AlphaGo引燃了AI在各行業(yè)融合的戰(zhàn)火，從新零售蝇裤、工業(yè)機(jī)器人廷支、智能家居频鉴，到語(yǔ)音交互、自動(dòng)駕駛酥泞、車(chē)聯(lián)網(wǎng)砚殿，各行業(yè)都正在被AI所改變，AI導(dǎo)向的公司如雨后春筍芝囤，沒(méi)有引入深度學(xué)習(xí)似炎、推薦系統(tǒng)的產(chǎn)品都算是落后的產(chǎn)品，不能通過(guò)算法匹配的產(chǎn)品設(shè)計(jì)被稱(chēng)為復(fù)古唱片般的設(shè)計(jì)悯姊。AI的如火如荼除了對(duì)公司定位產(chǎn)生影響外羡藐，對(duì)功能、產(chǎn)品邏輯悯许、設(shè)計(jì)仆嗦、交互方式，甚至是產(chǎn)品方法論都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響先壕。作者作為語(yǔ)音交互方向的產(chǎn)品設(shè)計(jì)師瘩扼，對(duì)AI所能進(jìn)行的改造很干興趣，希望通過(guò)對(duì)AI技術(shù)的層層了解垃僚，對(duì)AI在行業(yè)集绰、產(chǎn)品、方法論的改變上進(jìn)行探討谆棺。本文作為開(kāi)篇的引言栽燕，從什么是AI，為什么要用AI改淑，如何使用AI進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)來(lái)進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的概述碍岔。
一 什么是AI
1.1 AI的定義
AI的中文叫人工智能，目前的人工智能其實(shí)就是與人類(lèi)自然智力相對(duì)應(yīng)的機(jī)器智能朵夏，在計(jì)算機(jī)科學(xué)中蔼啦，人工智能研究被稱(chēng)為對(duì)智能體的研究，即能夠感知環(huán)境侍郭，并且最大化完成任務(wù)目標(biāo)的設(shè)備询吴。
可以從定義中看出，AI的核心仍然在于完成用戶(hù)任務(wù)亮元，這一點(diǎn)與現(xiàn)在的用戶(hù)驅(qū)動(dòng)、目標(biāo)導(dǎo)向的產(chǎn)品設(shè)計(jì)沒(méi)有本質(zhì)區(qū)別唠摹，重點(diǎn)在于完成任務(wù)的方式爆捞，傳統(tǒng)產(chǎn)品用戶(hù)完成任務(wù)的方式需要用戶(hù)主動(dòng)操作，交互方式是線(xiàn)性的按照產(chǎn)品邏輯去完成勾拉，而AI的邏輯是通過(guò)機(jī)器主動(dòng)感知煮甥，通過(guò)對(duì)用戶(hù)任務(wù)非必要路徑的刪減和優(yōu)化盗温，幫助用戶(hù)完成任務(wù)。
1.2 AI的分類(lèi)
傳統(tǒng)問(wèn)題的AI研究包括：推理成肘、知識(shí)表示卖局、規(guī)劃、學(xué)習(xí)双霍、自然語(yǔ)言處理砚偶、感知，以及移動(dòng)和控制物體的能力洒闸。通用智能是這個(gè)領(lǐng)域的長(zhǎng)期目標(biāo)染坯。方法包括：統(tǒng)計(jì)模型、計(jì)算智能丘逸、傳統(tǒng)意義的AI单鹿。目前有大量的工具應(yīng)用了人工智能，其中包括搜索和數(shù)學(xué)優(yōu)化深纲、邏輯推演仲锄。而基于仿生學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)湃鹊，以及基于概率論和經(jīng)濟(jì)學(xué)的算法等等也在逐步探索當(dāng)中儒喊。
1.3 AI的行業(yè)布局
1.行。目前的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的關(guān)鍵在于環(huán)境識(shí)別和智能決策涛舍，環(huán)境識(shí)別現(xiàn)今主流的方式是采用激光雷達(dá)和圖像識(shí)別的技術(shù)澄惊，圖像識(shí)別和雷達(dá)都能對(duì)周?chē)沫h(huán)境進(jìn)行感知，但是單獨(dú)的攝像頭識(shí)別成本遠(yuǎn)低于雷達(dá)富雅，盡管后者在精度上占有優(yōu)勢(shì)掸驱。
2.住。目前較火的一個(gè)領(lǐng)域就是智能家居没佑，目前在智能家居布局較廣的就是小米毕贼，號(hào)稱(chēng)擁有5千萬(wàn)的在線(xiàn)智能設(shè)備，小米IPO招股書(shū)中也將小米的產(chǎn)品定位于手機(jī)蛤奢、智能硬件和IOT平臺(tái)的互聯(lián)網(wǎng)公司鬼癣。需要說(shuō)明的是，單純的智能家居并不算是真正的AI啤贩，而是背后的設(shè)備在線(xiàn)待秃，并對(duì)用戶(hù)的生活環(huán)境能夠最初感知，目前的的智能設(shè)備仍然是以控制為主痹屹，感知層次很低章郁，市場(chǎng)上仍以智能音箱的家庭助理的形式來(lái)進(jìn)行布局，企圖占領(lǐng)家庭AI入口志衍。
3.食暖庄。如果把整個(gè)食品的過(guò)程拆解為選種 > 播種 > 加工 > 銷(xiāo)售 > 反饋來(lái)看的話(huà)聊替，AI目前的主要應(yīng)用在銷(xiāo)售，通過(guò)AI能夠預(yù)測(cè)食物供應(yīng)鏈的銷(xiāo)售情況培廓，進(jìn)而控制零售商的進(jìn)貨以及貨品位置擺放惹悄，但是在其他過(guò)程中AI仍大有可為。
4.衣。不少大型商場(chǎng)都有智能試衣鏡蔬将，你能夠觀(guān)看衣服穿在身上的效果爷速，加快試衣的速度，從而加速購(gòu)買(mǎi)流程和縮短排隊(duì)等候試衣的時(shí)長(zhǎng)霞怀。
詳細(xì)的AI應(yīng)用見(jiàn)：http://so8.co/FJd
二惫东、AI的優(yōu)缺點(diǎn)
2.1 AI的優(yōu)點(diǎn)
1.減少錯(cuò)誤。AI能夠通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)毙石，減少錯(cuò)誤的發(fā)生廉沮，并且可以更加精確。它被應(yīng)用到了很多研究當(dāng)中徐矩，譬如太空探索滞时。
2.困難任務(wù)執(zhí)行。在一些不適合人類(lèi)進(jìn)行作業(yè)的地方滤灯，譬如深海坪稽、南極，可以用機(jī)器人幫助進(jìn)行探索鳞骤，并且一些化工企業(yè)也可以使用機(jī)器人窒百。
3.日常應(yīng)用。被計(jì)算好的自主推理豫尽、自助學(xué)習(xí)篙梢、自助感知的方式已經(jīng)成為我們?nèi)粘Ｉ钪凶畛Ｒ?jiàn)的現(xiàn)象了。這就是Siri和Cortana在智能手機(jī)的應(yīng)用程序中的日常運(yùn)用美旧，這就是我們每天使用人工智能的真實(shí)案例渤滞。在使用中，我們發(fā)現(xiàn)這些人工智能可以預(yù)測(cè)我們即將要輸入的文字榴嗅，可以改正我們的拼寫(xiě)錯(cuò)誤妄呕。這就是人工智能的工作方式。當(dāng)我們?cè)谏缃痪W(wǎng)站發(fā)布自己拍的照片時(shí)嗽测，人工智能的算法能識(shí)別檢驗(yàn)出人臉趴腋，然后給每個(gè)人臉貼上標(biāo)簽。
4.重復(fù)性工作论咏。富士康早年就開(kāi)始計(jì)劃用機(jī)器人來(lái)替代勞工优炬，隨著AI的興起，特普朗也開(kāi)始勒令美國(guó)企業(yè)將生產(chǎn)線(xiàn)搬回國(guó)內(nèi)厅贪，人工成本并不會(huì)大幅增加蠢护。
5.不需要休息。不像人類(lèi)养涮，機(jī)器不需要經(jīng)常性的休息和飲食葵硕，機(jī)器能夠24小時(shí)工作，AI算法能夠自動(dòng)更新贯吓，自動(dòng)識(shí)別懈凹，自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以自己收集數(shù)據(jù)。
2.2 AI的劣勢(shì)
1.成本較高悄谐。升級(jí)現(xiàn)有機(jī)器為智能機(jī)器將耗費(fèi)大量資金介评，并且維修和保養(yǎng)費(fèi)用也較高。此外爬舰，智能機(jī)器是由軟件驅(qū)動(dòng)的们陆，軟件需要根據(jù)不同的情景來(lái)進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，也會(huì)增加成本情屹，軟件出現(xiàn)bug時(shí)也需要時(shí)間和成本去維修坪仇。
2.不可替代智慧。智力被稱(chēng)為來(lái)自自然的禮物垃你，與機(jī)器不同的是椅文，人類(lèi)擁有情感和道德價(jià)值，而現(xiàn)有的機(jī)器智能并不能替代人類(lèi)惜颇。
3.不能舉一反三皆刺。不同于人類(lèi)，人工智能不能通過(guò)經(jīng)驗(yàn)來(lái)獲得提升官还。盡管目前的機(jī)器能夠通過(guò)大量的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)芹橡，但是與人類(lèi)的經(jīng)驗(yàn)提升仍有差距。
4.沒(méi)有創(chuàng)造力望伦。創(chuàng)造力不是人工智能的特長(zhǎng)林说，人工智能的特長(zhǎng)是幫你去完成人類(lèi)的創(chuàng)造力和想象力，他們沒(méi)有創(chuàng)造力的起源屯伞，或者說(shuō)現(xiàn)今的AI不具備腿箩。
3.AI與產(chǎn)品設(shè)計(jì)
3.1 職業(yè)要求
（1）facebook。我們正在尋找一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理（數(shù)據(jù)）小組劣摇，監(jiān)督建立和加強(qiáng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)和分析工具和服務(wù)珠移，供臉譜網(wǎng)員工使用。作為ML、數(shù)據(jù)和分析專(zhuān)家钧惧，您將負(fù)責(zé)重新設(shè)想我們?nèi)绾问褂眉夹g(shù)和數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)臉譜網(wǎng)的生產(chǎn)力暇韧。您將有助于設(shè)想、構(gòu)建浓瞪、部署和開(kāi)發(fā)我們的下一代數(shù)據(jù)AI 深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)和以臉譜網(wǎng)的規(guī)模工作的核心VZULUTIAGE數(shù)據(jù)分析工具懈玻。你需要有多方面的職能，包括產(chǎn)品經(jīng)理乾颁，項(xiàng)目經(jīng)理涂乌，業(yè)務(wù)分析員，甚至敏捷專(zhuān)家英岭，用于數(shù)據(jù)產(chǎn)品和解決方案湾盒。你將彌合商業(yè)和工程之間的鴻溝，并在兩個(gè)世界中擁有深厚的專(zhuān)業(yè)知識(shí)诅妹。DATA.AI是臉譜網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施ORG中的一個(gè)小組罚勾，正在探索數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的下一個(gè)演進(jìn)。我們都知道漾唉，大量的數(shù)據(jù)打開(kāi)了一個(gè)新的和令人興奮的一套可能性的深度學(xué)習(xí)世界荧库，我們不斷尋求找到什么價(jià)值，我們可以創(chuàng)造的交叉點(diǎn)的數(shù)據(jù)和人工智能赵刑。
主要職責(zé)：
· 在工程團(tuán)隊(duì)的日常工作中成為一名親身參與的產(chǎn)品經(jīng)理分衫；
· 是工程團(tuán)隊(duì)與企業(yè)利益相關(guān)者之間的橋梁，也是TLV網(wǎng)站與總部之間的橋梁般此；
· 與關(guān)鍵的內(nèi)部業(yè)務(wù)利益相關(guān)者——軟件工程蚪战、數(shù)據(jù)工程、產(chǎn)品分析和其他商業(yè)領(lǐng)袖緊密合作——了解他們?cè)跀?shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施中現(xiàn)有工具和服務(wù)的差距铐懊；
· 與團(tuán)隊(duì)合作開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略邀桑、愿景、執(zhí)行科乎、設(shè)計(jì)和可用性壁畸；
· 與頂級(jí)客戶(hù)互動(dòng)，了解他們的需求茅茂，并建立這些能力-以及影響我們的工程驅(qū)動(dòng)組織的相關(guān)產(chǎn)品的特點(diǎn)捏萍；
· 積極與內(nèi)部開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)合作，針對(duì)不同的解決方案（內(nèi)部和外部）進(jìn)行差距分析空闲，找出最佳的發(fā)展路徑令杈。在技術(shù)交付過(guò)程中維護(hù)和監(jiān)督主動(dòng)性；
· 提供直接項(xiàng)目管理-領(lǐng)導(dǎo)和開(kāi)展基于敏捷（Scrum）方法的項(xiàng)目活動(dòng)碴倾；
· 領(lǐng)導(dǎo)和配合所有的業(yè)務(wù)準(zhǔn)備活動(dòng)逗噩，包括最終用戶(hù)培訓(xùn)掉丽，產(chǎn)品測(cè)試，推出异雁，迭代捶障，和支持。
· 培養(yǎng)一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策文化片迅。
基本要求：
·需要一個(gè)技術(shù)專(zhuān)業(yè)的學(xué)士學(xué)位（即：計(jì)算機(jī)科學(xué)残邀、技術(shù)、工程柑蛇、數(shù)學(xué)）；
·5年以上基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品經(jīng)理的工作經(jīng)驗(yàn)驱闷；
·8年以上制造耻台、交付、開(kāi)發(fā)和設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)工具空另、服務(wù)和產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)盆耽。
加分項(xiàng)：
·圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)；
·具有分析工具扼菠、方法和設(shè)計(jì)的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)摄杂。
（2）螞蟻金服：為螞蟻金服建設(shè)穩(wěn)定，高效的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)循榆，構(gòu)建完善的模型生態(tài)體系析恢，支持芝麻信用，投資理財(cái)秧饮，保險(xiǎn)映挂，微貸，網(wǎng)商銀行等核心業(yè)務(wù)的算法模型應(yīng)用盗尸，提升互聯(lián)網(wǎng)金融的智能化效率柑船。如果你想緊跟時(shí)代脈搏，占領(lǐng)互聯(lián)網(wǎng)最前沿陣地泼各，這里有歷史進(jìn)行時(shí)的互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)鞍时，海量的交易數(shù)據(jù)以及高并發(fā)高性能的挑戰(zhàn)。團(tuán)隊(duì)已有成員包括來(lái)自美國(guó)普渡大學(xué)終身教授扣蜻，Google/YouTube/微軟Bing的資深技術(shù)海歸們逆巍，本土電商系的百戰(zhàn)精英，多元化的團(tuán)隊(duì)弱贼，期待同樣不群的你一起碰撞蒸苇，開(kāi)創(chuàng)！主要職責(zé)：1吮旅、負(fù)責(zé)人工智能部模型生態(tài)的規(guī)劃和設(shè)計(jì)溪烤，進(jìn)行全局性和前瞻性的規(guī)劃和設(shè)計(jì)味咳，并對(duì)產(chǎn)品交付負(fù)責(zé)；2檬嘀、參與人工智能平臺(tái)的體系化建設(shè)槽驶，從事模型訓(xùn)練、模型預(yù)測(cè)鸳兽、模型部署掂铐、模型ABTest、模型監(jiān)控閉環(huán)體系的規(guī)劃和設(shè)計(jì)揍异；3全陨、持續(xù)的創(chuàng)新和優(yōu)化能力，讓人工智能驅(qū)動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)衷掷，幫助業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)智能化辱姨；4、在產(chǎn)品預(yù)研戚嗅、開(kāi)發(fā)雨涛、發(fā)布和迭代的過(guò)程中負(fù)責(zé)各個(gè)關(guān)聯(lián)團(tuán)隊(duì)之間的交流與合作，確保合作的暢通與高效懦胞。崗位要求：1替久、有一定的的產(chǎn)品規(guī)劃和設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，關(guān)鍵是有人工智能從業(yè)經(jīng)驗(yàn)（咨詢(xún)師躏尉、算法工程師蚯根、算法應(yīng)用開(kāi)發(fā)者）；2醇份、有企業(yè)級(jí)軟件產(chǎn)品設(shè)計(jì)（如：SAS稼锅、IBM、Microsoft僚纷、Google）經(jīng)驗(yàn)矩距，兼有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)者；3怖竭、清晰的邏輯分析和表達(dá)能力锥债，熱愛(ài)技術(shù)，樂(lè)于分享痊臭，對(duì)行業(yè)和技術(shù)的發(fā)展有自己的見(jiàn)解哮肚，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域內(nèi)有深入的研究和積累者；4广匙、對(duì)大數(shù)據(jù)允趟、云計(jì)算、人工智能感興趣鸦致，有激情潮剪，熟悉各行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景涣楷。具備以下經(jīng)驗(yàn)之一優(yōu)先：1、有從0到1打造完整的產(chǎn)品體系抗碰、具備數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的體系和方法論優(yōu)先狮斗；2、SAS弧蝇、SPSS 咨詢(xún)師或產(chǎn)品經(jīng)理優(yōu)先碳褒、優(yōu)先、再優(yōu)先看疗；3沙峻、有機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)鹃觉、BI专酗、數(shù)據(jù)挖掘等方面的工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；4盗扇、具備搜索引擎或推薦系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)以及其他機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)；5沉填、在＞=1個(gè)如下領(lǐng)域中有扎實(shí)基礎(chǔ)或工程化經(jīng)驗(yàn)：機(jī)器學(xué)習(xí) ? 深度學(xué)習(xí) ? 個(gè)性化推薦 ? 自然語(yǔ)言處理疗隶；6、熟悉亞馬遜和微軟等的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)工程實(shí)現(xiàn)方案等翼闹。
3.2 AI產(chǎn)品經(jīng)理需要具備的素養(yǎng)
（1）雖然大家都在說(shuō)斑鼻，產(chǎn)品經(jīng)理需要了解一定的技術(shù)解決方案，但不用太過(guò)了解細(xì)節(jié)猎荠，但是從各個(gè)公司的招聘信息中還是發(fā)現(xiàn)坚弱，AI產(chǎn)品經(jīng)理的素養(yǎng)明顯更加偏向于了解AI框架、模型的領(lǐng)域系人才关摇，很多雖然從事AI行業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理可能仍然只是做一些互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的東西荒叶，并沒(méi)有真正深入到AI的底層，從需求—產(chǎn)品設(shè)計(jì)—開(kāi)發(fā)—AI模型—數(shù)據(jù)—測(cè)試用例输虱，仍然在做著前三步工作些楣，而后面的具體AI相關(guān)的東西仍然依賴(lài)于AI相關(guān)的工程師來(lái)提供方案，產(chǎn)品經(jīng)理沒(méi)有朝著AI的本質(zhì)滲透宪睹；
（2）王守崑老師在其AI時(shí)代產(chǎn)品經(jīng)理的機(jī)遇和挑戰(zhàn)中愁茁，提到了產(chǎn)品經(jīng)理跟AI的關(guān)系中，將其定義為技術(shù)黑盒亭病，我們不需要了解盒子里面的東西鹅很，但是我們需要了解AI能帶來(lái)什么，輸入輸出是什么罪帖，其次你要了解環(huán)境促煮，：你有多少資源邮屁，產(chǎn)品能達(dá)到何種效果。了解資源消耗：為了達(dá)成一個(gè)任務(wù)污茵，需要多少人樱报、什么樣的人、團(tuán)隊(duì)要怎樣的泞当，要有科學(xué)家嗎迹蛤？要有研發(fā)工程師嗎？還是要有人專(zhuān)門(mén)去負(fù)責(zé)算法襟士？你要對(duì)不同產(chǎn)品盗飒、不同項(xiàng)目需要什么樣的資源非常清楚。
（3）互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理的基本素養(yǎng)陋桂。出了AI相關(guān)的基本知識(shí)逆趣，你還需要互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的基本能力，需求定義嗜历、產(chǎn)品設(shè)計(jì)宣渗、開(kāi)發(fā)溝通、測(cè)試跟進(jìn)梨州，確保產(chǎn)品上線(xiàn)等等痕囱。
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