作者介绍 图片 魏贞原，IBM高级项目经理，主要负责银行客户的复杂系统开发。同时是IBMCIC量子计算COE团队的Python领域专家（Subject Matter Expert），负责量：子计算应用的探索工作，对机器学习和深度学习有深入的研究，精通于运用机器学习来解决数据科学的问题。并运营“知之Python”公众号，定期分享Python在机器学习和深度学习中的实践知识。 图片 扫码关注微信公众号 图片 扫一扫加入本书读者圈 序言 人工智能作为一种新技术，它的发展变迁可以用著名的 S曲线来表示。具有划时代意义的新技术（Disruptive Innovation），往往出现在社会发展的成熟期。这时国家的 GDP 增长开始减缓，生产成本居高不下，相比之下社会需求却没有显著增加。现在的人工智能技术发展正处于这样一个时期，可以说是应运而热。但我们更关心的是它是否到了腾飞的前期。我个人觉得时机已经到来，原因有三：数字化、物联网及人工智能（AI）技术。 第一，社会生活的高度数字化进程已经让人与人之间的联结几乎完全可以用数字化的方式来描述。这一切极大地归功于智能手机和社交媒体的深度普及。关于我们的信息都被记录在信息系统里，无论是以格式化的形式（ERP、银行系统、电商系统等），还是以非格式化的形式（社交媒体上的文字或语音的交流），这些都已成为机器可以分析解读的数据，而且还在不断积累中。 第二，物联网技术使信息系统能够实时不间断地从我们的日常活动中获取新的信息，并且可以通过双向通信机制给予实时反馈。比如智能手表和智能扫地机器人等。 第三，人工智能技术本身的发展已经到了足以支撑大规模商业化应用的阶段。无论是人脸识别还是医疗文献分析，人工智能已经作为工具出现在我们的身边。 很多人还在争论人工智能是否会成为人类的敌人，尤其是在 AI 技术发展到泛人工智能（Artificial General…