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在這篇文章中，我們不會(huì)嘗試討論技術(shù)問(wèn)題，NLP、DNN、深度學(xué)習(xí)等都不會(huì)涉及到，而是單純討論產(chǎn)品視角，其中的核心內(nèi)容大多來(lái)自我的經(jīng)驗(yàn)、觀察和分析。

人工智能火了相當(dāng)長(zhǎng)一陣子，許多資本、創(chuàng)業(yè)者、大小公司似乎都在追逐這難得的風(fēng)口，特別是李開復(fù)老師在多個(gè)公開場(chǎng)合鼓吹人工智能概念之后，隨處可見的都是關(guān)于人工智能的報(bào)道和分析的文章。

人工智能作為計(jì)算機(jī)科學(xué)皇冠上最耀眼的明珠，過(guò)去幾十年一直吸引著無(wú)數(shù)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家、從業(yè)者去攀登，無(wú)數(shù)人在不斷摸索人工智能的未來(lái)技術(shù)。作為一名在人工智能領(lǐng)域從業(yè)過(guò)，又保持持續(xù)關(guān)注的產(chǎn)品經(jīng)理，我在閱讀了大量的文章之后，所看到的要么是將人工智能作為噱頭去討論一個(gè)空泛的行業(yè)話題，要么是在深刻分析人工智能背后的技術(shù)。我深刻感受到這些文章對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理而言并沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的幫助，反倒是容易讓人迷惑。

所以，我決定結(jié)合自己的經(jīng)驗(yàn)、觀察和分析，希望從產(chǎn)品的視角來(lái)對(duì)人工智能進(jìn)行一場(chǎng)相對(duì)全面的概述和討論，也希望在這個(gè)過(guò)程中能夠提升自己對(duì)人工智能的理解，并且希望吸引更多的小伙伴參與到討論中來(lái)。

一、人工智能產(chǎn)品到底是什么？

1、所謂的人工智能產(chǎn)品到底是什么？

在計(jì)算機(jī)世界中，基于海量數(shù)據(jù)積累，構(gòu)建的一套基于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，它能夠?yàn)橐恍?yīng)用場(chǎng)景下的關(guān)鍵決策帶來(lái)指導(dǎo)和支撐，這種產(chǎn)品模型有一個(gè)通用的名詞，叫做大數(shù)據(jù)運(yùn)算。而那些基于大數(shù)據(jù)運(yùn)算所做的幾乎所有的場(chǎng)景化產(chǎn)品，都可以被稱作人工智能產(chǎn)品。

人工智能產(chǎn)品是有別于人工智能技術(shù)的，技術(shù)是核心的競(jìng)爭(zhēng)力，而產(chǎn)品的終極是要能夠使用。

我們舉個(gè)例子，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)所進(jìn)行的圖像識(shí)別，是一種人工智能的技術(shù)，而利用這種技術(shù)所設(shè)計(jì)的可以被用戶使用的產(chǎn)品，就是人工智能產(chǎn)品，比如微軟小冰的“小冰識(shí)狗”功能。

2、在人工智能產(chǎn)品中，產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注什么？

在人工智能產(chǎn)品中，我們重點(diǎn)討論的應(yīng)該是場(chǎng)景化問(wèn)題，而非技術(shù)問(wèn)題或者數(shù)據(jù)問(wèn)題。作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們所關(guān)注的核心應(yīng)該是如何將成型的人工智能技術(shù)運(yùn)用到合適的場(chǎng)景中。

眾所周知，人工智能的技術(shù)到今天為止依然處于發(fā)展階段，沒(méi)有哪一項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)臻于完美。在技術(shù)發(fā)展過(guò)程中做產(chǎn)品，往往需要考慮的就是取長(zhǎng)補(bǔ)短，有的放矢。

比如AlphaGo，作為其主要開發(fā)者的DeepMind團(tuán)隊(duì)，在過(guò)去幾年一直在一個(gè)場(chǎng)景下進(jìn)行深入的研究，從而取得了突破性的進(jìn)展。再比如亞馬遜Echo音響中的人工智能語(yǔ)音助手Alexa，人機(jī)對(duì)話是一個(gè)非常復(fù)雜的學(xué)術(shù)難題，但是Alexa聰明地限制了場(chǎng)景（語(yǔ)音交互＋智能家居），從而使得用戶的體驗(yàn)變得非常好。