人工智能时代：破解人机共存密码（套装共10册）

业务优化应用案例

优化能够带来如此大的业务价值，那它在实际生活中是如何实践的？在实际业务运作中是如何发挥作用的？现在我们就通过具体案例来说明一下优化是如何执行的。比如说，现在有一个电商网站要进行一次营销活动，该网站的用户量巨大，如果这次营销活动要针对每一个用户，营销成本就会非常大，所以这个网站打算只选择部分顾客进行营销。对这个网站而言，每个用户的营销成本是不一样的，我们需要根据已有顾客的预测转化率，最大化选择的顾客的总分数。这其中的约束条件是：营销成本不能超过总预算。

假设我们有5个顾客，每个顾客的营销成本分别是_c1，_c2，…_c5（已知），转化率分别是_p1，_p2，… _p5（已算出），_x1，_x2，…_x5表示我们是否对一个顾客营销。那么优化问题可以这么写：

最大转化率： $p _ { 1 } x _ { 1 } + p _ { 2 } x _ { 2 } + \cdots + p _ { 1 0 } \times _ { 1 0 }$

约束条件： $c _ { 1 } \times 1 + c _ { 2 } \times 2 ^ { + \cdots + c _ { 1 0 } \times 1 0 } = \vec { \textmd { j } } \overline { { \textmu } }$

1， $x _ { 2 } { \cdots } x _ { 1 0 }$ 取值0或1（0代表不进行营销，1代表进行营销）

若5个顾客的营销预算为1 500元，营销成本和转化率如表3-1所示：

则优化问题应该这样写：

最大转化率：0.27x₁+0.68x₂+0.76x₃+0.83x₄+0.95x₅

约束条件：100x₁+300x₂+500x₃+700x₄+1000x₅≤1500

在进行顾客营销时，我们当然会选择那些转化率高的用户来进行营销，但是我们同样也要考虑到营销的成本。在这5个用户当中，第五个的预测转化率最高，但是要对他进行营销的成本是1 000元，成本太高，如果都是这样的用户，那我们很有可能会超出预算，而且还没有达到预期的营销效果，这样就得不偿失了。第一个的营销成本最低，但是转化率只有27%，仍然达不到想要的营销效果。相比之下，中间3个用户的营销成本适中，营销效果也很好，性价比最高，而且成本在预算之内，所以最后我们选择中间3个进行营销，达到效果最优化。

通过上述预测分析和优化模型，我们就可以看出哪些是营销成本低但营销效果不好的用户，哪些是营销效果好但营销成本高的用户，而我们最终选择的肯定是那些转化率高且成本适中的用户，对这些用户进行营销可以控制成本在营销预算之内，又能达到很高的转化率。

这是最优化思维最初的目标：以最低的成本达到最佳的效果。同时，这也是最优化思维最终的结果：帮助企业实现了最佳的营销转化率。

最优化思维在诸如航空、物流、生产制造、金融、资源管理、环境保护、电力管理等领域中得到了广泛应用，在相关领域都已经有成功的优化实施案例。以物流行业为例，我们来看一下最优化思维如何在实际场景中展开应用。

近几年电子商务迅速崛起，在网上购物已经成了大众生活的常态，随之而来的是物流行业的蓬勃发展。国家发改委统计数据显示，2018年中国物流成本占国内生产总值的比重高达14.5%，而相比之下，欧美国家的物流成本占其国民生产总值的10%都不到。为切实有效地解决国内物流成本的问题，最优化思维势在必行。

在一切物流问题中，最重要的莫过于车辆路线问题。在面对数量众多且需求不同的客户时，组织多少辆货车最合适，走哪一条路线路程最短，选择哪一种物流方式成本最低、耗时最短等一系列问题，都属于车辆路线问题，也都属于最优化思维应当解决的问题范围。

现在许多地图服务商都提议提供最短路线或者最短时间方案，但是在实际运输过程中，要真正实现最短路线、最快时间以及最低成本，还需要解决许多复杂问题，例如不同货物配送的先后顺序，水、陆、空三种运输方式和多家快递公司的不同组合搭配，等等。此外，考虑到诸如限行、修路、恶劣天气或者交通事故等突发状况，物流所要优化的问题，复杂度直线上升。

为了优化解决这些问题，市场上出现了一些优化模型，例如针对物流优化的小马驾驾。首先，面对复杂且数量巨大的物流信息，优化模型会先对其进行学习，并在训练和学习中不断优化自身，让自己的判断越来越准确；其次，为了应对突发状况，优化模型可进行实时判断，做出路线调整，找到物流的最优路线；为了优化目前物流领域存在的业务模式多变、效率低下、资源利用不合理等问题，优化模型提出了多种提货送货模式，比如多地点提货单地点送货、单地点提货多地点送货、多地点提货多地点送货等，大大提高了提货送货的效率，节约了时间成本。

在选择最短路线方面，优化模型将所有订单综合考虑，整合所有路线，将所有目的地都串联在一起，使得同一个目的地的商品能够一起派送。除此之外，优化模型还会考虑到回程问题，避免出现货车空仓回程的情况。这样既解决了回程问题，又最大可能地降低了运输成本，提高了物流效率。在配送服务方面，模型也可以根据用户需求灵活调整车辆、车型、仓库等，达到优化的效果。在控制成本方面，除了缩短物流时间可以降低成本之外，选择不同的车型或者运送方式也可以很好地降低成本，比如短途运送小型货物可以选择小型货车，成本相对较低；但是长途运送生鲜货物，还是应该选择航空运输，航空运输虽然成本高，但是生鲜商品的配送费本身也很贵，航空运输速度快，能够保证商品的新鲜程度，提高用户对物流的满意程度，这样才能留住客源。据统计，使用该优化物流模型制定的优化物流方案，可以将每日全城的调度时间从3小时减少到15分钟，企业的运送成本可以降低10%到20%。

面对海量的信息数据、复杂的环境、多变的市场和需求，我们在日常工作中，必然会求助于人工智能。如果企业不拥抱人工智能，就很难跟上时代快速发展的步伐，甚至会面临被淘汰的危险。我们需要人工智能为我们提供业务决策，其实是需要它为我们提供最优的那个决策。可以说，最优化是AI思维解决问题的出发点。有了AI思维的帮助，我们就可以更加轻松准确地在生活、工作和业务运作过程中做出最佳的决策。

会思考的人工智能

《终结者》里的天网是一套人工智能防御系统，但它却拥有了自我意识，想要毁灭人类；《我，机器人》中具有自我思考能力的人工智能机器人VIKI在负责生产机器人的同时，还在默默计划让机器人成为人类世界的主宰；《魔种》中的人工智能系统Proteus IV不但具有了自我意识，还将人类囚禁起来。现在越来越多的科幻电影里出现了人工智能的身影，而且它们都不约而同地拥有了独立思考的能力。其实从人工智能出现以来，人们一直都有这样的疑问：人工智能是否能够和人类一样拥有独立思考的能力？

关于这个疑问，被称为计算机科学之父的艾伦·图灵在1952年曾经进行过一个测试：将一个人和一台计算机分别关在两个房间内，再找一个人对房间里的人和计算机分别进行提问。提问者事先并不知道哪个房间里的是人，哪个房间里的是计算机，他要通过二者对问题的回答进行判断。如果有超过30%的人不能准确判断出哪一个是人，哪一个是计算机，那么这台计算机就通过了此次测试，而且可以被认为是具有了人的智能。这一用来判断机器是否具有人类智能的测试后来被称为图灵测试。一直没有计算机能通过图灵测试，直到出现了深度学习，人们才看到了一丝曙光。

深度学习的前世今生

我们知道，机器学习是人工智能的分支，它专门研究计算机如何模拟和实现人类的学习行为。在人工智能发展过程中，机器学习占据核心地位。通过各种模型，机器学习可以从海量的数据中学习出规律，从而对新的数据做出智能识别或者预测，并且为决策提供支持。深度学习是机器学习的一种。如图3-4所示，人工智能是一个范围很大的概念，其中包括了机器学习。机器学习是人工智能提升性能的重要途径，而深度学习又是机器学习的重要组成部分。深度学习解决了许多复杂的识别和预测难题，使机器学习向前迈进了一大步，推动了人工智能的蓬勃发展。那么深度学习又是如何发展起来的呢？

深度学习的概念最初起源于人工神经网络（Artifi cial NeuralNetworks）。科学家发现人的大脑中含有大约1 000亿个神经元，大脑平时所进行的思考、记忆等工作，都是依靠神经元彼此之间的连接而形成的神经网络来进行的。人工神经网络是一种模仿人类神经网络来进行信息处理的模型，它具有自主学习和自适应的能力。

1943年，数学家皮茨（Pitts）和麦卡洛克（McCulloch）建立了第一个神经网络模型M-P模型，能够进行逻辑运算，为神经网络的发展奠定了基础。生物神经元一共由四个部分组成：细胞体、树突、轴突和突触，M-P模型其实是对生物神经元结构的一个模仿，如图3-5所示，左边是生物神经元的示意图，右边是M-P模型的示意图，为了建模更加方便简单，M-P模型将神经元中的树突、细胞体等接收到的信号都看作输入值_x，突触发出的信号视作输出值_y。1958年，计算机科学家罗森布拉特（Rosenblatt）发明了感知机，分为三个部分：输入层、输出层和隐含层。感知机能够进行一些简单的模式识别和联想记忆，是人工神经网络的一大突破，但这个感知机存在一个问题，就是它无法对复杂的函数进行预测。20世纪80年代，人工智能科学家鲁姆尔哈特（Rumelhart）、威廉姆斯（Williams）、辛顿（Hinton）、莱库（LeCun）等人发明的多层感知机解决了这个问题，推动了人工神经网络的进一步发展。20世纪90年代，诺贝尔奖获得者埃德尔曼（Edelman）提出Darwinism模型，并建立了一种神经网络系统理论，对90年代神经网络的发展具有重大意义。

从这之后，神经网络技术再也没有出现过突破性的发展。直到2006年，被称为人工智能教父的辛顿正式提出了深度学习的概念，认为通过无监督学习和有监督学习相结合的方式，可以对现有的模型进行优化。这一观点的提出在人工智能领域引起了很大反响，许多像斯坦福大学这样的著名高校的学者们纷纷开始研究深度学习。2006年被称为“深度学习元年”，深度学习从这一年开始迎来了一个爆发式的发展。2009年，深度学习应用于语音识别领域。2012年，深度学习模型AlexNet在ImageNet图像识别大赛中拔得头筹，深度学习开始被视为神经网络的代名词。同样是在这一年，人工智能领域权威学者吴恩达教授开发的深度神经网络将图像识别的错误率从26%降低到了15%，这是人工智能在图像识别领域的一大进步。2014年，脸书开发的深度学习项目DeepFace在识别人脸方面的准确率达到了97%以上。2016年，基于深度学习的AlphaGo在围棋比赛中战胜了韩国顶尖棋手李世石，在世界范围内引起轰动，这一事件不但使深度学习得到了认可，人工智能也因此被社会大众所熟知。2017年，深度学习开始在各个领域展开应用，如医疗影像、金融风控、课堂教学等，在不知不觉中已经渗透到我们的生活中。

深度学习的经典模型

那么深度学习到底是什么呢？深度学习是建立在计算机神经网络理论和机器学习理论上的科学，它使用建立在复杂的网络结构上的多处理层，结合非线性转换方法，对复杂数据模型进行抽象，能够很好地识别图像、声音和文本。深度学习有两种经典模型：CNN和RNN。

CNN全称是Convolutional Neural Network，也就是卷积神经网络。对于卷积神经网络的研究最早出现于20世纪80至90年代，到了21世纪，随着科学家们对深度学习的深入研究，卷积神经网络也得到了飞速的发展，该网络经常用于图像识别领域。如图3-6所示，卷积神经网络共分为以下几个层级部分，输入层（input layer）、卷积层（ convolution layer ） 、 池 化 层 （ pooling layer ） 、 全 连 接 层（fully connected layer）。

当图像进入输入层，模型会对这个图像进行一些简单的预处理，比如降低图像维度，便于图像识别。卷积层里的神经元会对图像进行各个维度的特征提取。这一提取动作不是针对原图像进行的，而是仅对图像的局部进行特征提取，比如需要识别的是一张包含小狗的照片，但是神经元只负责处理这张照片中的一小部分，比如狗的耳朵、眼睛。卷积层对图像不同尺度进行特征提取，大大丰富了获取特征的维度，有助于提升最终识别的准确度。池化层对图像进行压缩降维，降低图像识别需要处理的数据量。全连接层需要做的就是将前面所提取出来的所有图像特征连接组合起来，如图3-7中，将提取到的小狗的头、身体、腿等局部特征组合起来，形成一个完整的包含小狗的特征向量，然后识别出类别，这就是卷积神经网络进行图像识别的全过程。

通过对卷积神经网络工作过程的梳理，我们总结出卷积神经网络的三个特性：第一，图像识别不需要识别图像的全部，每个神经元只需要聚焦到图像的一小部分，识别的难度降低；第二，卷积层对应的神经元可以应用于不同的图像识别任务，比如图3-7中的神经元，经过训练，已经能够识别出小狗，那这些神经元也可以应用于识别其他任何图像中的相似物体；第三，虽然图像特征的维度降低了，但是由于保留了图像的主要特征，所以并不影响图像识别，反而降低了识别图像需要处理的数据量。这三个特性决定了卷积神经网络非常适合用于图像识别。例如由牛津大学开发的VGG模型就是基于卷积神经网络模型建立的，它在识别物体的候选框生成、图像的定位与检索等方面十分准确，这使得它在2014年ImageNet竞赛定位任务中获得了第一名。