从 0 开始搭建产品经理的 AI 认知体系

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 快 ,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。

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。

关键字:产品经理, 领域

版权声明

本文来自互联网用户投稿,文章观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处。如若内容有涉嫌抄袭侵权/违法违规/事实不符,请点击 举报 进行投诉反馈!

相关文章

立即
投稿

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部