本书聚焦智能系统工程，探讨如何将系统工程、系统思维与人工智能、机器学习等新技术结合，设计出更智能的系统。在人类与系统交互常感挫败、技术发展迅猛的背景下，多数关于人工智能的研究局限于算法层面，而本书填补了智能系统设计领域的空白。?
书中指出，人与机器的高效合作需通过设计和系统工程实现。为此，它融合了一般系统工程、基于模型的系统工程、系统思维、人工智能、机器学习、哲学等多领域思想与实践，是一本实践导向的指南。?
全书分为三部分。第一部分剖析使用人工智能的系统，探讨智能系统相关概念、人工智能工作原理及机器能否思考等问题；第二部分围绕面向智能系统的系统工程，介绍通过画图讲故事、用例建模等方法设计系统；第三部分聚焦系统思维，阐述用系统思维解决难题的流程，以及如何理解和改进人员系统。?
无论是否具备工程背景，读者都能从中获取新视角，学会将世界万物视为系统，洞悉其运作方式，想象并探索智能系统的设计之道。?
从早年交互式计算机和各种各样的复杂电子系统开始，我们作为其使用者就不得不适应它们，按照它们想要的格式来输入信息，这是它们能够接受的唯一交互方式。我们耐心地或不耐心地使用晦涩难懂的用户界面与系统进行交互、浏览语音菜单、阅读或不阅读用户手册，当我们无法弄清楚如何按照系统的方式与系统交互时，我们就会遭受持续的挫败感且工作效率低下。有限的计算资源意味着人类用户必须处理低效的用户界面、严苛的信息输入格式，以及更像是挑剔的宠物而不是智能助手的计算机系统。
各种人员活动系统，包括业务、组织、社会、家庭和经济方面的系统，当我们试图与其互动时，就会产生同样令人沮丧的结果。想象一下与政府官僚机构、公用事业部门、电话和互联网服务公司、大学、内部公司或部门，以及任何类型的大型组织打交道时常有的那种挫败感。
与此同时，计算速度、内存和存储的急剧和持续增长，以及成本、尺寸和功耗需求的降低，使人工智能、机器学习和自然语言理解等新技术可供所有系统和软件开发人员使用。这些先进技术正被用于创建智能系统和设备，为使用者提供新的高级功能。
本书是关于我们生活中的系统的一种新的思维方式，以及如何使它们变得更加智能，让我们能够将其作为智能的伙伴、合作者和监督者。我们拥有技术，但缺少的是新颖的、更智能的系统的工程和设计。这本书就是关注这一点如何将系统工程和系统思维与人工智能和机器学习等新技术结合，从而设计出越来越智能的系统。
关于人工智能能力的应用，多数关注算法和实现层面，而不是系统层面。关于人工智能和机器学习算法的书籍很多，但关于如何设计以智能方式与人类一起行动的复杂系统（我们称之为智能系统）的书籍却很少。例如，Garry Kasparov是第一个被计算机击败的世界国际象棋冠军（1997年，IBM的深蓝），由此激发了他创立高级国际象棋比赛的灵感，任何人都可以参加人类棋手、计算机或人机团队。大多数时候，赢得这些比赛的是人 计算机；未来是人与日益智能的系统之间更紧密的合作。在系统思维的世界中，我们将人 计算机本身视为一个系统一个比人或计算机本身更智能的系统。
今天，几乎每个人都在拥有这类技术的家庭中长大。Forme源于20世纪70年代，它是一部旋转拨号电话和一台黑白无遥控电视，交互很简单通过一个按钮或表盘来执行一项功能。计算机、软件、图形用户界面和语音控制的涌现，带来了新的能力水平，但我们通常仍然通过按下一个按钮（现在是单击或点击）来执行一项功能。我们一次输入一个花絮信息一个字母、一个单词或一个数字必须放在计算机的正确位置，以便系统实现我们的愿望。系统很少预测我们的需求或自行满足我们的需求。看起来我们正在为系统服务，而不是相反。但是人类设计了这些系统，而且它们原本可以设计得更好。
系统与人之间的大多数交互仍处于非常基本的水平，人们充当直接或远程控制者，驾驶车辆、驾驶无人机或管理工厂车间。本书的论点是，我们必须专注于设计日益智能的系统，这些系统将与人类合作，创造出更加智能的人-机系统。人与机器的高效合作不是偶然发生的，而是通过设计和系统工程的实践发生的。
本书意在介绍、解释和应用多个领域的思想和实践，其中包括一般系统工程、基于模型的系统工程、系统思维、人工智能、机器学习、哲学、行为经济学和心理学等。它不是一本臆测的书籍，充斥着对未来人工智能的遐想预测，而是一本基于领域的最佳实践并面向智能系统工程的实践导向的指南。
本书分为三个部分。
第一部分，第 1~4 章，系统与人工智能。在第 1 章中，我们研究那些使用（或可能使用）人工智能的系统，并讨论了关于智能系统的一些流行概念、神话和恐惧。在第 2 章中，我们将研究系统：它们是什么、它们如何运行并从系统的角度来看我们所经历的几乎所有事情。在第 3 章中，我们研究了深度神经网络人工智能系统当前最重要的方法，并试图通过在一个简单的单页电子表格中，构建一个电子表格来解开关于它们如何工作的所有谜团，希望为这项关键技术留下持久的直观感觉。在第 4 章中，我们深入探讨了计算机是否可以像我们一样思考或理解问题。
第二部分，第5~8章，面向智能系统的系统工程。第 5 章探讨如何利用古代和现代的讲故事方式来构思、构建和交流新型的系统。在第 6 章中，我们将探讨如何运用用例建模的超强能力，从而更好地描述复杂的智能系统应该如何为其使用者工作。第 7 章以用例建模为基础，展示基于模型的系统工程如何使用简单的模型和图来描述系统设计的高层级并指导其开发。第8章介绍了两个新概念时间盒和使用流程它们为复杂的智能系统的建模带来了更高的效率和更大的灵活性。
第三部分，第9、10章，面向智能系统的系统思维。聚焦点转向系统思维，介绍用于理解各种系统的基本概念、工具和方法。第 9 章介绍用系统思维解决难题的流程并解释了因果循环图、反馈循环和系统基模。第10章介绍人员系统，一种仅包含人员的特殊系统，并表明如何用系统思维来理解和改进这一重要的系统。
本书是关于工程的，特别是系统工程，但它不仅仅是为工程师准备的。对本书中的任何内容的理解都不需要专门的工程背景。工程师会告诉你，做工程的真正乐趣在于将一个新的创新系统概念化构思出来，以及做出所有创造性决策的早期设计。这本书是关于工程的那部分有趣的部分，我们将从电影制作、艺术、讲故事、科幻小说、心理学、行为经济学和市场营销中汲取灵感并借鉴技术带来乐趣。我们希望您能将世界和其中的一切（无论是物理的与否）视为系统，并对如何理解系统的运作方式具有新的洞悉。我们将想象一个充满智能系统的世界，然后讨论如何来设计它们。
第一部分 系统与人工智能
第1章 人工智能、科幻小说和恐惧 3
1.1 人工智能的危险 3
1.2 人类类比 4
1.3 系统类比 5
1.4 机器人杀手 6
1.5 对于监视者的监督 7
1.6 错误频出的人类世界中的赛博安全问题 10
1.7 想象失败 13
1.8 数据的新作用：绿色校车问题 18
1.9 数据需求 20
1.9.1 多样性 21
1.9.2 增强性 22
1.9.3 分布性 23
1.9.4 合 成 24
1.10 数据生命周期 25
1.11 人工智能系统和人类系统 32
1.12 让人工智能像人一样安全 35
参考文献 37
第2章 我们生活在一个系统的世界中 38
2.1 什么是系统？ 38
2.2 自然系统 39
2.3 工程系统 41
2.4 人类活动系统 41
2.5 系统专业 42
2.5.1 系统工程 42
2.5.2 系统科学 42
2.5.3 系统思维 43
2.6 生物学的类比 43
2.7 涌现行为：是什么让系统成为系统 44
2.8 系统中的层次结构 46
2.9 系统工程 49
第3章 系统中的智能：人工智能如何真正地发挥作用 55
3.1 什么是人工智能？ 55
3.1.1 误区 1：人工智能系统的工作原理与大脑相同 55
3.1.2 误区2：神经网络的规模越大，速度越快，它们就越聪明 56
3.1.3 误区3：解决困难或复杂的问题表明人工智能接近人类智能 56
3.2 训练深度神经网络 58
3.3 测试神经网络 58
3.4 安妮学会识别小狗 59
3.5 神经网络如何工作？ 62
3.6 特征：潜在的和其他的 62
3.7 推荐电影 63
3.8 单页深度神经网络 65
第4章 智能系统和钟爱它们的人们 75
4.1 机器会思考吗？ 75
4.2 人类智能与计算机智能 76
4.3 中文屋：理解、目的性和意识 76
4.4 对中文屋悖论的反对 80
4.4.1 对中文屋悖论的系统回应 80
4.4.2 机器人回应 80
4.4.3 大脑模拟器回应 81
4.4.4 组合回应 81
4.4.5 他人思维回应 81
4.4.6 多种可能性的回应 82
4.5 就中文屋悖论达成一致 83
4.5.1 分析系统回应：当Searle不理解时，房间能理解吗？ 84
4.6 中文屋系统的实现 87
4.7 房间里有理解中文的思维吗？ 88
4.7.1 Searle和Block谈中文屋能否理解 89
4.8 中文屋：模拟器还是人工智能？ 91
4.8.1 Searle谈人工智能的强烈动机 92
4.8.2 理解与模拟 93
4.9 程序员的思维 97
4.10 结 论 102
参考文献 103
第二部分 面向智能系统的系统工程
第5章 通过画图和讲故事设计系统 107
5.1 需求和故事 107
5.2 故事与图片：一种更好的方式 108
5.3 系统是如何形成的 108
5.4 成本规避的悖论 112
5.5 工程学中的交流与创新 113
5.6 找到真正的需要 114
5.7 讲述故事 115
5.8 让电影栩栩如生 118
5.9 讲述系统故事 121
5.10 组合推销 123
5.11 故事中的时间 123
5.12 角色和人物 124
第6章 用例：系统工程的超强力量 126
6.1 系统工程的主要目的 126
6.2 一个关于获取正确需求的故事 127
6.2.1 系统工程的故事 128
6.3 建造房屋：需求与设计之旅 129
6.4 需求从何而来及公案 132
6.4.1 需求的公案 134
6.5 用例的魅力 135
6.6 使用用例的本质 137
6.7 用例与功能：一个故事 140
6.8 确定参与者 141
6.8.1 参与者处于系统之外 142
6.8.2 参与者与系统交互 142
6.8.3 参与者代表角色 143
6.8.4 寻找真正的参与者 143
6.8.5 识别非人类参与者 145
6.8.6 我们拥有所有参与者吗？ 146
6.9 确定用例 147
6.10 用例事件流程 149
6.10.1 平衡前期工作与速度 151
6.10.2 用例事件流和场景 152
6.10.3 编写可选事件流 154
6.10.4 用例中的包含和扩展 154
6.11 用例的示例 155
6.11.1 用例 1：请求Acme图书馆支持部门提供客户服务 156
6.11.2 用例 2：确保网络稳定性 156
6.11.3 用例 3：在库存中搜索船只 157
6.12 人类活动系统用例 158
6.13 用例具有超强力量 158
参考文献 158
第7章 使用基于模型的系统工程描绘系统 159
7.1 人类如何造物 159
7.2 C：背景环境 161
7.2.1 VX的参与者 162
7.2.2 家庭系统的参与者 164
7.3 U：使用 165
7.4 S：状态和模式 168
7.5 T：时序 171
7.6 A：架构 172
7.7 R：实现 175
7.8 D：分解 178
7.9 总 结 181
第8章 时间盒和使用流程两种方法中的时间 183
8.1 时间建模问题：并发、虚假精度和不确定性 184
8.1.1 并发性 184
8.1.2 虚假精度 184
8.1.3 不确定性 185
8.2 流程和用例 185
8.3 建模：两种范式 186
8.3.1 关键的观察 187
8.3.2 问题的根源 188
8.4 流程范式和系统范式 189
8.5 关于时间的审视 190
8.6 对于新方法的要求 192
8.7 时间盒 193
8.8 带有时间线的时间盒 196
8.8.1 关于时间盒的思考 197
8.9 使用流程 198
8.10 试点项目示例 200
8.10.1 试点项目：《猎杀红色十月号》 200
8.10.2 试点项目：联邦航空管理局 203
8.10.3 试点项目：IBM敏捷流程 204
8.11 总结：新范式的建模方法 204
8.11.1 新范式建模方法的影响 207
8.11.2 新范式模式的未来 208
参考文献 208
第三部分 面向智能系统的系统思维
第9章 用系统思维方法解决难题 213
9.1 人类活动系统与系统思维 213
9.2 系统思维的核心观点 214
9.3 用系统思维解决问题 215
9.4 识别问题 216
9.5 找到真正的问题 217
9.6 识别系统 218
9.7 理解系统 219
9.7.1 石头是硬的 221
9.7.2 心灵与灵魂 223
9.7.3 混淆因果关系 224
9.7.4 逻辑谬误 227
9.8 系统原型 229
9.8.1 公地悲剧 230
9.8.2 富者愈富 230
9.9 干预系统 232
9.10 测试逐步实施干预措施 239
9.11 系统思维与世界 239
第10章 人员系统：认识世界的新方法 240
10.1 回顾系统的类型 240
10.2 人员系统 241
10.3 人员系统与心理学 242
10.4 禀赋效应 244
10.5 锚 定 245
10.6 人的功能架构 246
10.7 示例：污染问题 247
10.8 言语行为 251
10.8.1 人员系统基模 255
10.9 追求质量 258
10.10 求职是一种人员系统 261
10.10.1 你是谁？ 261
10.10.2 你想做什么？ 261
10.10.3 为谁工作？ 262
10.10.4 挑选目标公司 264
10.10.5 直接联系招聘经理 264
10.10.6 跟 进 266
10.10.7 拓宽视野 266
10.10.8 再回到第二步 267
10.11 共享服务垄断 268
参考文献 270
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