增长是企业利用计算机、大数据、人工智能等新技术实现经营增长的新思路和新方法，本书作为该领域的入门级读物，介绍了AIGC在增长领域的技术和实战应用。本书分为4部分，第1部分、第2部分、第4部分主要针对有兴趣了解AIGC背后技术原理、增长模式的变化以及截至2023年3月业界、学术界的**技术进展的读者；第3部分包含AI的基础知识、基础模型，并从实战应用角度介绍作为应用开发者如何高效上手与利用**的开源技术与API，适合有一定技术基础的读者。

"范磊，美国石溪大学计算机科学博士，人工智能与数据科学领域知名专家，十余年人工智能理论研究、产业应用与中美头部互联网科技企业中高层管理经验。黄志坚，中国人民大学硕士，曾就职于赫美集团、国人通信、A8新媒体集团、南方银谷等上市公司。王山雨，哈尔滨工业大学硕士，BAT人工智能与算法专家，十余年人工智能领域从业经验，先后就职于阿里、百度和腾讯，参与凤巢等平台的算法模型，对知识问答、图文关系计算、广告创意生成、视频内容合成等机器学习算法和研究经验。杨永强，西南交通大学硕士，人工智能与机器学习算法行业知名专家，15年BAT从业经验，对机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域有深入研究。"

前言 “我们总是高估未来两年的变化，低估未来 10 年的变革。” —比尔·盖茨 从2022年11月美国OpenAI公司发布ChatGPT这一划时代产品以来，全世界人民无不为它令人惊艳的表现叹为观止，ChatGPT也成为人类历史上最快达成1亿用户的产品（如图1所示）。同时，关于通用人工智能、人类第四次工业革命的讨论从未如此强烈，人类似乎又一次站在了技术大爆炸之前的奇点前，而这一次似乎所有人都相信会是通用人工智能点燃这轮技术大爆炸。 图1 最快达成1亿用户的产品时间对比 人工智能（Artificial Intelligence，AI）的起源可追溯到20世纪50年代，当时一些科学家和研究人员开始尝试用计算机来模拟人类的思维过程。1956年，达特茅斯会议被认为是人工智能领域的开端，会议聚集了一批顶尖的计算机科学家和数学家，他们共同探讨了如何将人类的智能引入计算机程序。在这个阶段，研究者们主要关注基于符号操作的人工智能。他们构建了一些基于规则的系统，如GPS（通用问题求解器）和Eliza（模拟心理治疗师的对话程序），这些系统在某些特定任务上表现出了一定的智能，但它们受限于计算能力和知识表示的瓶颈。 20世纪70年代，人工智能研究的重点逐渐转向了知识工程。在这个阶段，研究者试图通过将大量专业知识编码到计算机程序中，来提高系统的智能，这导致了专家系统（Expert Systems）的诞生，如MYCIN（用于诊断感染性疾病的专家系统）和XCON（用于配置计算机系统的专家系统）。 虽然专家系统在某些特定领域取得了令人瞩目的成绩，但它们在处理大规模、复杂的问题时仍面临困难，同时知识...