由人人都是產品經理與騰訊大講堂聯合主辦的2017中國產品經理大會：解碼未來產品經理在深圳寶立方國際博覽中心如期舉行。訊飛輸入法創始人@翟吉博 結合自身的產品經驗，與我們分享人工智能給產品帶來了四大變化：交互更自然、產品智能化、服務個性化和全面自動化。

分享嘉賓：訊飛輸入法創始人、科大訊飛消費者BG輸入法業務部總經理@翟吉博

以下內容為嘉賓分享實錄，由@筆記俠 依據嘉賓分享內容整理，編輯有修改，嘉賓已確認：

在做產品的過程中，產品體驗是通過技術或創新的路徑來改變和演進的。這與今天我們從產品經理角度出發，談“人工智能的未來”這樣的話題有怎樣的關系呢？

首先，簡單分享人工智能的概念。

人工智能（AI）其實不是一個全新的事物，從概念提出到現在已經有60年的歷史，而且如果我們翻一下整個歷史，可以看到它的發展也不是一帆風順的，它遵循了所有的新技術都會有的曲線式發展的規律——

新技術在推向市場后一段時間，可能會經歷一定的發展，但是很快由于技術的不成熟或者整個市場的發展沒有到應該爆發的節點，它會落入一次低谷。

實際上人工智能已經經歷了兩次低谷，我們現在正處于第三次浪潮的崛起；而且這一次，我們有理由相信它將真正迎來一個爆發式的浪潮。

一、人工智能威脅到人類？

現在有一些言論：我們技術進展得這么快，整個技術的邊界的進化呈指數級，那它會不會威脅到我們人類？

其實我們可以這樣理解人工智能目前的階段：

以Alpha Go這樣形態的人工智能為例，它處于我們整個領域的弱人工智能階段。這個階段的機器其實只能輔助人類，雖然在某些任務上可以超過人類，但是它還不具備人類智慧這樣的通用性；只能在一些特定領域和特定的任務上，表現出超出人類或者接近人類的水平。

能夠真正建設我們美好未來的是強人工智能時代，這個時候的機器會具備認知的智能，它能推理、會學習、能思考，像科幻片里面提到的機器人，有自己的意識，具備自己的思想，甚至會思考和人類之間的關系。

這些可能還是偏哲學的話題，我們并沒有在技術領域認真分析其可能性。

我個人認為，我們離第三個階段——超人工智能階段還比較遙遠。而現在，人工智能已經滲入進我們已有的產品品類里了，只是大家可能并沒有把它很清晰地與我們理解的人工智能關聯在一起。

比如說，在一些APP中，已經有人工智能相關技術來讓功能、體驗得以提升。

站在現在的時間點上，我們對人工智能已經有一定的認識，而且我們覺得人工智能將會為產品帶來非常深刻的變化——這就關系到產品經理這個角色了。

那么，產品經理要如何看待和應用人工智能（AI）技術到我們的工作中呢？

二、人工智能給產品帶來哪些變化？

1.AI使交互更自然

我們（訊飛輸入法）是從做一個工具開始，我個人對人與機器整個使用過程中的交互環節會比較關注。

人機交互的發展，背后就是由人工智能的技術演進來推動，這兩者是相得益彰的。

人機交互的整個歷史是怎樣演進的？

我們所知的，語音的交互、圖像的識別等都會使整個交互向更自然的方式邁出步伐。

比如輸入法，我們跟機器進行文字的交互是一個輸入的過程，也經歷了幾代的變化。

2010年，首先向市場推出語音輸入時候就已經感覺到整個語音輸入的交互可以在自然、便捷方面是獲得巨大的體驗提升，而且技術和產品的應用是一個相得益彰的過程。

我們剛推出的時候，雖然有神經網絡深度學習的應用，但是需要用戶使用、不斷積累數據，使得機器能夠快速學習、改進。

從2010年推出，到2015、2016年，語音輸入的精準度可以從大概百分之七八十、剛剛可以使用的程度，提升到在通用語音的識別上達到90%以上精準度——也就是真正接近了人類可以接受的這個程度。

除了語音輸入，設備的變化也可感可見，比如從原來的PC端到現在手機端的觸摸屏幕，再到家里電視的大屏，將來是一個互聯的時代，我們有很多IOT（Internet Of Things，物聯網）設備，可能整個交互需要多臺設備聯動方式。

在這樣的方式下，我們的交互又會有怎樣的變化呢？除了原來的鍵盤、語音，又會有哪些新的交互方式呢？我們怎樣利用新一代的設備進行文字的交互？

我們可以通過加載人工智能技術，包括對人的手勢識別以及圖像、圖文的識別，還包括對語音的修改，對語音口令的理解，把這些技術整體融合在一起，打造最佳的交互體驗。

其實在各種各樣的設備中，比如智能家居、車載場景，還有一些可穿戴設備，交互的目標都要讓機器能聽會說，能看會認，這些都是我們將來每一臺智能設備所標配的能力。

現在已經有一些實驗室和學術層面的研究，我們甚至可以通過人機、腦機，接入腦電波的方式看人與機器是怎樣交互的。我覺得這個技術有可能帶來進一步的交互革命。

2. AI使產品智能化

我們的產品除了像人一樣能聽會說，能看會認，機器本身還需要具備“像人一樣智能”的屬性。

我們把人工智能的發展分為3個階段：

階段一：運算智能。

AI是一種非常依賴機器的運算，能夠達到讓人覺得它具有智能的水平。

比如我們讓機器下圍棋，其實它是基于人類已有的規則進行強大的運算處理，通過對海量圍棋數據的深度學習來體現運算智能。

階段二：感知智能。

機器可以像人一樣對自然界以及周邊的環境能聽會說，能看會認。

階段三：認知智能。

機器可以像人一樣能理解，會思考，能夠聽懂人說的話，能理解人真正的需要，能學會構建知識圖譜，能像人一樣表達。

我們說人工智能可以讓產品智能化，具體可以體現在4個方面：

首先，機器取得語言理解能力；

第二，對人類的知識可以進行系統化的表示；

隨后，能夠聯想推理；

最后，可以自主學習。

其實這就是一個人工智能系統的產品原型。

現在，通用的人工智能助手在手機端評估結論還不太能達到人類認可的智能程度，但是可以基于垂直的場景，比如在家看電視、開車的時候讓機器完成一些特定的任務。在這樣的場景里，我們很快就可以做出智能化的產品。

隨著我們對垂直場景的深入，將來相信可以做出通用對話式的人工智能系統。

3. AI使服務個性化

通過對從交互到產品智能化的理解，我們希望最終給到用戶個性化的服務，我們認為這才是產品真正最需要解決的問題。

在如今的消費背景下，用戶對需求也是越來越個性化、合理化，所以對一些個性化的服務需求，我們非常需要通過后臺的人工系統去賦能，去改造整個服務后臺，給用戶提供一個個性化的體驗。

以科大訊飛在教育領域做的個性化人工智能學習平臺為例：

我們知道，傳統的“老師+學生”學習模式里是通用的。就是老師在臺上講，不管學生對知識的掌握水平、學生本身能力的差異；所有學生都接觸一樣的課程、一樣的知識，而且老師在布置作業的時候，所有的學生都是一樣的作業。

我們科大訊飛推出的智能教學個性化教學系統，可以針對每個學生設計知識點以及參考學生對知識點的掌握情況，向學生進行個性化的知識推薦，包括個性化作業布置，分析學生對整個知識結構的理解來幫助學生學習，達到因材施教的效果。

除了學習個性化，在交互上，我們還有讓機器能夠像人一樣表達的方式。我們知道人與人的溝通和交流，除了每個人的個性，還包括在內容上或者是一些表現形式上、聲音上的差異。比如我們思考能否讓機器像人一樣發聲，能否合成一個聲音讓機器像人一樣去表達。

我們會做出一些虛擬的機器形象來模擬自然界的聲音，其實這樣的技術的整個應用有廣泛的想象空間。

比如，父母都需要陪伴孩子成長或者給孩子講故事。

試想一下：如果我們有這樣一個個性化的AI技術能夠讓機器模擬、學習父母的聲音，能夠給孩子更多陪伴，那將是一個多么美好的前景和對我們生活的小小改變。

4. AI使設備全面自動化

我們知道現在社會中還有很多重復性的工作需要人來完成，人類還有很多想象力和創造力沒有被解放出來，在一些重復性的工作上耗費了大量的體力勞動。

AI（人工智能）技術將來是一定能夠幫助人類釋放掉這些重復性的工作，讓它們盡可能地實現自動化；讓人類和機器可以很好地結合起來，使人們去做一些創造性的工作，那些重復性的工作交給機器做就好了。

舉一個例子：現在，工業制造領域有一些工業機器人可以幫助人類減少大量的體力以及一些流水線的作業。

又如，我們現在還在發展的一個很大的方向——汽車的自動駕駛，試想如果這個技術成熟，我們將來可能確實不需要去考駕照了。

再如，現在社會中有很多非常累的職業，如醫生?，F在的醫療資源非常緊張，如果我們要去醫院看醫生，很常見的局面是一個醫生一天要看非常非常多的病人，他幾乎沒有時間和精力對每一個病人進行非常深入的診療。

將來或許可以通過機器，通過AI技術學習使得機器能夠具備一些技能，為醫生做輔助，可以幫助醫生釋放體力勞動。

另外，在教學的資源上，AI也是可以訓練機器，可以極大地釋放教師的一部分重復的工作。

三、給產品經理的建議

我們在這樣的時代，該怎樣應對可能的變化？我們需要做些什么？

我覺得大家首先要看一下AI這個行業，再看一下整個人工智能能夠應用到的一些領域。

可以這樣說——整個AI技術是一個賦能性非?；A的設施，它可以在各行各業得到廣泛的應用，包括應用于一個整體的系統工程中一些改造系數的論證。

當然，一些非常大的社會性問題，還需要AI技術繼續發展才能配合。

總體上講：人工智能技術能夠使很多問題得到切實的改善。產品經理需要密切關注技術的發展。比如說語音技術、圖像技術、認知智能方面的技術進展等等。

另外，你需要在熟悉的領域尋找是否有人工智能的應用場景，看看這些技術到底應如何應用，要解決什么具體問題。

我們可能還要打破自己的思維方式。很多人過去可能是在手機端處理需求，而在移動互聯網時代，就會有一些固化思維產生的問題，就需要打破。

在新的時代背景、新的各種設備形態下，我們需要解決的問題很多是APP的形態，可能需要設計一些軟硬件結合的系統。

同時，從問題本身去看，很多問題不是純軟件的問題，可能是要從硬件到軟件到整個算法最后到整個后臺的一體化思維，所以不局限于手機APP應用，智能硬件也是一種方向。

以上就是演講的內容。

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