AI产品经理必备思维方法——费米推论

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“费米推论”的目的在于向人们表明,我们可以进行科学的假设,从中得出比较接近的答案。其中的道理很简单,在一系列的计算中,错误会相对抵消。费米推论是将复杂、困难的问题分解成小的、可以解决的部分,从而以最直接的方法迅速解决问题。

如果用二八定律来解释产品经理的工作,那就是产品经理80%的时间都在思考,20%的时间在执行,因此思维的素质一定程度决定了产品经理的高度。

但是AI产品经理必须必备一些AI的思维方式,必须具备极高的“机器商”,才能做好AI产品。那么什么是“机器商”?

  • 智商:衡量自我智力和学习能力的标尺;
  • 情商:衡量认知自我和他人情绪能力的标尺;
  • 机器商:衡量跟机器协同合作的能力的标尺。

机器的本质是代码,代码的核心是算法,机器有机器算法,AI产品经理也必须有产品经理该有的算法,或者提升自己机器商的算法。

什么是费米推理,首先先思考一个问题,北京市有多少加油站?

北京有500万辆车,一辆车10天加一次油,一辆车加一次油5分钟,实际加油时间段是早7点到晚10点共计15个小时,一个加油站4个加油桩,加油桩利用率50%。

北京城一天加油能力 = 北京城车辆一天加油需求次数。

北京城一天加油能力 = 一个加油站一天加油的车辆数*加油站个数 = 15小时* 50%利用率/5分钟 *4个桩 * 加油站个数 = 360次*加油站个数。

北京城车辆一天加油需求次数 = 500万辆车/10 天 = 50万次。

可以求得加油站个数 = 50万次/360次 = 1389个。

然后百度地图搜索北京市加油站数量1494个,误差7%。

这就是费米推论,恩里科·费米(Enrico Fermi 1901.09.29—1954.11.28),美籍意大利裔物理学家,第一台核反应堆的设计师,1938年物理诺贝尔奖得主。

1945年7月,世界上第一颗原子弹在美国新墨西哥州沙漠爆炸。40秒钟后,爆炸引起的滚滚气浪冲到科学家们进行观测的大本营里,第一个起身的是物理学家恩里科-费米。

在原子弹爆炸之前,费米从笔记本里扯下一张纸,将其撕成碎片。当他感受到气浪所带来的第一下波动时,马上将碎纸片举过头顶抛撒出去。它们在空中飘动,然后纷纷扬扬地落到地面,拉开的距离大约有2.3米。

经过初步估算, 费米宣布这颗原子弹的能量为1万吨TNT当量。后来,相关专家经过几个星期的分析研究,证实了费米当时现场估计的准确性。

费米解答问题的方式是推理思维,估算只是方法,对问题分解是推理的必然过程。这个思维过程就是——哪些真实存在的因素导致这样的事情发生?

就是在信息不完整的情况下,凭借对对象事物的深刻理解和洞察,科学地作出一些假设使得问题得以简化,复杂的程度得以降低,从而得到符合或接近实际的估计。

“费米推论”的目的在于向人们表明,我们可以进行科学的假设,从中得出比较接近的答案。其中的道理很简单,在一系列的计算中,错误会相对抵消。费米推论是将复杂、困难的问题分解成小的、可以解决的部分,从而以最直接的方法迅速解决问题。

我们将问题分解为可知和不可知的部分,对尚未确定的答案的部分一概视为未知,说出自己的假设并加以验证。大胆猜想,用于试错。宁愿迅速发现错误,也不要用模糊的措辞隐藏错误。对于“不可知的因素”,凭直觉和经验给出结果,最后,得出结论。这就是一个AI产品经理必须具备的思维方式。

一、确定决策

AI产品就是一款算法集合,就是结构与流程搭建的世界。假设某一天你的老板告诉你要做一个产品,他可能就是三言两语,但此时产品经理的心里,就要形成这个产品的框架结构。要做到这一点,就需要很强的推理判断决策能力。

二、没有不可能

当我们给自己设定一个圈子时,我们的思维可能会被禁锢,面对问题就会被已有思维所局限。当我们为一个产品解决方案冥思苦想不得结果时,也许在另一个范畴内,会有一些方案可供我们参考,这个时候就需要有跨领域的连接能力了。

三、相信数据

所有决策必须有数据支撑,直觉不可靠。只要有足够的数据,机器会比人更了解用户。数据不能简单的理解为传统的“数”,它可以被理解为一种属性、标签,通过这些我们可以判断某一个用户目标的兴趣、习惯。

一个AI产品经理必须学会唯数据是从。

结语

本篇分享,详细介绍了费米推论,一方面,是提供给各位一个思考解决问题的思维方法和解决方案;另一方面,是由此思维方法给AI产品经理一个解决问题的启发,希望在今后工作中能够有所帮助。

 

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题图来自 Pexels,基于 CC0 协议

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评论
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  1. 思考此类问题,建议金字塔原理。
    如加油站数量,按题目方向,本质是 每天需加油的次数/每个站点可处理的次数。确定大问题再细分。

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    1. 恩,分拆计算。 ;-)

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