的方法 还有一种方法是使用统计概率创造新事物。这是一种通过读取大量数据和人类赋予的正确标签来让机器学习的方法，也就是所谓的机器学习方法。例如，在给图片标注苹果、香蕉、葡萄等标签后，使用机器学习就可以得出之后未知图片的标签。人工智能生成的模型会自动对图片进行苹果、香蕉、葡萄等的标签分配。 使用统计概率方法的作曲系统 在音乐领域，有一种利用统计方法的自动作曲系统ORPHEUS。在这个系统中，只要用户输入歌词，选择乐曲的风格，系统就可以自动进行作曲。 这个系统的方法是“一边尊重作曲家风格的约束，一边最大限度地应用歌词的韵律进行作曲，以（该作曲家的）最高的编曲概率制作曲子”。具体来说，系统根据输入歌词韵律的分 析结果和乐谱的行进、节奏、伴奏的模式，计算出可能获取的旋律的概率，并探索出概率最高的旋律来作曲。重点是使用歌词的韵律来作曲。 日语被称为音调声调的语言，根据声音的高低，语言的意思也会发生变化。因此，随着音调的高低，旋律也会发生变化，这样就可以作出更适合歌词的旋律，如图33-3所示。 基于神经网络的方法 使用深度学习这样的神经网络方法，也可以创造出绘画等产物。神经网络通过分析大量的数据，提取共同的特征量，可以模仿某位画家或作家的风格。由于不需要人工指定作品的特征，所以适合绘画这类难以通过人类语言定义风格并将其数值化的任务。 从艺术作品中提取特征，创作出新的作品 德国蒂宾根大学的Gatys等人在2015年发表的论文在当时引起了轰动，各种博客都有介绍。 A Neural Algorithm of Artistic Style这篇论文发表了从某艺术家的绘画中提取特定的画风，将其画风与其他作品组合起来加工表现的方法。这篇论文中介绍的例子是将A的运河照片，分别组合B（特纳的《运输船遇难》）、C（梵高的《星月夜》）、D（蒙克的《呐喊》）等制作而成的作品，如图33-4所示。

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