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不論你多么嫌棄AI+是一種潮流，他就在那里。錯(cuò)過(guò)他將錯(cuò)過(guò)一個(gè)時(shí)代。

一、產(chǎn)品的驅(qū)動(dòng)源力

干了10年的PC、APP、智能硬件產(chǎn)品經(jīng)理這么一件事，經(jīng)歷B2B、B2B2C、 C2C 、B2C SOLOMO、 O2O 、C2M/F、P2P等等各種商業(yè)模式或者事業(yè)模式，有的企業(yè)需要你解決的是業(yè)務(wù)方向不穩(wěn)定，有的企業(yè)是讓你解決的事是技術(shù)薄弱，有的是運(yùn)營(yíng)需要加強(qiáng)對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理的要求未必統(tǒng)一。但是從產(chǎn)品方法論上來(lái)講，人類社會(huì)經(jīng)歷過(guò)的PC、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，以及現(xiàn)在所處的智能硬件時(shí)代，技術(shù)發(fā)展和商業(yè)模式，創(chuàng)新之間始終是相輔相成的關(guān)系。每當(dāng)科技發(fā)展的紅利，被商業(yè)模式(換種說(shuō)話商業(yè)模式換個(gè)通俗的說(shuō)話就是提供服務(wù)或者商品的賺錢模式)創(chuàng)新挖掘殆盡后，經(jīng)濟(jì)也隨之步入寒冬；直到下一輪技術(shù)革命的出現(xiàn)，商業(yè)模式創(chuàng)新才能重新并發(fā)生機(jī)。這里面典型的代表是剛剛HK上市的美圖秀秀，美圖秀秀是非常及時(shí)的趕上了大家從PC端到移動(dòng)端的轉(zhuǎn)移，并且成為大家手機(jī)里必備軟件之一。另外一個(gè)案例是微信，被稱為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代第一產(chǎn)品，如果沒(méi)有移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)軟硬件技術(shù)的進(jìn)步，尤其是智能手機(jī)的突觸，就不會(huì)有張小龍今天的產(chǎn)品市場(chǎng)地位。

所以，產(chǎn)品經(jīng)理的關(guān)鍵點(diǎn)除了參悟透人性需求之外，其更關(guān)鍵的點(diǎn)是認(rèn)知和遷移。就是相信和認(rèn)識(shí)并知道的知識(shí)遷移巧妙的運(yùn)用到產(chǎn)品中來(lái)，例如：輔助駕駛、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別，在原來(lái)的的想象當(dāng)中是非常困難的技術(shù)，而如今這些技術(shù)已經(jīng)被許多牛逼的小團(tuán)隊(duì)突破，產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該做的是遷移。跳出固定思維，去想和做別人沒(méi)有想到和做到的甚至感知到的事情，并進(jìn)行AI+遷移

二、AI發(fā)展

2.1 AI的發(fā)展

Internet的前身阿帕網(wǎng)起源于美蘇冷戰(zhàn)。20世紀(jì)80年代阿帕網(wǎng)已經(jīng)通過(guò)大學(xué)和研究所等機(jī)構(gòu)滲透到民間。1989年歐洲量子物理實(shí)驗(yàn)中心工作的伯納斯李向?qū)嶒?yàn)中心正式提交了一份后來(lái)被稱為“萬(wàn)維網(wǎng)藍(lán)圖”的報(bào)告。這份報(bào)告提出了萬(wàn)維網(wǎng)框架的運(yùn)行機(jī)制和實(shí)施方案。1990?年11月，他在NeXT工作站上制作了第一個(gè)萬(wàn)維網(wǎng)瀏覽器和第一個(gè)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，隨后編寫(xiě)了執(zhí)行萬(wàn)維網(wǎng)項(xiàng)目細(xì)節(jié)的網(wǎng)頁(yè)，至此世界上第1個(gè)萬(wàn)維網(wǎng)站誕生。

1993年1月美國(guó)伊利諾大學(xué)為瀏覽萬(wàn)維網(wǎng)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的UNIX?版本馬賽克瀏覽器被放到該大學(xué)計(jì)算中心的免費(fèi)FTP服務(wù)器上，不到兩個(gè)月的時(shí)間就被下載了上萬(wàn)次。1993年12月《紐約時(shí)報(bào)》商業(yè)版頭版介紹了馬賽克，稱其將創(chuàng)造一個(gè)全新的產(chǎn)業(yè)。馬賽克的流行使得覆蓋互聯(lián)網(wǎng)的萬(wàn)維網(wǎng)成為新的連接世界的平臺(tái)，也引發(fā)了以硅谷為中心的電子商務(wù)革命。1993年1月馬賽克剛出現(xiàn)時(shí)，全世界只有50個(gè)萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)器，10?月份達(dá)到500?個(gè)，1994?年6月份增加到1500個(gè)，萬(wàn)維網(wǎng)開(kāi)始以指數(shù)增長(zhǎng)。

注意，好產(chǎn)品逐步出現(xiàn)了：在萬(wàn)維網(wǎng)流行了3年后的1996年，斯坦福2個(gè)研究生發(fā)現(xiàn)用解n?元一次方程組的辦法，可以把萬(wàn)維網(wǎng)的所有網(wǎng)頁(yè)按照重要性進(jìn)行排名，從而解決了網(wǎng)絡(luò)用戶面對(duì)以指數(shù)增長(zhǎng)的網(wǎng)頁(yè)信息進(jìn)行有效搜索的難題；他們后來(lái)成立了谷歌公司。差不多在相同的時(shí)間，剛上線一年多的亞馬遜與明尼蘇達(dá)大學(xué)的幾位計(jì)算機(jī)專家合作，開(kāi)始分析每個(gè)用戶在其網(wǎng)站上購(gòu)買的商品，并與其他用戶的購(gòu)買商品進(jìn)行比較和關(guān)聯(lián)，用得到的結(jié)果來(lái)個(gè)性化對(duì)網(wǎng)站瀏覽用戶的商品推薦。

不同的是，網(wǎng)絡(luò)人工智能不再像谷歌、亞馬遜的初期一樣使用昂貴的超級(jí)計(jì)算機(jī)，而是用大量聯(lián)結(jié)在一起的廉價(jià)服務(wù)器甚至是個(gè)人計(jì)算機(jī)來(lái)取得相同甚至更好的效果。在知識(shí)來(lái)源上，網(wǎng)絡(luò)人工智能往往依靠成千上萬(wàn)的大眾點(diǎn)滴貢獻(xiàn)（crowdsourcing）而不是專家智慧。比如谷歌在計(jì)算網(wǎng)頁(yè)的排名時(shí)使用的是不同網(wǎng)頁(yè)之間的超文本鏈接信息，而這些鏈接是用戶在創(chuàng)建網(wǎng)頁(yè)時(shí)提供的。亞馬遜的數(shù)據(jù)來(lái)源則是每個(gè)用戶購(gòu)買的商品信息。這些在個(gè)人看來(lái)再簡(jiǎn)單不過(guò)的信息被整合到一起進(jìn)行處理后發(fā)揮出巨大的潛力，也使得數(shù)據(jù)挖掘成為網(wǎng)絡(luò)人工智能的流行用語(yǔ)和代名詞。

網(wǎng)絡(luò)人工智能給人類社會(huì)帶來(lái)的不僅是日常生活的方便，它們?cè)诤艽蟪潭壬祥_(kāi)始從各個(gè)方面影響社會(huì)發(fā)展進(jìn)程。谷歌的搜索結(jié)果可以決定一個(gè)人的言論被關(guān)注的程度，而亞馬遜的推薦則可以把許多質(zhì)量好但沒(méi)能得到推廣的商品推薦給大眾，引出“長(zhǎng)尾定律”。So產(chǎn)品經(jīng)理還會(huì)從零開(kāi)始搭建搜索引擎嗎？遷移吧。

2.2 大廠是如何訓(xùn)練識(shí)別和檢測(cè)算法系統(tǒng)的

華人AI之秀李飛飛團(tuán)隊(duì)曾經(jīng)從互聯(lián)網(wǎng)上下載10億多圖片，然后通過(guò)亞馬遜機(jī)械土耳其人這一低成本網(wǎng)絡(luò)眾包的方式，雇傭了來(lái)自167?個(gè)國(guó)家共5萬(wàn)多人對(duì)這些圖片進(jìn)行了分類標(biāo)注。截止2009年該項(xiàng)目成功產(chǎn)生了一個(gè)包含22000不同門類，共1500萬(wàn)圖片的帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)庫(kù)。該數(shù)據(jù)庫(kù)里的圖片分類和標(biāo)簽質(zhì)量超過(guò)以往任何數(shù)據(jù)庫(kù)，其中僅貓這一門類就有62000張不同的圖片，包含了所有種類的馴養(yǎng)和野生貓。建成這一數(shù)據(jù)庫(kù)后，李飛飛及其團(tuán)隊(duì)利用深度學(xué)習(xí)方法，使得計(jì)算機(jī)通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)方式識(shí)別包含各種物體的圖像，而且能夠用自然語(yǔ)言生成對(duì)每個(gè)圖像中的物體關(guān)系的簡(jiǎn)單描述。這一成果產(chǎn)品經(jīng)理還建議圖片創(chuàng)業(yè)公司再走一遍嗎？

三、AI+產(chǎn)品案例

有一次跟VST的運(yùn)營(yíng)總監(jiān)聊天，話到曾經(jīng)裝了很多新聞閱讀軟件，后來(lái)只留下一個(gè)今日頭條，我問(wèn)她為啥，答曰：“今日頭條把我想看的都推薦給我了，非常懂我”。SO?……

如果有人閱讀彼得蒂爾的從零到一后真的從零到一搭建這么一套新聞推薦系統(tǒng)我相信這款產(chǎn)品負(fù)責(zé)人一定是只占了勤奮一詞，我真的替他焦慮。因?yàn)槟壳巴耆梢訟I+遷移，迅速打造一個(gè)今日頭條式樣的資訊平臺(tái)。

大概框架如下：

首先新聞?lì)^條類創(chuàng)業(yè)者首先要自我解決數(shù)據(jù)源的問(wèn)題，可以是爬蟲(chóng)可以是渠道分銷還可以自采。

其次了解自己的產(chǎn)品目標(biāo)定位。

最后關(guān)鍵點(diǎn)來(lái)了：別自己開(kāi)發(fā)，記得別自己開(kāi)發(fā)，只需要遷移AI+來(lái)訓(xùn)練自己的信息推薦模型，把這些統(tǒng)統(tǒng)交給AI+，因?yàn)锳I+幫你訓(xùn)練一個(gè)信息推薦模型，你只需要收集用戶的特征信息、內(nèi)容特征信息、上下文特征；通過(guò)收集樣本結(jié)果（是否點(diǎn)擊）讓機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生一定的聯(lián)系，這就制作出了一個(gè)推薦模型——比如用戶在使用什么品牌手機(jī)、每天哪個(gè)時(shí)間段、關(guān)注哪些關(guān)鍵字、有哪些購(gòu)買行為等特征的情況下點(diǎn)擊了哪條擁有哪些特征信息的新聞。當(dāng)給定了新的信息特征，模型計(jì)算出所有候選信息的點(diǎn)擊率，把預(yù)測(cè)點(diǎn)擊率最高的信息推薦上去，這就是信息流推薦服務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模式。

一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理運(yùn)用AI+遷移做的產(chǎn)品一定比從零搞效率高。

另外一次跟生日管家COO聊天，他問(wèn)我兩個(gè)問(wèn)題：

（一）產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)在人工智能時(shí)代還有活干嗎？

（二）垂直電商的搜索推薦系統(tǒng)應(yīng)該怎么搭建 。

從零開(kāi)始，構(gòu)建一套網(wǎng)紅電商搜索系統(tǒng)>>可見(jiàn)感知力度強(qiáng)的產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)者已經(jīng)開(kāi)始焦慮了，這種焦慮是求知若渴、虛心若愚的表現(xiàn)。我當(dāng)時(shí)是如下大致回答如上兩個(gè)問(wèn)題的。

（一）AI+時(shí)代產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)做什么事，或者還有什么事

AI來(lái)了產(chǎn)品都不是原來(lái)的產(chǎn)品，系統(tǒng)也不是原來(lái)的架構(gòu)，框架也日新月異，身為、產(chǎn)品、技術(shù)、運(yùn)營(yíng)人員是不能不焦慮的，那么產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、技術(shù)未來(lái)的工作機(jī)會(huì)點(diǎn)有哪些呢？

場(chǎng)景一、非符號(hào)化流域：AI目前實(shí)現(xiàn)和將來(lái)一段時(shí)間都是以解決符號(hào)化流域的問(wèn)題而智能化解決。而非符號(hào)化流域的問(wèn)題像感知能力、創(chuàng)新能力、社交能力和身體靈活能力等等，AI一時(shí)半會(huì)并不擅長(zhǎng)，因?yàn)锳I將承擔(dān)主要是無(wú)聊的工作，技術(shù)只是在替代人類的體力和部分認(rèn)知能力。在產(chǎn)品規(guī)劃、迭代規(guī)劃、場(chǎng)景構(gòu)造、新用戶消費(fèi)偏好分析、創(chuàng)意、等方面均有產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的機(jī)會(huì)。

場(chǎng)景二、共享運(yùn)作流域：AI技術(shù)大發(fā)展解決資源短缺問(wèn)題。產(chǎn)品經(jīng)理的關(guān)注點(diǎn)應(yīng)從從資源創(chuàng)造轉(zhuǎn)移到資源分配。因此產(chǎn)品經(jīng)理利用自己的藝術(shù)和技術(shù)天賦承接各種產(chǎn)品亮點(diǎn)設(shè)計(jì)有趣的模塊。才是產(chǎn)品經(jīng)理感受勞動(dòng)成果的重要意義。

場(chǎng)景三：按需協(xié)調(diào)工作：AI+對(duì)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的替代讓整個(gè)產(chǎn)品項(xiàng)目可以減少大量的技術(shù)用多種語(yǔ)言寫(xiě)同一個(gè)邏輯的問(wèn)題。因?yàn)橥ㄓ肁I+技術(shù)普遍運(yùn)用到日常、標(biāo)準(zhǔn)化、可重復(fù)的活動(dòng)運(yùn)營(yíng)工作中，再者企業(yè)在廣泛運(yùn)用AI+的同時(shí)會(huì)保持核心精干力量。他們往往是核心技術(shù)和有競(jìng)爭(zhēng)力資源的產(chǎn)品創(chuàng)造者和維護(hù)者。沒(méi)有一勞永逸的解決方案，只有拉鋸式談判和妥協(xié)，這些均需要產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)技術(shù)高度協(xié)作工作。

所以，AI+時(shí)代產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、技術(shù)目前如果能結(jié)合自身的實(shí)際情況，例如：技術(shù)型產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)照從算法層面，知道自己可以切入的技術(shù)角度，運(yùn)營(yíng)型產(chǎn)品經(jīng)理從應(yīng)用場(chǎng)景層面，知道未來(lái)技術(shù)會(huì)在哪些生活中先發(fā)生作用。分別根據(jù)對(duì)應(yīng)的情況積累知識(shí)學(xué)習(xí)能力，再未來(lái)AI還不足夠的感知領(lǐng)域，一定有產(chǎn)品經(jīng)理的創(chuàng)造機(jī)會(huì)。

（二）垂直電商搜索系統(tǒng)搭建，別自己從零搭建了

一般的搜索引擎要素如下圖，

而AI搜索推薦系統(tǒng)，是利用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在大規(guī)模無(wú)標(biāo)注范圍上進(jìn)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。在形式上，把每個(gè)詞表示成一個(gè)固定五維的向量，當(dāng)作詞的本身特征；在此特征基礎(chǔ)上進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計(jì)，分詞標(biāo)注分塊命名實(shí)體識(shí)別，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)基于一角色標(biāo)注單操作，以這樣的方式進(jìn)行自然語(yǔ)言處理，可以實(shí)現(xiàn)高計(jì)算速度的大數(shù)據(jù)處理。而如果使用多任務(wù)模式進(jìn)行計(jì)算，還能進(jìn)一步提升系統(tǒng)的計(jì)算和處理速度，所以推薦系統(tǒng)的話肯定是無(wú)標(biāo)注。

AI不僅有文字的智能索引，還有AI圖像識(shí)別且隨之成為各個(gè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品逐漸開(kāi)始關(guān)注的對(duì)象。其中兩個(gè)核心問(wèn)題是圖像分類和固體檢測(cè)，圖像分類是對(duì)圖像整體的語(yǔ)音內(nèi)容進(jìn)行類別判定，固體檢測(cè)是定位圖像中特定物體出現(xiàn)的區(qū)域，并對(duì)其進(jìn)行深度判斷圖頭向分裂識(shí)別。

固體檢測(cè)更加關(guān)注圖像的局部確定和特定的物體類別聚合，通常被視為更加復(fù)雜的圖像識(shí)別問(wèn)題，變相接受在我的信息檢索廣告投放、搜索、商品推薦的等方面。百度、谷歌、亞馬遜、微軟就采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模型，并在構(gòu)建的記憶圖片樣本上進(jìn)行端到端的學(xué)習(xí)，百度已經(jīng)可以識(shí)別超過(guò)5萬(wàn)的標(biāo)簽，在某一次公開(kāi)報(bào)道的同級(jí)別模型中，該模型性能遠(yuǎn)超公開(kāi)的性能指標(biāo)。

除此之外，目前百度還正在進(jìn)行圖像的自然語(yǔ)言描述方面研究，利用百度的深度學(xué)習(xí)能力，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，百度成為成功實(shí)現(xiàn)將圖像內(nèi)容生成自然語(yǔ)言的描述性句子或段落，還在高城于后面建立的圖像和自然語(yǔ)言之間的橋梁。

所以產(chǎn)品經(jīng)理千萬(wàn)別閉門搭建自己搜索推薦系統(tǒng)了，AI+已經(jīng)為你準(zhǔn)備好了API。因此產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該做的是未雨綢繆，必須讓自己盡早的進(jìn)行知識(shí)和技能的儲(chǔ)備以便能夠平滑轉(zhuǎn)型，是AI+時(shí)代產(chǎn)品經(jīng)理們面前的新要求。

四、小結(jié)

產(chǎn)品經(jīng)理最現(xiàn)實(shí)的生存挑戰(zhàn)是如何全力以赴、如何身兼重任并誠(chéng)實(shí)的面對(duì)心中的產(chǎn)品夢(mèng)想。探尋知識(shí)和真理應(yīng)該是流淌在產(chǎn)品經(jīng)理的血液里的基因。產(chǎn)品經(jīng)理希望自己的產(chǎn)品可以到達(dá)全球、更應(yīng)該可以成為一個(gè)富有隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展理性判斷需求思維的人。

AI+時(shí)代產(chǎn)品經(jīng)理更應(yīng)該自信人類社會(huì)里的需求不完全是符號(hào)化的，還包括許多所謂的“亞符號(hào)”，人有非?？焖俚闹庇X(jué)判斷。例如，藝術(shù)鑒賞家能夠一眼看出贗品，這不是通過(guò)一步步邏輯推理得到的。在知覺(jué)、模式辨認(rèn)、導(dǎo)航和學(xué)習(xí)等許多方面，也都是如此。這些內(nèi)隱的知識(shí)構(gòu)成了產(chǎn)品經(jīng)理的背景儲(chǔ)備，再加上產(chǎn)品經(jīng)理持續(xù)的學(xué)習(xí)一定可以結(jié)合AI+在未來(lái)的消費(fèi)和服務(wù)領(lǐng)域里做出更好的產(chǎn)品。

不論你多么嫌棄AI+是一種潮流，他就在那里。錯(cuò)過(guò)他將錯(cuò)過(guò)一個(gè)時(shí)代

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