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現(xiàn)在處處都在說智能，每個(gè)產(chǎn)品都在以自己的方式訴說著自己的智能。在互聯(lián)網(wǎng)的下班場(chǎng)，人工智能再次被推上了風(fēng)口浪尖。本文介紹了智能功能的四大設(shè)計(jì)要點(diǎn)：轉(zhuǎn)變思路，調(diào)整認(rèn)知、單點(diǎn)發(fā)力，深挖場(chǎng)景、打好輔助、數(shù)據(jù)先行。

人工智能的概念從提出到現(xiàn)在已經(jīng)走過了幾十個(gè)年頭，雖然當(dāng)前的智能并不智能，但在我們口中的“弱智”中，能夠強(qiáng)烈的感知到大家對(duì)智能的期望與光明前途。

漸漸地我們會(huì)發(fā)現(xiàn)：我們的手機(jī)越來越像一個(gè)可愛的寶寶，可以根據(jù)你的一些行為的輸入，輸出一些特殊的結(jié)果。這個(gè)特殊的結(jié)果就是智能帶來的變化，最常見的各種資訊的推薦、各種商品的推薦。

近期有幸參與了公司一些智能功能的產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作，雖然功能點(diǎn)很??；但這個(gè)功能的設(shè)計(jì)踩得坑感覺比我從事產(chǎn)品工作以來任何一個(gè)較大項(xiàng)目的坑的總和都多。

現(xiàn)在回過頭來，問題主要出現(xiàn)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)思維上，簡(jiǎn)直是拿著走路的思維去開汽車。

智能功能的設(shè)計(jì)要點(diǎn)大概總結(jié)為四個(gè)點(diǎn)：轉(zhuǎn)變思路，調(diào)整認(rèn)知、單點(diǎn)發(fā)力，深挖場(chǎng)景、打好輔助、數(shù)據(jù)先行。

一、轉(zhuǎn)變思路，調(diào)整認(rèn)知

產(chǎn)品是什么，在某種程度上我們可以理解為產(chǎn)品是業(yè)務(wù)流程的集合，而業(yè)務(wù)流程是功能的有序組合；因此我們會(huì)發(fā)現(xiàn)我們使用所有的軟件產(chǎn)品都是可見可感的。

人的認(rèn)知過程又是怎樣的呢？勢(shì)必會(huì)經(jīng)歷3個(gè)過程——感知=>理解=>抽象；專業(yè)一點(diǎn)就是：數(shù)據(jù)/信息=>專業(yè)知識(shí)/經(jīng)驗(yàn)常識(shí)=>認(rèn)知。

對(duì)比上面討論的產(chǎn)品定義，不難推導(dǎo)出產(chǎn)品要想服務(wù)于人的行為必須要有可感可見的流程，否則產(chǎn)品不成立。

1. 自然而然

但是我們?cè)谑褂密浖臅r(shí)候會(huì)經(jīng)常發(fā)現(xiàn)：要想在軟件中完成一件事情，我們需要做很多事。

比如：我們現(xiàn)在想要做一次檢索，我們需要“點(diǎn)擊輸入框-切換鍵盤-輸入鍵盤符-選擇目標(biāo)文字-點(diǎn)擊檢索”——一切都在可見可感中，用起來也還不錯(cuò)。

如果現(xiàn)在告訴你，承載檢索的設(shè)備可以感知到你大腦皮層電流變化，并且能夠推導(dǎo)出你內(nèi)心想要檢索的內(nèi)容；然后他通過你內(nèi)心所想從服務(wù)端檢索到結(jié)果，并通過某種方式告訴你他的結(jié)果，直接作用于你的大腦。此時(shí)你與設(shè)備的交互就只有一次交互，不需要?jiǎng)邮植恍枰醚?，整個(gè)過程完全在無感中進(jìn)行。

——這就是人工智能功能或者產(chǎn)品的終極目標(biāo)，也是其產(chǎn)品設(shè)計(jì)的終極目標(biāo)：無感知、零成本、自然而然。

這也就決定了智能功能設(shè)計(jì)的思路與普通功能的設(shè)計(jì)思路有本質(zhì)上的區(qū)別：忘記復(fù)雜的流程交互，更加重視人本身的習(xí)慣。

舉個(gè)例子：電商網(wǎng)站購(gòu)物，以前是搜索或者分類查找；現(xiàn)在是打開應(yīng)用就能夠看到你需要的商品，一切都是那么自然（推薦的準(zhǔn)確度如何，那是另外一個(gè)話題，我們只談思路）。

再做智能功能設(shè)計(jì)時(shí)一定要避免陷入傳統(tǒng)功能的設(shè)計(jì)邏輯思路，只注重信息的輸入與信息的輸出。輸入盡量以人的自然行為為基準(zhǔn)，輸出的交互盡量簡(jiǎn)潔；使用過程的感知越少越好最好直接將信息傳遞給大腦。

總結(jié)一個(gè)詞——“自然行為交互”。

2. 不要太在意因果

智能功能處理的主要對(duì)象是輸入與輸出信息之間的關(guān)系。

而這個(gè)之間的關(guān)系，其實(shí)是很難進(jìn)行解釋的，在做功能設(shè)計(jì)時(shí)，一定不要過分糾結(jié)他們之間的因果關(guān)系。

智能的程度本來就是靠概率決定的，機(jī)器通過一系列數(shù)據(jù)的處理得出一個(gè)結(jié)論。這是太陽(yáng)，而實(shí)際上他是一只貓；這時(shí)你要做的不是把這個(gè)太陽(yáng)標(biāo)識(shí)成貓，你需要重新去審視已經(jīng)設(shè)計(jì)的規(guī)則、模型、算法。這些東西本來就不是我們理解中的因果關(guān)系。

二、單點(diǎn)發(fā)力，深挖場(chǎng)景

提到人工智能，互聯(lián)網(wǎng)圈的都能說出個(gè)123，而且還逃不了大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)……這些詞匯。

在我們的大腦里人工智能的未來無所不能，根據(jù)現(xiàn)在科學(xué)思維的嚴(yán)密邏輯推理，人工智能將來肯定的是無所不能。

當(dāng)年庫(kù)茲韋爾在《奇點(diǎn)臨近》一書中，把人工智能技術(shù)分為三個(gè)階段：

弱人工智能，也就是我們現(xiàn)在所使用的智能手機(jī)，汽車導(dǎo)航。

隨后是強(qiáng)人工智能，智能水平與我們?nèi)祟惼旃南喈?dāng)。

再下一步就是遠(yuǎn)超我們的超人工智能。

而只要AI的智能水平與我們?nèi)祟慅R平之后，只需要三個(gè)半小時(shí)，就進(jìn)入超人工智能階段，然后迅速與我們拉開幾十個(gè)智慧臺(tái)階。

所謂智慧臺(tái)階，我們?nèi)祟愔槐群镒痈咭粋€(gè)臺(tái)階，猴子比豬狗高一個(gè)臺(tái)階。

我們想象一下，在一瞬間人工智能比我們?nèi)祟惛邘资畟€(gè)智能臺(tái)階，它看我們比我們現(xiàn)在看螻蟻都不如人工智能未來可期、可泣（這個(gè)話題社會(huì)爭(zhēng)論很大，不做展開）。

那么現(xiàn)在是什么情況呢？

大家腦子里可能會(huì)有一個(gè)詞“智障”。

智能音響不要說對(duì)話聊天，發(fā)送單一指令都會(huì)有問題；導(dǎo)航一些情況下總會(huì)讓你崩潰；自動(dòng)駕駛，貌似還只是個(gè)概念……但是在一些具體的領(lǐng)域發(fā)展的確實(shí)不錯(cuò)，人臉識(shí)別、阿爾法狗……

就目前及可見的未來的技術(shù)發(fā)展情況來看，要先做出一款純智能的產(chǎn)品去解決人們某一方面的業(yè)務(wù)問題，那是一個(gè)智障的想法。不僅技術(shù)能力不行、各項(xiàng)技術(shù)之間的協(xié)作也是很大的一個(gè)問題。

但是如果下沉到具體的某一個(gè)領(lǐng)域，單點(diǎn)發(fā)力，做大流程中的一個(gè)環(huán)節(jié)，提高這個(gè)環(huán)節(jié)的效率，其價(jià)值巨大。

但是要注意一點(diǎn)：智能功能能否發(fā)揮其最大價(jià)值，在于能否分析清楚使用該功能的目標(biāo)客戶及使用場(chǎng)景和在整個(gè)業(yè)務(wù)流程智能功能的位置。這其實(shí)就是需求分析前期的工作，與一般功能基本沒有差別。

舉個(gè)例子，停車場(chǎng)無人收費(fèi)，智能環(huán)節(jié)只處理了一件事——通過攝像頭識(shí)別車牌，其余的各個(gè)環(huán)節(jié)都是一般功能；查車子入場(chǎng)時(shí)間、計(jì)費(fèi)、扣款……但正是這一步的識(shí)別，省去了很大的人力、節(jié)省了很大的時(shí)間。

三、了解算法，打好輔助

智能功能的設(shè)計(jì)重點(diǎn)不在于交互如何進(jìn)行、流程如何串通，產(chǎn)品經(jīng)理輸出的很可能就是一堆規(guī)則（包括數(shù)據(jù)處理規(guī)則、數(shù)據(jù)收集規(guī)則、數(shù)據(jù)分析規(guī)則、數(shù)據(jù)交互規(guī)則、輸出結(jié)果規(guī)則）加幾個(gè)算法。

這時(shí)需要產(chǎn)品與技術(shù)做非常緊密的配合。

就目前的技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r來看，各類智能算法還沒有完全標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化，很有可能壓根就不可能標(biāo)準(zhǔn)化；因此需要我們對(duì)市面上常用的算法有比較深的理解，不一定有能力對(duì)這些算法進(jìn)行改進(jìn)，最起碼要了解其思想、其原理。

只有對(duì)這些有一定的理解，才能評(píng)判各個(gè)可行算法的優(yōu)劣及需求適應(yīng)度；在具體的方案設(shè)計(jì)時(shí)才能更好的選擇相應(yīng)的算法，這個(gè)過程需要技術(shù)幫我們進(jìn)行各項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)估。

知道常用的算法、了解其設(shè)計(jì)思想、理解其實(shí)現(xiàn)原理，再加上技術(shù)的配合才能選取比較符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的算法。

四、弱化流程，數(shù)據(jù)先行

整個(gè)智能功能的設(shè)計(jì)過程，其實(shí)就是產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行治理的過程。

產(chǎn)品經(jīng)理在產(chǎn)品設(shè)計(jì)之初就應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)從哪來、數(shù)據(jù)質(zhì)量如何保證、數(shù)據(jù)治理的工作如何開展。

1. 智能功能跟進(jìn)過程中牢記四大問題

1. 算法確定前，如何對(duì)算法進(jìn)行可行性驗(yàn)證？
2. 算法確定后，如何通過現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對(duì)算法模型進(jìn)行適應(yīng)性訓(xùn)練與改進(jìn)？
3. 功能上線后如何確定功能的有效性？
4. 收集了大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，如何將收集到的數(shù)據(jù)反補(bǔ)算法模型？

2. 四大問題共同會(huì)面臨同樣的三個(gè)問題

1. 數(shù)據(jù)從哪來？——現(xiàn)有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？行業(yè)數(shù)據(jù)？模擬數(shù)據(jù)…
2. 需要多大的數(shù)據(jù)量？
3. 數(shù)據(jù)是否符合理？——符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景么？覆蓋全部節(jié)點(diǎn)么…

五、總結(jié)

• 智能功能的設(shè)計(jì)思維要跳出線性思維，弱化流程，不注重因與果之間的關(guān)系；
• 智能功能是為業(yè)務(wù)服務(wù)的，只有一條原則，降低人與機(jī)器的交互，極大地提高傳統(tǒng)功能的效率；
• 智能功能的設(shè)計(jì)需要掌握一定的算法知識(shí)，要能夠根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的不同篩選出適合的算法模型；
• 智能功能的推進(jìn)需要特別重視數(shù)據(jù)的來源、質(zhì)量及治理。

任何功能或者產(chǎn)品的設(shè)計(jì)都有其特殊性，一定不要輕易總結(jié)方法論，更要注意不要輕易傳播方法論。

廣博的知識(shí)面才是決定產(chǎn)品經(jīng)理深度的核心，任何事情只有自己親身體會(huì)才能感受到其中的樂趣所在。

本文由@草水蘭亭 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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