从0开始搭建产品经理的AI认知体系

去年的谷歌AlphaGo大战李世石,以及国家出台了相关支持政策,还有百度的高调转型,使得人工智能领域已经得到越来越多人的关注。

中国的人工智能近几年来也发展极为迅速,2014年-2016年里中国新增人工智能企业占据累计的53.8%,融资的金额占了总体的93.59%。

而每个划时代的领域都必然会经历三个阶段:

1.革命性的技术

2.可以落地的产品

3.精细化的运营


如今人工智能的技术,在某些领域已经相当成熟了,迫切需要好的场景来落地。

而让技术最大化的创造价值,则是需要更多具有“产品思维”的人一起来推动行业发展。

作为一名互联网出身产品经理,我把近段时间的学习笔记,分享给大家。


内容主要围绕三个方面:

1.Why:为什么要死磕人工智能以及过程中遇到了哪些问题

2.How:怎么学习才能达成自己的阶段目标。

3.What:要通过输出来加深自己的理解。

「注:Why-How-What黄金圈法则」

这篇学习笔记更适合哪些PM小伙伴阅读?

1.刚刚开始进入或准备进入AI领域

2.面对AI领域大量的知识不知如何上手

1. Why:为什么要死磕人工智能以及过程中遇到问题

年初的时候我在公司的战略会上提出AI的方向,但目前还只是停留的在概念上,大致原因如下:

1.没有体系化解决方案

2.没有直接可供机器学习的数据

3.无法确定ROI(投产比)

4.核心团队对AI领域认知较少

…等等


而我近期开始研究AI后,发现AI知识涉及到了大量且不同领域的知识,如:

1.哲学,认知科学,数学,神经学,心理学语言学,生物学,仿生学,统计学,自动化,高等数学,计算机科学,医学…

2.云计算,大数据,算法模型,开源框架,语料库,机器学习,深度神经网络…

3.语音识别,语音合成,计算机识别,自然语言处理…

……


随便一块知识都不是几个月可以吃得下来的。

且目前市面上资料更多是偏学术,技术,以及算法等层面的,极少有直接面向产品经理的,导致自己在学习过程中也趟了很多「坑」。

好在一部分已经在AI领域的产品大咖们,正在尽可能的分享着自己的方法和经验,让新进入这个领域的产PM少走了不少的弯路。

具AI行业的大咖介绍,产品经理想要在AI创造价值至少需要6个月。AI在思维方式上有很大的差异化,并且对于已经有N年其他领域PM来讲,更会遇到诸多来自于内部和外部的问题。

所以对我来讲,先想明白「Why:为什么这么做」要比「How:怎么做」更加的重要。


「注:附上自己的Belief,仅供参考」

2.How:怎么学才可以达到自己的阶段性目标

有没有遇到过进入一个新的领域,遇到海量的信息却无从下手 ?

这个就是我刚进入AI领域,遇到第一个问题,我的方法是

1.先建立自己对AI行业的初步认知。

2.从PM视角来搭建自己的AI知识框架。

3.深入研究某个领域较为成熟的解决方案


2.1 如何建立AI行业的通识

怎么才能快速的建立初步认知?

我的经验是先要有一个体系化的认知,知道自己要去了解哪方面的知识。

具行业内大咖「@黄钊hanniman」分享的PPT《人工智能产品经理的新起点》里面介绍AI领域的产业结构,从下到上分别为:

1.基础计算能力层:云计算,GPU等硬件加速,神经网络芯片

2.基础数据层:各行业的一手数据

3.技术框架层:TensorFlow,Caffe,Theano,Torch,DMTK,DTPAR,ROS等框架或操作系统

4.技术算法层:机器学习、深度学习、增强学习等各种算法

5.通用技术层:语⾳音识别(ASR)、语⾳音合成(TTS)、计算机视觉(CV)、⾃然语⾔言处理(NLP)、即时定位与地图构建(SLAM)等等

6.应用平台层:⾏业应用分发和运营平台、机器人运营平台

7.解决方案层:智能客服、智能助理、⽆人车、机器人、⾃自动写作等场景应⽤


其中「应用平台层」和「解决方案层」是AI产品经理的主战场

其次需要信息渠道,持续的输入信息,填充自己的认知,我的方法是:

1.阅读「提高认知」方面相关书籍。

2.关注行业内的相关资讯。

3.主动与行业伙伴的互动和交流。


「提高认知相关书籍」,我认为对AI初步认识有一定帮助的:

1.《智能时代》

2.《未来简史》

3.《走近2050》

4.《浪潮之巅》

建立了初步认知之后可以再去看一些偏技术和理论基础类书籍:

1.《人工智能 — 一种现代的方法》

2.《数学之美》

3.《深度学习》

但书籍只能建立对AI的认知以及理论基础,还需要时刻了解行业的最新发展,这里推荐一些微信公众号:

1.机器之心:定位是人工智能媒体和服务平台。(AI垂直搜索)

2.新智元:人工智能,机械人领域。

3.将门创投:投资机器智能,物联网,人交互,企业计算等领域。

4.泡泡机器人:每个几天会推一些科技领域的公开课(偏技术)。

5.其他:全球人工智能人工智能头条AI科技评论…等等

另外要多主动与行业小伙伴们交流,微信张小龙的「1000/100/10 方法论」这里也适用,需要的是找到沟通场景可以交流伙伴来做一些深度探讨。


2.2 从PM角度来搭建自己的AI知识框架。

有没有遇到过,通过碎片时间研究大量的学习资料,却无法很快理清知识逻辑关系以及背后原理?

AI领域就是一个典型的信息爆炸的领域,更新速度非常,每个领域又非常的深,为了更快的学以致用,我的方法是建立适合自己的AI知识框架


「注:知识框架还处于0到1的版本,持续更新中」

搭建自己的知识框架还有这些好处:

1.帮助自己建立AI知识与PM知识的联系

2.帮助自己建立AI知识与解决方案的联系

3.实时厘清自己对技术的边界的认知

……

2.3.深入研究某个领域较为成熟的解决方案

当你知识框架有了一定的积累,在AI领域可能会出现不知道具体怎么落地情况。

是因为AI领域的大多数行业解决方案,都是由多个AI技术,硬件,垂直领域经验等构成的,并且每个领域对于技术成熟度等的要求都不一样,所以只是对AI技术的认知,无法快速的帮助你在实际应用落地。

我推荐的方法是:从某个行业的产品解决方案切入进行「PM(思维) + AI(技术) + X(垂直行业认知)」进行一次深入的调研,这样即可以加深对于AI技术应用的理解,同时也可以有更多贴合实际的落地思考。

如何选择深入研究哪个领域解决方案呢 ?我的建议是:

1.与自己目前经验积累有关或有明确目标方向的

2.解决方案相对成熟,并且可以亲身体验到的

3.比如热门的产品或领域,且有相当多资料可以查询

4.能涉及语音,视觉,硬件,机器学习等多个AI知识

目前我自己的研究方向如下:

「注:后续会逐个跟大家分享交流」

学习只是一种工具,不要因为学习而学习,学习的本质在于运用,以产品落地为导向

3.通过输出来加深自己的理解

作为一名PM,不管是语言输出还是文档输出一定是你所擅长的,相关笔记及经验的输出可以帮助我们:

1.更快建立自己的认知体系和知识框架

2.可以检视自己的思维逻辑

3.可以与行业内小伙伴的建立沟通渠道

4.可以通过分享来多创造一点点价值

……等等


后续我输出的学习笔记大致如下:

1.学习笔记 | 从0开始建立自己的AI认知体系

2.学习笔记 | PM的AI知识框架:计算机视觉

3.学习笔记 | PM的AI知识框架:语音识别和合成

4.学习笔记 | PM的AI知识框架:自然语言处理

5.学习笔记 | PM的AI知识框架:机器学习

6.研究 | 智能音箱

7.研究 | 图像编辑处理

8.研究 | 视频推荐算法

最后引用一句话:

写作,是你于世界交流,自我驱动学习性价比的最高手段

以上是我的第一篇笔记分享,由于是经验类的分享,主观的东西会多一些,有任何疑问和建议欢迎评论来一起交流。

AI PM认知系列的相关阅读:

第一篇:从0开始搭建产品经理的AI认知体系

第二篇:产品经理的AI知识框架:计算机视觉

第三篇:产品经理的AI知识框架:语音识别与合成


作者:兰枫「微信公号:蓝风GO @LanFengTalk」,前腾讯游戏,新浪微博PM,Elex产品总监,连续创业者。

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