編程小白也能讀懂的人工智能圖書

2012年，機器學中的深度學到了一個新高度。以此為契機，日本的人工智能熱潮隨之到來，通過對機器用，的許多棘手問題紛紛能夠得以解決。另外，計算機視覺（ Computer Vision）的性能也得到了極大的提升，由此，機器學用範圍也正在極速擴展大眾對於人工智能的期待值日復一日地升高。然而，我們為人工智能設下的目標，與現實情況之間，其實是有著難以逾越的差距的。即便開發出了一些試行項目，但是它們在現實中的運用卻難以為繼，類似的例子不絕於耳。有許多人，他們由於人工智能在實際運用方面沒有獲展而希望幻滅。而且他們在沒有對人工智能抱有正確的理解下，妄下定論：人工智能沒有用。

在這樣的背景之下，我們不得不說：人工智能人纔處於短缺狀態。的確，2016年日本經濟產業省的調查結果顯2020年日本科技人纔（擅長於人工智能等軟件技術的人纔）有48000人的缺口。因此，有不少人甚提出這樣的論調：制作機器學的對口人纔，即機器學師十分短缺。

我從2017年起，開啟了 Aidemy這一服務。該項服務旨在令用戶能夠在網頁端簡易操作計算機程序語言 Python。到2020年為止，已經有超過50000名用戶使用了該服務。另外，我於2018年出版了《一本書教你人工智能編程的數學》、【角川（ KADOKAWA）書店出版】、《用Python來學新深度學書從機器學基礎到深度學泳社出版）等書，為解決機器學師短缺這一問題而不斷向前。

然而，入了2019年後，一些新的變化出現了。那時，我所運營的 Aidemy服務正在努力以制造行業、金融行業、信息技術企業等為中心的大企業。在這期間，有不少用戶對我說，他們更希望我在寫面向工程師的書之餘，能夠寫一本給商務人員或規劃師（ Planner）的書。因此，我從2019年後，專注於寫出一本給規劃師的書。我與各行各業的經營行了對話，他們當中有不少人都有著一致的論調，即機器學師短缺，而且機器學師更加短缺。

機器學師的職責是什麼呢？其實是整理出需要解決的課題，以及明確機器學需要獲得的成果。

即便有試行項目，但是在現實生活中卻無法獲得實際運用。這是機器學師短缺的一大特征。雖說也有一部分人會采取“總之先用手頭上的數據來企劃吧”“先模仿其他公司的例子吧”等說辭他們的企劃。然而事實上他們的工展得並不順利如果想要讓機器學獲，那麼必須整理出自家公司所面對的課題，並把握住機器學的特征，再以此為基礎，找出機器學待解決的課題。

接下來，如果有數據的話，分析現有的數據；沒有數據的話，以投資回報率為基準，用投資的方式來獲得自己所需要的數據這樣想來，一個機器學師也需要掌握設計企劃的相關技能。今後，機器學成為社會的技能，那麼伴隨著這，機器學師的需求也會日益。

人工智能風險企業也在倡導著機器學師的必要。有許多人工智能風險企業都曾接受過大企業的機器學負責人的咨詢。有很多咨詢者似乎處於一種明確度很低的狀態，他們的問題十分抽像又模糊，仿佛是處於一個找不到答案的迷宮裡。他們咨詢的問題，一般都是這樣的：“我們是希望借助機器學什麼的，但是又不知道該怎麼做比較好”或者“希望能夠使用這個數據記錄，來試著做一下機器學”等。

其實這些人工智能風險企業都是十分希望能夠整理出這些課題，並通過討論來得出企劃方案的，但是在有限的資源之中，將這些不夠清晰明了的問題全部處理完，是根本做不到的。因此，他們時常陷入不得不拒方的情境：“請您再稍微整合一下關於機器學的大體綱要，將問題的明確度提高之後再過來……”

因此，本書從人工智能領域中機器學的思考方式這一角度出發，總結出了“七個規則”。而這種思考方式也是機器學師所必須掌握的。我曾過許多的機器學，而且在與機器學師共同工作之時發現了一些規律。而我提出的七個規則，其實是將這些規行了抽像總結。本書不會提到難以理解的理論和復雜的數學公式隻會以簡單明了的方式為大家解說機器學理論，明確商業企劃當中所的要素，以及一些亟待明確的知識點。

因此，本書的目標讀者群，首先是正在考慮商用機器學劃師。相信購買本書的你，一定有著自己的想法。或許，你是機器學的負責人、對機器用抱有興趣的人或是想要了解機器學。如今，市面上有許多與機器學的專業書、商務書，而本書則是從Z初步的地方為大家講解機器學望大家能夠明確，首先一定要掌握本書所提到的機器學的要點，再在項目的基礎上鞏固其次，本書的目標讀者群是正在考慮在企業內使用機器學程師。如果你希望獲得機器學師需要掌握的具體技術，像算法語言、解析手法或編程等知識的話，請移步其他圖書。但是，如果各位工程師在項目之時，有了諸如以下的感受：“怎樣讓規劃師掌握技術”或“如何做到與企業利益相關者持續對話”等，那麼本書正適合你。作為工程師的你，在已經掌握專業的解析技術的基礎上，相信讀罷此書之後，更能夠以實際運用技術的商務視角來地開拓項目工程。

Z後，本書的目標讀者群是希望使用機器學新商業的經營者。相信現在，沒有幾家企業的經營企劃關鍵詞裡還沒有機器學要想機器學，必須有著的、自上而下的管理方式。除此之外，這也要求經營者對人工智能技術有著透徹的理解。機器學繫統投資的方式有著很大的差別。隻有把握好機器學的方式，纔能夠正確理解公司內的項目狀態，以及做到Z合理地分配公司資源，我一直認為，學學是一件物超所值的好事。與英語能力等技能相比，從事機器學業人士仍然很少，而且現在學難程度也有所下降。在擁有機器學素養後，可選擇的工作範圍會寬廣許多。

因此，我希望本書能夠幫助大家，以機器學一步，去開拓未來科技的更多可能性。

節

人工智能早入了幻滅期

華麗登場的Apan>，即我們常說的人工智能。與世人的主流評價相反，有許多人指出，很難說人工智能有了劃時代的變革，並能入到人們的生活之中。人工智能技術其實早入了幻滅期①。

那麼，各位讀者是如何認為的呢?

人工智能、機器學明確專業用語的定義

為了讓接下來的敘述不陷入混亂，讓我們先明確一下人工智能相關專業用語的定義。首先，Al即Aitificlallnteligence的縮寫，翻譯成人工智能。簡單來說，是用計算機來模擬人類的智能(lntelligence)，並將其繫統化，終其一切行為都會變得像人類一樣(Artlflclal)。隻不過，“人工智能”一詞之中被灌輸了許多種意義、概念與期待。為此，“人工智能”一詞也符合明斯基所說的“手提箱式詞語”①。這意味著，不同的人可以對其給出各式各樣不同的定義，所以每個人對事物的認識很容易變得模糊。

為此，我們先把人工智能當成一個廣義概念來看待，當成一個廣義的詞來認識，這纔是比較穩妥的方法(圖1-pan>。在人工智能這一宏大的主題之中，有“機器學一研究領域。機器學被稱為Machine Learning（ML）。另外，在機器學領域當中，又有“深度學一研究……