百度度秘智能电视方向产品负责人李静:未来已来,唤醒万物的AI产品经理是什么样的

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由人人都是产品经理与腾讯大讲堂联合主办的2017中国产品经理大会:解码未来产品经理在深圳宝立方国际博览中心如期举行。百度度秘智能电视方向产品负责人@李静 分享的话题是“未来已来,唤醒万物的AI产品经理是什么样的”,她从AI落地实例出发,带大家了解AI产品经理的工作,并给产品经理带来三点建议。

分享嘉宾:百度度秘智能电视方向产品负责人李静

嘉宾分享视频已经在起点社员频道上架,免费观看。详情请戳:https://vip.qidianla.com/course/detail/tssqd.html

以下内容为嘉宾分享实录,由人人都是产品经理社区媒体组@Ella 依据嘉宾分享内容整理,编辑有修改,嘉宾已确认:

 

我们身边的很多设备都具备了对话的能力,智能音箱、智能电视、智能冰箱等等;Siri也好,小冰也好,都可以对话;对话拉近了人与设备的距离,也拉近了人和服务的距离。

今天我分享的主题是:未来已来,唤醒万物的AI产品经理是什么样的。我会跟大家一起看一个AI在电视场景的落地实例,通过这个实例看一下:人工智能的产品经理是怎样的,在做什么样的事情。

为什么人工智能会爆发

我们回想一下,在PC时代,要操控一台电脑,似乎还是一件有些难度的事。我们花了很长时间去学习如何跟机器对话:人类要学习由0和1组成的机器语言,要学习编程,要学会使用电脑,电脑还需要一个外接键盘,我们在学校里还有计算机课,这样才能学会和机器取得沟通。

到了移动互联网时代,随着技术的发展,我们有了全触屏手机,抛开键盘,我们可以用手指去和机器交互,划一划、点一点,即可在手机里找到我们想要的内容。

那么现在,对话式人工智能出现了,我们用人和人之间这种最自然的交互方式,可以和机器这样自然地对话了。

随着科学技术的发展,交互方式越来越自然,设备的使用门槛越来越低,用户用这些设备就越来越方便。

每一次人机交互系统的更迭,都在推动整个时代的变革。

今年,我们一起迎来了对话式人工智能的元年,我们生活中许多电器、许多设备,都开始具备了对话的能力——这种跨越式发展的根本驱动力来自算法、计算能力、数据的突破。深度学习算法突破,使AI达到商业化水平;GPU芯片快速发展、云计算技术产生突破和广泛应用;移动互联网和传感器技术引爆大数据井喷。

今年开始,政府开始关注人工智能,很多政府将人工智能纳入自己的国家战略;各大巨头公司也将自己的算法开源;而且投资市场也很活跃;不管是在C端消费级的智能硬件,还是B端市场都很活跃,这也是促成这场浪潮的直接原因,是人类需求和技术进步共同促成了这场变革。

对话式人工智能的出现也促进了实体产业的革命。

还记得这样的电视机吗?屏幕很小,有两个旋钮,特别简单:一个调台一个调音量,然后还有个开机键和天线。打开电视机就有画面播放,还可以一圈一圈找到你愿意看的频道——那个时候的硬件操作特别简单,硬件设计也特别简单,但是人们的快乐感也是比较强的。

随着科技的进步,电视机硬件的发展,电视机越来越薄了,屏幕也越来越大。随着互联网的发展,互联网走进了电视机,电视在软件能力上有了翻天覆地的变化。在这个时代,电视机有了操作系统,也有了非常丰富的内容。

但是我们发现:设备更迭了,内容更丰富了,但是交互方式并没有变化——手机是安卓系统,你能用手指找到你想要的东西;电视机也是安卓系统,却不行。

对话式人工智能产品的三要素

语言是人与人之间交流的最本能、最简单的方式,也是最没有学习成本的方式,那人与机器之间也应该是这样的。

让一个设备拥有对话能力有三个核心要素:听清、听懂和满足。

一个设备需要和用户对话,硬件上必须要有“听”的能力,我们要用语音识别技术让它可以听清用户在说什么。

语音技术积累发展了这么多年,主要就是在做“听清”这件事;经过这么长时间的积累和优化,我们近场语音识别在“听清”上面都还做得不错,基本上满足了听清的需求。

但是现在语音交互,不再是像拿着手机对Siri说话一样必须近距离;在很多场景下,比如车载场景、双手被占用的场景,还需要解放双手,实现远场语音交互。

听清之后,我们要做的就是“听懂”——让设备理解人类的意思。

人能听懂另一个人说的话,是因为具备知识能力——我有知识积累,有对话经验,看过很多东西,这些都在脑海里形成了印象;而且我对沟通的对象有所了解,我知道沟通的背景等等。

对于设备也是同样。机器能够理解一个人的意思,背后有深度学习、自然语言处理、多轮对话、搜索等相关的技术,还有知识图谱、上百亿次的搜索请求,语音调用、多轮对话的调用等等,这些数据的积累及经验能够让它更聪明,越来越明白人类的意思。

但是知识“听懂”还不够,需要理解人类表达的目的,满足人类的需求。而人类在不同场景,对不同的设备需求是不一样的;如何挖掘和满足用户要求,给用户切实可行的服务,做实在有用以及好用的服务和产品,这些就是产品经理应该去落实和思考的事情。

给大家分享几个案例:

1. 影片搜索

在智能电视这个场景,我们做了哪些满足用户的事?

大家都知道,做一个产品最核心的是:抓住用户使用它的核心功能,也就是用户的核心诉求是什么。用户看电视的时候,核心需求就是:看片,以及找到片。

以往,用户只能通过具体的影片名称、影片类型找到影片;但是大部分情况下,当用户疲惫地倒在沙发上,对看什么影片是没有一个特别明确的需求;怎么让用户更爽地找到影片——这是我们要解决的最核心的问题。

所以在我们的解决方案里,把影片检索服务维度扩充到20多个,同时也支持这些维度的组合检索:

我们希望用户可以直接说“我想看孙俪主演的,最近特别火的叫什么花开的电视剧”这种你和家人才会表达的一种方式,你对机器也可以这样表达。这需要对视频有深度理解,有丰富的标签以及自然语言理解的能力,才能够支持用户这样的表达——这是我们在影片搜索上的目标,也是我们在智能电视这个场景里核心要做好的事情。

2. 这个人是谁

看电视时,看到一个你不认识的明星,你有没有问过身边的人这个人是谁?或者你肯定被身边的人问过。

现在,你可以直接问电视,“这个人是谁?”,明星脸识别、人脸识别是百度积累了很多年的技术。我们把它放到电视上。当用户看到不认识的演员,就可以问电视,电视识别之后会告诉你“这个人叫王子文”,然后还有一些相应的百科信息。

人与设备之间的距离可以靠语言逐渐拉近,找到需求最核心的句子,需求就不只是在搜索引擎上才可以满足,任何可以对话的设备上都可以满足。

3. 我想看《人民的名义》里唱智斗的那一集

我们在看百度搜索数据的时候发现一个特别有意思的现象:有很多热播的电视剧精彩片段会行成话题传播,用户看到这些话题,会很想去看这个片段或者这一集。所以用户会在搜索里面提问,找到那一集再去播放——这是我们用户搜索的路径。

现在,我们直接让电视机满足需求。用户可以直接和电视说“我要看《人民的名义》里唱智斗那一集”,那么电视就会直接把这一集找出来并播放——这就是我们在听清、听懂之后在满足层面做的更多设计。

当我们身边的每一个设备都有了对话的能力,这些设备就活了起来。

做一款好用的AI产品,源于产品经理对行业、对用户、对产品细节的深刻思考,对技术、软件、硬件如何结合的深度思考。

唤醒万物的AI产品经理是什么样的?

这张图里是我们刚才讲到的所有模块,我们通过这个图带大家了解,一个做对话式人工智能的团队,有哪些产品经理,他们在做什么样的事情。

语音产品经理——让设备能听得见、听得清。

听清是对话的第一步,做语音的产品经理,必须要了解语音识别的相关知识、知道人机交互的基本逻辑,需要有处理大批量数据的能力。

语音产品经理有很多时间都是在做测试、录音,不停地测试、优化、再测试、再优化,效果就是这样一点一点提升起来的。如果做远场语音,你还应该了解唤醒、如何唤醒设备,如何训练唤醒词,了解麦克风阵列、了解不同结构对识别的影响、甚至了解些声学。

对话的第二步是听懂,这一步有很多产品经理在做着很细致的工作。比如有自然语言理解、自然语言处理的产品经理,有座对话的产品经理,有对话管理、自然语言生产、搜索的产品经理,知识图谱、需求图谱、网页图谱的产品经理等等,这些产品经理的工作组合起来,设备才能达到能“听懂”的状态。

有一个名词大家可能会比较陌生:策略产品经理。策略产品经理。以数据分析为工具,制定产品策略,为效果负责。

策略产品经理要对行业、对用户、对当前所处的阶段特别了解,才能制定合理策略;并与策略RD紧密配合,一起验证效果。

策略PM的方法论:“发现问题、提出问题、判断决策、推进落实、效果确认、再循环”。所以这些产品经理应该很了解发现问题的方法有哪些,通过线上效果评估发现问题、线上监控等等。应该了解如何构建合理的测试集,黑盒测试集、白盒测试集、随机集合、监控集合等等。

听清、听懂之后,就是满足用户需求。我们在不同设备上提供了很多的云端能力,这些就是云端服务产品经理要做的事情。比如视频服务、音乐服务或者新闻服务等。

不同类型的服务我们把它叫做垂类(垂直品类)的产品经理,他们负责建设某个垂直的类目,让这些内容在不同场景下有不同的表现——让最好的服务,返回最好的内容,有最好的表现方式,这些是垂类的服务。垂类产品经理往往还需要相关行业的经验。

还有一种是解决方案的产品经理。我们希望更多的设备、更多合作伙伴能用到我们的能力;我们要把这些产品变成解决方案开放出去,所以会有电视场景、音箱场景等不同场景的解决方案的产品经理。

这些产品经理要考虑:解决方案的易用性、性能,对不同场景应该有不同的方案。

现在我们有很多场景的解决方案,也有一个开放平台,平台是用户了解我们的重要窗口。开放平台的产品经理也是这整个环节中非常重要的——他需要建设一个大平台,需要对我们所有场景的解决方案都很了解;知道这些场景的解决方案对接的流程是怎样的,上线下线的流程是怎样的;以及如何才能更好地展现这些能力。

正是这些产品经理工作的组合,才有了我们看到的对话式人工智能的产品。

很多人觉得AI神秘,觉得人工智能的工作也应该是很高端的,但并不是这样;实际具体到每个人身上的工作都是很细节的、繁琐的。大家看到的那些炫酷的伟大的产品,无不源于细节,源于细致的工作。

给大家一些建议

如果你在其他行业想要转型做AI产品经理,我给大家几点建议:

1. 一定要关注行业动态,找到适合自己的切入点。

不光是关注整个AI大行业的动态和趋势,要找到这个趋势里适合自己切入的领域——你具体对哪一个方面感兴趣,擅长那个方面,你可以把自己以前的经验应用到哪个方面。找到这个领域,深刻去了解它,了解你感兴趣的这个行业的这群用户,了解这个行业的历史。

2. 产品经理一定要清楚技术的边界。

你可以不对技术特别精通,但是你一定要知道技术的边界在哪里。这样你才知道,当你设计了一个产品,这个产品中那些设计是这个阶段能实现的,那些设计是下个阶段才能实现的;你也要知道你的方案如何才能打造壁垒,有没有可以打造壁垒的点;如何设计才能在这个阶段用产品去弥补技术的不足,让用户体验更好。

3. 继续积累,脚踏实地

不论你之前是那个行业,你之前积累的产品功底都是非常有用的,都不会白费。一定要持续积累,脚踏实地,无论什么时候,踏踏实实地做好每一件事,都是最重要的。

以上就是演讲的内容。

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