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从产品的视角,全面概述人工智能

发布时间:2017-04-14 作者:佚名  来源:人人都是产品经理
关键字:人工智能  
在这篇文章中,我们不会尝试讨论技术问题,NLP、DNN、深度学习等都不会涉及到,而是单纯讨论产品视角,其中的核心内容大多来自我的经验、观察和分析。
    在这篇文章中,我们不会尝试讨论技术问题,NLP、DNN、深度学习等都不会涉及到,而是单纯讨论产品视角,其中的核心内容大多来自我的经验、观察和分析。
 
    人工智能火了相当长一阵子,许多资本、创业者、大小公司似乎都在追逐这难得的风口,特别是李开复老师在多个公开场合鼓吹人工智能概念之后,随处可见的都是关于人工智能的报道和分析的文章。
 
    人工智能作为计算机科学皇冠上最耀眼的明珠,过去几十年一直吸引着无数的计算机科学家、从业者去攀登,无数人在不断摸索人工智能的未来技术。作为一名在人工智能领域从业过,又保持持续关注的产品经理,我在阅读了大量的文章之后,所看到的要么是将人工智能作为噱头去讨论一个空泛的行业话题,要么是在深刻分析人工智能背后的技术。我深刻感受到这些文章对于产品经理而言并没有实质性的帮助,反倒是容易让人迷惑。
 
    所以,我决定结合自己的经验、观察和分析,希望从产品的视角来对人工智能进行一场相对全面的概述和讨论,也希望在这个过程中能够提升自己对人工智能的理解,并且希望吸引更多的小伙伴参与到讨论中来。
 
    一、人工智能产品到底是什么?
 
    1、所谓的人工智能产品到底是什么?
 
    在计算机世界中,基于海量数据积累,构建的一套基于海量数据的数据统计分析,它能够为一些应用场景下的关键决策带来指导和支撑,这种产品模型有一个通用的名词,叫做大数据运算。而那些基于大数据运算所做的几乎所有的场景化产品,都可以被称作人工智能产品。
 
    人工智能产品是有别于人工智能技术的,技术是核心的竞争力,而产品的终极是要能够使用。
 
    我们举个例子,基于深度学习技术所进行的图像识别,是一种人工智能的技术,而利用这种技术所设计的可以被用户使用的产品,就是人工智能产品,比如微软小冰的“小冰识狗”功能。
 
    2、在人工智能产品中,产品经理应该重点关注什么?
 
    在人工智能产品中,我们重点讨论的应该是场景化问题,而非技术问题或者数据问题。作为产品经理,我们所关注的核心应该是如何将成型的人工智能技术运用到合适的场景中。
 
    众所周知,人工智能的技术到今天为止依然处于发展阶段,没有哪一项技术已经臻于完美。在技术发展过程中做产品,往往需要考虑的就是取长补短,有的放矢。
 
    比如AlphaGo,作为其主要开发者的DeepMind团队,在过去几年一直在一个场景下进行深入的研究,从而取得了突破性的进展。再比如亚马逊Echo音响中的人工智能语音助手Alexa,人机对话是一个非常复杂的学术难题,但是Alexa聪明地限制了场景(语音交互+智能家居),从而使得用户的体验变得非常好。
 
    所以,当我们在讨论人工智能产品的时候,它必须是聚焦于一个具体的场景,或者是一个可控的场景,从而面向特定的用户群体所,去提供一套有价值的产品或者服务。如果说把人工智能拆解为几个关键名词,比如“数据”、“算法”、“场景”、“硬件”等等,我认为其中最关键的应当是“场景”,而此时我们会发现,“场景化”正是我们作为产品经理一直所从事的工作。
 
    二、人工智能是如何火爆起来的?
 
    现在我们简单回答第二个问题,人工智能火爆起来的原因。
 
    事实上,在过去几十年中,人工智能一直是计算机科学中相当热门的领域,无论是机器学习、神经网络,都一直有各种科研组织为之奋斗,只是我们大多数人作为计算机基础科学之外的路人甲无从得知而已。然而,这几年人工智能突然火爆起来,在我看来至少有如下两个方面的原因。
 
    1、客观原因
 
    随着云计算的发展,数据的采集、处理和分析都变得容易,大数据得以存在于各行各业各种数据体系中,大数据的普及带来的就是人工智能的火爆。
 
    而且,深度学习技术的发展带来了许多新鲜的思路和解决方案,无论是图像处理、自然语言处理、大数据分析、推荐引擎技术等等,一下子使得许多幕后技术可以走到台前,使得许多产品功能可以直接应用上深度学习带来的技术变革。这种技术带来的福音,使得人工智能变得更加接近用户,所以关注度的提升带来了火爆的效果。

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