Менеджеры по продуктам с искусственным интеллектом имеют как проблемы, так и возможности.
В 21 веке, на мой взгляд, есть три основных направления современного развития человеческих технологий, а именно аэрокосмические технологии, биотехнологии и искусственный интеллект. Мне как продакт-менеджеру в Интернете ближе всего к нашей профессии нынешнее развитие искусственного интеллекта.
Перед этим давайте взглянем на волну развития и технические принципы искусственного интеллекта.
Три волны развития искусственного интеллекта
Для искусственного интеллекта это не новая технология, прошло более 60 лет с тех пор, как искусственный интеллект был впервые предложен. За это время он пережил 3 волны развития.
Первые две волны не развивались из-за текущих условий, и только в 2006 году искусственный интеллект начал медленно возрождаться во имя глубокого обучения. В 2012 году, когда наступила эра больших данных, количество данных резко возросло, а развитие аппаратного обеспечения значительно улучшило вычислительную мощность, благодаря чему искусственный интеллект действительно вошел в третью волну и все еще развивается.
три этапа искусственного интеллекта
Я, как и все, не новичок в искусственном интеллекте.Впервые я узнал об искусственном интеллекте в фильме.Конкретный фильм не помню. Однако наиболее впечатляющими из ИИ являются фильмы «ИИ», «Механический враг», «Терминатор» и «Из машины», выпущенные в последние годы.
На самом деле искусственный интеллект, упомянутый в этих фильмах, является самой идеальной формой, бесконечно близкой или даже превосходящей человеческие существа по интеллекту. Конечно, до этой формы искусственного интеллекта еще далеко. По степени интеллекта искусственный интеллект можно разделить на следующие три этапа:
- Слабый ИИ
- Сильный искусственный интеллект
- супер искусственный интеллект
Сейчас мы находимся на стадии слабого ИИ. В лице AlphaGo он обладает определенным интеллектом и способностью к обучению, в то время как сильный искусственный интеллект состоит из высокого интеллекта и способности самостоятельно мыслить, на стадии сверхискусственного интеллекта, кроме способности иметь высокий интеллект и независимое мышление, он также имеет способность воспринимать и мыслить независимо.Функция эмоции заключается в том, чтобы быть бесконечно близким к человеческому состоянию. Что касается этого состояния, то есть люди часто боятся состояния искусственного интеллекта, и они обеспокоены тем, что искусственный интеллект станет слишком мощным и в конечном итоге приведет к гибели человечества. Разумна ли эта теория угрозы искусственного интеллекта? Или это слишком преувеличено? Вывод сейчас сделать не могу.
Технические принципы искусственного интеллекта
Для развития технологии искусственного интеллекта мы должны сначала понять ее фундаментальную отправную точку. Из определения искусственного интеллекта «искусственный интеллект — это использование компьютеров для имитации принципа работы человеческого мозга и его использование для изучения и объяснения новых технологий в окружающем нас мире (конечно, это уже не новая технология). )», видно, что основной принцип искусственного интеллекта заключается в имитации принципа работы человеческого мозга. Одна из самых популярных сегодня технологий искусственного интеллекта, машинное обучение, использует модель нейронной сети, которая является структурой работы человеческого мозга.
Давайте рассмотрим три элемента, которые поддерживают развитие искусственного интеллекта:算法,算力и数据. Перед этим давайте взглянем на процесс обучения человека одной вещи и навыку, возьмем в качестве примера обучение вождению. Предположим, мы уже знаем работу каждого устройства. Прежде всего, вам предстоит отправиться на тренировочную площадку, где тренер научит вас нажимать на педаль газа, чтобы двигаться вперед, крутить руль, а затем нажимать на тормоз, чтобы замедляться и останавливаться. Повторяя эту операцию в течение определенного периода времени, мы можем овладеть навыком вождения. Весь процесс обучения человека вождению, если его заменить искусственным интеллектом, то запись каждой нашей операции можно рассматривать как обучающие данные в искусственном интеллекте. Люди освоили процесс вождения в течение определенного периода практики, что эквивалентно алгоритму в искусственном интеллекте, а сложность обучения вождению эквивалентна вычислительной мощности, то есть человеческому IQ, то есть количеству синапсов в нашем мозгу. мозги. . То есть технический принцип искусственного интеллекта фактически имитирует принцип работы нейронной сети в человеческом мозгу.
Хотя нейронные сети считаются важным источником вдохновения для исследований в области глубокого обучения, они больше не являются основным ориентиром в этой области. Роль нейронауки в исследованиях глубокого обучения сегодня уменьшилась, главным образом потому, что у нас просто недостаточно информации о мозге, чтобы ее использовать. Чтобы получить глубокое понимание алгоритмов, которые на самом деле используют мозг, нам нужна возможность одновременно обнаруживать активность как минимум тысяч связанных нейронов. Мы не можем сделать это прямо сейчас, поэтому мы далеки от понимания даже самых простых и наиболее глубоко изученных частей мозга.
Однако современное глубокое обучение черпает вдохновение во многих областях, особенно в базовом содержании прикладной математики, таких как линейная алгебра, теория вероятностей, теория информации и численная оптимизация.Да, глубокое обучение может развиваться в нескольких измерениях и диверсификации.
применение искусственного интеллекта
После разговора о технологиях давайте поговорим о применении искусственного интеллекта. Применение индустрии искусственного интеллекта можно разделить на три уровня в зависимости от уровня:
- Нижний слой (инфраструктура): чип, облачные вычисления, фреймворк и т.д.
- Средний уровень (общие технологии): машинный перевод, компьютерное зрение, распознавание речи, понимание естественного языка, автономное вождение и т. д.
- Верхний уровень (прикладной уровень): ИИ+медицина, ИИ+финансы, ИИ+образование и т. д.
Опираясь на ресурсы, таланты и данные, накопленные в эпоху Интернета, интернет-гиганты вложили много средств в исследования и разработки в технологии нижнего и среднего уровней и добились больших результатов.Традиционные отрасли сотрудничают для внедрения технологий в конкретные сценарии, чтобы дать себе преимущество в новой технологической революции.
В настоящее время общественность редко может оценить преимущества искусственного интеллекта, но некоторые из них были реализованы в сценариях приложений людей, что позволяет людям реально их использовать. Например, «Сегодняшний Toutiao», который использует интеллектуальный анализ данных, чтобы рекомендовать пользователям интересные заголовки новостей, и «Taobao», который рекомендует пользователям любимые продукты с помощью интеллектуальных рекомендаций, таким образом значительно повышает уровень воздействия продуктов. Есть и «старые» голосовые помощники, которые представлены Google Assistant, Amazon Alexa и Siri.В связи с развитием искусственного интеллекта в последние годы семантическая способность понимания голосовых помощников достигла человеческого уровня, и это неудобно для пользователя. люди, чтобы использовать экран принес много удобства. Искусственный интеллект постепенно начинает проникать в поле зрения людей и менять жизнь людей.
Менеджер по продукту с искусственным интеллектом
В связи с быстрым развитием искусственного интеллекта вопрос о том, как применить его к сценариям использования наших продуктов, стал главным приоритетом для менеджеров по продуктам. В конце прошлого месяца все были менеджерами по продуктам и провели «Конференцию менеджеров по продуктам в Китае». Тема конференции была «Расшифровка будущих менеджеров по продуктам», рассказывая нынешним менеджерам по продуктам в Интернете, как приветствовать появление искусственного интеллекта.
На конференции лидеры отрасли поделились своим опытом в области искусственного интеллекта и рассказали, что могут сделать менеджеры по продуктам, чтобы успешно присоединиться к волне искусственного интеллекта.
В настоящее время многие менеджеры по продуктам в Интернете хотят воспользоваться возможностью этой новой технологической революции, но новые технологии и приложения часто не имеют собственной методологии применения, поэтому в настоящее время нет определенного стандарта для менеджеров по продуктам с ИИ. искусственный интеллект. Здесь я резюмирую классификацию направлений менеджеров по продуктам ИИ и некоторые предложения посвятить себя искусственному интеллекту, объединив обмен большим кофе на менеджеров по продуктам ИИ и их собственные взгляды на развитие отрасли.
Прежде сделайте классификацию для менеджеров по продуктам ИИ в период слабого искусственного интеллекта:
- Возможности продукта + отраслевые эксперты
- Возможности продукта + технология (0,3) + сценарий (0,7)
- Возможности продукта + сценарий (1)
- Возможности продукта + данные (1)
注：
1、这里的产品能力代表的是互联网产品经理的基本能力，包括用户调研、需求分析、文档能力、项目管理、运营能力等
2、分类上的1、0.3、0.7是侧重比例
Возможности продукта + отраслевые эксперты
Продакт-менеджеры в этом направлении — продакт-менеджеры с междисциплинарными компетенциями, с упором на то, чтобы быть экспертом в отрасли. Этот тип менеджера по продукту относительно редок и обычно присутствует в продуктовой команде вертикального отдела в гигантской компании.Например, продукты Google с искусственным интеллектом в медицинской сфере, его менеджеры по продуктам должны быть экспертами в медицинской отрасли, так что они могут учиться у отрасли С точки зрения экспертов, мы понимаем болевые точки отрасли и решаем болевые точки отрасли с помощью искусственного интеллекта.
Возможности продукта + технология (0,3) + сценарий (0,7)
Менеджеры по продукту в этом направлении должны иметь определенные технические теоретические знания, могут беспрепятственно общаться с учеными и инженерами и могут использовать свои технические теоретические знания для регулирования достижимости разработки собственного продукта. В то же время, исходя из понимания отрасли, он может анализировать сценарии, в которых пользователи используют продукт. Конечно, необходимо иметь определенное понимание отрасли, чтобы точно соответствовать потребностям отрасли, поэтому, хотя этот тип продакт-менеджера обладает средними способностями во всех аспектах, им легко контролировать общую ситуацию.
Возможности продукта + сценарий (1)
Продакт-менеджеры в этом направлении чем-то похожи на большинство нынешних интернет-продакт-менеджеров.Основное внимание уделяется анализу сценариев использования пользователей, что требует от продакт-менеджеров глубокого понимания сценариев использования продуктов в отрасли и умения разбираться в приложении. сценарии Сценарии использования продуктов новых технологий.
Возможности продукта + эксперты по данным
Менеджеры по продуктам в этом направлении похожи на менеджеров по продуктам данных в менеджерах по продуктам в Интернете.При использовании продуктов ИИ менеджеры по продуктам выбирают наиболее ценные данные на основе использования пользователями для обучения продуктам ИИ. Контролируйте качество разработки продукта с нуля.
Какое бы направление ни выбрали продакт-менеджеры, все они должны иметь глубокое понимание отрасли. Поэтому, чтобы стать продакт-менеджером в сфере искусственного интеллекта, нужно сначала определить подотрасли, в которые нужно войти, глубоко в них разобраться, а затем выбрать продакт-менеджера, относящегося к собственному направлению. Вот несколько предложений для менеджеров по интернет-продуктам, чтобы они могли заняться искусственным интеллектом:
- Обратите внимание на развитие технологии искусственного интеллекта
- Глубокое понимание болевых точек отрасли
- Поддерживать достаточную чувствительность к развитию отрасли
- Достаточно подумать о сценариях применения ИИ
- Иметь определенное понимание технологий и знать границы технологий
В любом случае, независимо от того, в эпоху Интернета или в эпоху искусственного интеллекта, менеджеры по продуктам должны быть чуткими, обращать внимание на динамику, а затем учиться, обобщать, применять и мыслить самостоятельно, связывать пользователей и продукты с лучшим опытом. , и приносить реальную пользу пользователям. .