从0开始搭建产品经理的AI认知体系

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 关于AI产品,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。

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:

  • Why:为什么要死磕人工智能以及过程中遇到了哪些问题
  • How:怎么学习才能达成自己的阶段目标。
  • What:要通过输出来加深自己的理解。

这篇学习笔记更适合哪些PM小伙伴阅读?

  • 刚刚开始进入或准备进入AI领域
  • 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:

  • 没有体系化解决方案
  • 没有直接可供机器学习的数据
  • 无法确定ROI(投产比)
  • 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:

  • 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…
  • 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…
  • 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。

据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。

根据@黄钊hanniman 分享的AI领域的产业结构,从下到上分别为:

  • 基础计算能力层:云计算,GPU等硬件加速,神经网络芯片;
  • 基础数据层:各行业的一手数据;
  • 技术框架层:TensorFlow,Caffe,Theano,Torch,DMTK,DTPAR,ROS等框架或操作系统;
  • 技术算法层:机器学习、深度学习、增强学习等各种算法;
  • 通用技术层:语音识别(ASR)、语音合成(TTS)、计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、即时定位与地图构建(SLAM)等等;
  • 应用平台层:行业应用分发和运营平台、机器人运营平台;
  • 解决方案层:智能客服、智能助理、人车、机器人、自动写作等场景应。

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:

  • 阅读「提高认知」方面相关书籍。
  • 关注行业内的相关资讯。
  • 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:

  • 《智能时代》
  • 《未来简史》
  • 《走近2050》
  • 《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:

  • 《人工智能 — 一种现代的方法》
  • 《数学之美》
  • 《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:

  • 机器之心:定位是人工智能媒体和服务平台。(AI垂直搜索)
  • 新智元:人工智能,机械人领域。
  • 将门创投:投资机器智能,物联网,人交互,企业计算等领域。
  • 泡泡机器人:每个几天会推一些科技领域的公开课(偏技术)。
  • 其他:全球人工智能,人工智能头条,AI科技评论…等等

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:

  • 帮助自己建立AI知识与PM知识的联系
  • 帮助自己建立AI知识与解决方案的联系
  • 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:

与自己目前经验积累有关或有明确目标方向的

解决方案相对成熟,并且可以亲身体验到的

比如热门的产品或领域,且有相当多资料可以查询

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:

  • 更快建立自己的认知体系和知识框架
  • 可以检视自己的思维逻辑
  • 可以与行业内小伙伴的建立沟通渠道
  • 可以通过分享来多创造一点点价值
  • ……等等

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。

以上是我的该系列第一篇笔记分享,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。

相关阅读:

从0开始搭建产品经理的AI知识框架:计算机视觉

 

作者:兰枫,微信公众号:蓝风GO  @LanFengTalk​,连续创业者,参与过腾讯的游戏,新浪微博社交,包拯奢侈品O2O等产品项目,有9年互联网产品设计经验,目前准备进入AI领域。

本文由 @兰枫 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自PEXELS,基于CC0协议

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评论
欢迎留言讨论~!
  1. 目前在AI领域做脑电和人工智能解决方案层这一块,去年上车的,但是对技术这一块理解还是不够的。

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  2. 自己做了一段时间GG seo,现在除了排名第一,后面排名2-5均为GG算法推荐,与seoer的技巧不太挂钩了,在思考ai大背景下,人工搜索引擎优化有多大程度被替代🤔

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    1. 你是指百度或谷歌搜索引擎被替代吗? 被什么替代?

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  3. 未来简史真的对关于人工智能领域有帮助么?

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    1. 对于不了解人工智能的小伙伴,这本书可以提高对于这个领域的初步认知

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  4. 小白已收藏😃😁

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  5. 谢谢分享!还没出来混的小白学习了,理清思路希望慢慢找到方向~

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    1. 中铁十九局嘛😄

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  6. 目前正在AI领域,做服务机器人与语义这块,希望和楼主交流。

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    1. 加个微信随时交流~

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  7. 我想用人工智能算命,有志同道合的没

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    1. 这可还行~不过貌似可以从人的性格和精力大概预测出未来的命运吧

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    2. 之前看个咨询说ai可以推测夫妻间的))锲合度,估计离算命不远了

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  8. 不错,学习了!有机会多多指教

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  9. 很赞

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    1. 谢谢~

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  10. 机器学习 ML
    深度学习 DL

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    1. 是的,正确的是ML

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  11. 大家一个体系的,身为数据产品的我也在自学深度学习,望多多交流~

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    1. 多多交流,我微信9367028

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  12. 也在学习中

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    1. 哈,你的两篇文章我都读过,加个微信多交流吧~

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    2. 加了你的公众号,但是微信号怎么找不到……方便的话,加我微信吧:howie2017

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    3. 已加

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  13. 活动有价值,应该多多举行

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