他們認為搜索引擎是人們思考的事物，其實那是人們思考的方式。

在人工智能時代，PM 的合作者不再是 Engineer，而是 Scientist。敏捷團隊的工作成果不再是 APP，而是中間件（Input → 中間件 → Output）。中間件由訓練好的模型、分類器等等組成，并已經調好最佳的參數和權重。eg：用戶提問一句話，你的“産品”利用語音識别、目标檢測、臉部識别、自然語言處理等技術處理問題、提取特征，根據算法或知識圖譜來為用戶産生最終的返回結果。而應用場景有可能是在聊天機器人APP中，有可能是智能家居的家庭智能管家等等。

敏捷開發不再追求MVP（Minimum Viable Product 最小化可行産品），而是追求MDP（Minimum Data Product），指訓練算法的一個叠代所用的最小化數據集。

用戶需求來自大數據分析，用戶行為關聯傳感器等新型的交互方式，用戶心理依靠深度學習。

職位要求

有人會問：“你是人工智能産品經理，為什麼不爬蟲弄一大堆招聘數據下來，然後機器學習做一個聚類算法呢？”

人工智能産品經理 ≠ 人工智能科學家

産品經理隻是提需求并保證需求落地。

比如說，AI-PM 告訴 AI-Scientist：

“我需要了解人工智能産品經理這個職位，我們要把智聯招聘、獵聘網、拉勾網、秒聘網四個網站中和人工智能産品經理有關的數據跑下來，做個分析對比，産出一份職位描述，作為我今後努力的方向。”

在 PM 和 Scientist 做完充分的溝通後，确認他理解你的需求，詢問他是否需要外部支持，階段性地驗收成果或查看進度，确保項目落地。

職位描述案例如下：

• 人工智能産品整體規劃、階段目标、産品設計和推進實現
• 産品上線後，分析使用數據，提煉使用場景，找到産品改進點和突破點，用豐富的交互場景推動AI創新
• 對用戶的交互使用體驗負責
• 有效地橫向串聯産品的所有功能模塊，與産品、算法、工程、編輯、團隊充分溝通協作，保證産品功能落地
• 負責行業市場分析、用戶需求調研和競品分析工作

關于 AI Product Management，我很崇拜 Andrew Ng 吳恩達在 NIPS 2016 上談到的：

ps：百度首席科學家，斯坦福大學計算機系副教授吳恩達

吳恩達NIPS 2016演講現場直擊：如何使用深度學習開發人工智能應用（來自機器之心） 網頁鍊接

“一個人工智能産品經理的工作流：”

“一個人工智能産品經理扮演的角色：”

“一個人工智能産品經理的職責：”

如何學習

1. 在Coursera上學習機器學習課程 by Andrew Ng 吳恩達

我每天晚上會看60分鐘左右視頻，一直看到大腦無法運轉，倒頭就睡。

他這個課程有兩個好處：第一，權威；第二，有中文字幕……

在學習的時候要注意：學思路及應用，不深究數學知識。

2. 看Paper

實時股票交易 PYX (Python Exchange) – Real-time stock trading program using a basic mean reversion algorithm – by Zeke 網頁鍊接

自拍顔值自動打分方法Selfai Selfai: A Method for Understanding Beauty in Selfies – by Eren Golge 網頁鍊接

衆包：不隻是标注 Crowdsourcing: Beyond Label Generation – by Jenn Wortman Vaughan 網頁鍊接

輕量深度CNN人臉表示 face_verification_experiment – A Lightened CNN for Deep Face Representation – by Alfred Xiang Wu 網頁鍊接

值叠代網絡 Value Iteration Networks – by A Tamar, S Levine, P Abbeel 網頁鍊接

…………

推薦微博： 愛可可-愛生活 網頁鍊接視覺機器人網頁鍊接

建議：别貪多

3. 動手做

4. 大量閱讀

在這裡引用 Andrew Ng 吳恩達的一段話：

“對我而言，無論何時，當我覺得我不知道下一步應該如何做的時候，我将會嘗試大量的學習和閱讀，和某些領域的專家談話。我不知道我們的大腦是如何工作的，但它非常的神奇：當你讀了足夠多的書，或者和足夠多的專家談話之後，換句話說，當你的大腦有了足夠多的輸入信息，新的想法就會随之産生。”

列舉比較權威的幾本：

• 《人工智能——一種現代方法》

經典泛讀

• 《Machine Learning Yearning》：Andrew Ng 吳恩達 著，郵件訂閱免費下載 網頁鍊接
• 《Deeeeeeep Learning》：權威著作
• 《深度學習：方法及應用》：有數學知識别深究
• 《大數據智能——互聯網時代的機器學習和自然語言處理技術》現在常用的不代表前沿

适合普通人來看

• 《人機情感交互》：人工智能時代勢必會出現新的交互方式
• 《未來簡史》：好書

再列舉我看過的幾本：

• 《奇點臨近》
• 《如何創造思維》
• 《大智能時代》
• 《大數據雲圖》

最後引用科幻片《機械姬》中的一句話作為結尾 ——

“少了互動，意識能存在嗎？”

本文由 @巴戈 原創發布于人人都是産品經理。未經許可，禁止轉載。

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