笔记 | 从0开始搭建产品经理的AI认知体系

笔记 | 从0开始搭建产品经理的AI认知体系

前言

整篇内容3300+字,读完需要5分钟

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:

  • 革命性的技术

  • 可以落地的产品

  • 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。

  • 「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?

  • 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」。

    笔记 | 从0开始搭建产品经理的AI认知体系

    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。

    笔记 | 从0开始搭建产品经理的AI认知体系

    「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:

  • 先建立自己对AI行业的初步认知。

  • 从PM视角来搭建自己的AI知识框架。

  • 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:

  • 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)、?然语?言处理(NLP)、即时定位与地图构建(SLAM)等等

  • 应用平台层:?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

  • 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:

  • 欢迎大家关注我的微信公众号「蓝风GO @LanFengTalk」,一起交流学习,我每天都会抽出时间回复。

  • 可以加入大咖「@黄钊hanniman的 AI产品经理大本营」的饭团群跟更多小伙伴交流。「微信扫描下图二维码加入」

  • 笔记 | 从0开始搭建产品经理的AI认知体系

    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

    笔记 | 从0开始搭建产品经理的AI认知体系

    「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:

    笔记 | 从0开始搭建产品经理的AI认知体系

    「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

  • 后续我输出的学习笔记大致如下:

  • 学习笔记 | 从0开始建立自己的AI认知体系

  • 学习笔记 | PM的AI知识框架:计算机视觉

  • 学习笔记 | PM的AI知识框架:语音识别和合成

  • 学习笔记 | PM的AI知识框架:自然语言处理

  • 学习笔记 | PM的AI知识框架:机器学习

  • 研究 | 智能音箱

  • 研究 | 图像编辑处理

  • 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。

    作者:兰枫,前腾讯游戏,新浪微博PM,Elex产品总监,8年的游戏,社交,O2O等产品相关经验,连续创业者。

    微信公号:蓝风GO @LanFengTalk

    ·End·

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