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AI產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該懂技術(shù)嗎？應(yīng)該掌握哪些技術(shù)？

AI產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該懂技術(shù)嗎？

美國(guó)的麻省理工學(xué)院（Massachusetts Institute of Technology）專門負(fù)責(zé)科技成果轉(zhuǎn)化商用的部門研究表明：每一塊錢的科研投入，需要100塊錢與之配套的投資（人、財(cái)、物），才能把思想轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，這樣的情況還是在不考慮產(chǎn)品是否被市場(chǎng)認(rèn)可的前提下。

1:100，就是科學(xué)家的專利到產(chǎn)品落地的距離，在人工智能時(shí)代下的產(chǎn)品，恐怕會(huì)比1:100有更懸殊的比例，主要因?yàn)楫?dāng)前人工智能領(lǐng)域的一些技術(shù)瓶頸，例如：

1、近些年發(fā)展迅速的深度學(xué)習(xí)（deep learning）在應(yīng)用的時(shí)候?qū)τ诩夹g(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)依賴性依然很強(qiáng)，調(diào)參、收集數(shù)據(jù)、架構(gòu)設(shè)計(jì)等沒有通識(shí)的普遍規(guī)律，黑盒下的操作還是占很大比例。

2、 對(duì)于人工智能的認(rèn)知障礙，盡管我們當(dāng)前已經(jīng)在圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別，自然語(yǔ)言處理、翻譯及自動(dòng)駕駛方面都有巨大的技術(shù)飛躍，并不乏商用化非常成功的案例，但是對(duì)于每個(gè)技術(shù)背后的原理，知識(shí)體系往往存在著斷層，很多過程我們是無(wú)法用語(yǔ)言或圖像描述出來(lái)的。

算法可視化就是當(dāng)前很多人工智能領(lǐng)域的公司很苦惱的問題，例如當(dāng)一個(gè)新的應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的產(chǎn)品問世時(shí)，用戶如果抱著懷疑的態(tài)度糾結(jié)這其中的原理，可能連設(shè)計(jì)者都無(wú)法用任何方式將內(nèi)在的原理可視化給用戶看。往往人工智能甚至都不需要設(shè)計(jì)者充分了解內(nèi)部的機(jī)理就能產(chǎn)生意想不到的效果。

基于以上的技術(shù)瓶頸，AI產(chǎn)品經(jīng)理的水平?jīng)Q定了技術(shù)到產(chǎn)品化的距離，對(duì)于AI技術(shù)商用化難度、資金投入、時(shí)間周期的判斷往往需要大量的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

人人都是產(chǎn)品經(jīng)理的時(shí)代已經(jīng)過去了，對(duì)技術(shù)一竅不通的產(chǎn)品經(jīng)理即將在3-5年內(nèi)被淘汰，如果公司有外行指導(dǎo)內(nèi)行干活的情況，在人工智能領(lǐng)域一樣會(huì)被淘汰。

就連美國(guó)職業(yè)籃球聯(lián)賽（NBA）達(dá)拉斯小牛隊(duì)的擁有者M(jìn)ark Cuban都說：

“Artificial Intelligence, deep learning, machine learning?—?whatever you’re doing if you don’t understand it?—?learn it. Because otherwise you’re going to be a dinosaur within 3 years.”

譯文：“人工智能，深度學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)-不管你做什么，如果你對(duì)這些都不懂，那就趕緊去學(xué)。因?yàn)槿绻悴粚W(xué)你一定會(huì)落伍?！?/p>

學(xué)習(xí)AI知識(shí)前的熱身

學(xué)習(xí)AI知識(shí)前，首先要了解當(dāng)今世界上的幾種人工智能商業(yè)派系，看看你屬于或想進(jìn)入哪個(gè)陣營(yíng)中，因?yàn)椴煌纳虡I(yè)公司中，對(duì)于AI產(chǎn)品經(jīng)理的要求不同。當(dāng)前在世界范圍內(nèi)，人工智能公司（主要針對(duì)創(chuàng)業(yè)公司）主要分為三個(gè)陣營(yíng)：

研究核心技術(shù)的AI公司（Core AI Companies）核心人工智能，主要針對(duì)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的搭建：

核心人工智能公司應(yīng)用人工智能公司（Application AI Companies）：通常的表現(xiàn)形式是提供一種基礎(chǔ)功能，客戶可以通過調(diào)用封裝好的API進(jìn)行對(duì)自身產(chǎn)品的武裝或填充，而無(wú)需自己研究基礎(chǔ)功能。

因?yàn)橥鶎?duì)于一些中小公司而言，擁有的數(shù)據(jù)量有限，無(wú)法通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)完成對(duì)每一個(gè)基礎(chǔ)功能的建模和應(yīng)用部署，因此需要借助這樣公司提供的開放API能力，然后自身做垂直應(yīng)用。

行業(yè)人工智能公司（Industry AI Companies）：三個(gè)陣營(yíng)中最接近終端用戶的公司，提供垂直領(lǐng)域的AI服務(wù)，幫助用戶解決具體場(chǎng)景中的具體問題。

以上就是三個(gè)主流陣營(yíng)的介紹，其中核心人工智能公司往往對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理在技術(shù)層面要求最高，應(yīng)用人工智能其次，行業(yè)垂直應(yīng)用人工智能公司是對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理的業(yè)務(wù)深度或行業(yè)理解深度要求最高。通過以上分析，你應(yīng)該找到自己當(dāng)前的定位了。

怎么衡量“懂技術(shù)” ？

無(wú)論你是三個(gè)陣營(yíng)中的哪個(gè)，你的技術(shù)知識(shí)，應(yīng)該幫助你回答下面幾個(gè)問題：

1. 人工智能技術(shù)可能會(huì)給你的產(chǎn)品帶來(lái)多大價(jià)值？因?yàn)楫a(chǎn)品永遠(yuǎn)是需求驅(qū)動(dòng)，而非技術(shù)驅(qū)動(dòng)。別忘了，再前沿的技術(shù)，從理論到產(chǎn)品落地是有巨大投入的。
2. 從技術(shù)角度，將人工智能技術(shù)應(yīng)用到你的產(chǎn)品中需要哪些資源或準(zhǔn)備？例如需要更多的數(shù)據(jù)，更完善的算法模型？盡管很難量化這樣的需求，你還是要盡可能的掌握更多信息去做判斷。
3. 從技術(shù)角度識(shí)別人工智能領(lǐng)域中的哪些理論已經(jīng)有了最佳實(shí)踐，即需要判斷技術(shù)的成熟度。

當(dāng)你在將AI技術(shù)應(yīng)用到產(chǎn)品中時(shí)，你應(yīng)該能夠給出答案：

1. 識(shí)別人工智能帶來(lái)的價(jià)值是否真的被客戶認(rèn)可？這樣的技術(shù)真的比傳統(tǒng)技術(shù)更好嗎？你需要多長(zhǎng)時(shí)間或多少樣例數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證你的人工智能產(chǎn)品已經(jīng)站住腳了？
2. 一旦產(chǎn)品上線后的效果沒有預(yù)期好，你是否有備用計(jì)劃？
3. 任何一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)功能的上線都需要占用研發(fā)80%或更多的時(shí)間來(lái)完成對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備（機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備更占用時(shí)間），你是否已經(jīng)和研發(fā)部門充分溝通并達(dá)成一致？

對(duì)于人工智能的技術(shù)儲(chǔ)備，我會(huì)在這個(gè)系列中后續(xù)文章中專門拿出篇章來(lái)講。敬請(qǐng)期待。

如果你對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣，我還整理了自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)的資料，感興趣的可以自己去搜索資源并學(xué)習(xí)。

作者：特里，頭條號(hào)：“人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)”。畢業(yè)于University of Melbourne，人工智能領(lǐng)域產(chǎn)品經(jīng)理，專注于AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)分析、AI技術(shù)商用化研究和實(shí)踐。

本文由 @特里 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。

題圖來(lái)自PEXELS，基于CC0協(xié)議