解读AI产品经理听说你也想知道他们究竟在做什么
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作者介绍@一个圆圈儿
SaaS公司产品经理;
擅长AI、搜索、数据分析、商业化;
智能客服系列文章作者;
"数据人创作者联盟"成员。
00
写在前面
AI不是个独立在互联网之外的行业,本质上它是一项技术。为什么同样都是技术,却没有人区分python产品经理/html产品经理呢?因为AI作为一个新生儿,身上还存在着大量被探索的可能性。笔者做AI产品经理的初衷,就是去实现这些可能。
01
AI领域的划分
先从较常见的AI领域的划分说起,我做了一张图:
单讲概念可能不是很好理解,我结合一些应用场景说一下:
OCR——从图像中识别到文本,可以用于将纸质文件信息转为电子数据,像扫描和识别身份证上的姓名、出生日期、户籍地址等;
NLU——自然语言理解,可以用于各类智能助手,比如当你说"天猫精灵给我放一首《种太阳》",它就会播放种太阳,这就是基于它的理解去执行了一个操作;
ASR——语音转文本,比如微信的语音转文本功能,把一段语音以文本的形式呈现;
TTS——文本转语音,比如高德地图里的志玲姐姐,就是把文本信息转成语音来播放,中间添加了个性音色;
CV——计算机视觉,比如人脸识别的应用,像iPhone的Face ID,抖音中的特效匹配到脸上,火车站的刷脸进站等;
模型预测——基于大数据进行建模和预测,这个应用场景较多也较复杂,比如AlphaGo,搜索引擎的搜索结果排序,电商与短视频的推荐算法等。
插播一下机器学习的基本原理,本质上是基于统计学的概率预测。比如说,我想做了一个小机器人来识别猫和狗,那么我需要准备一千张猫的照片,一千张狗的照片,一千张非猫非狗的照片,然后把这些照片作为小机器人的学习素材,它就会把这些素材转换为数据,提取其中的特征,然后建立一个自己的"我认为这是猫/狗/非猫非狗"的小小数据库。之后我再拿新的照片去测试它,它会把新照片也转化为数据,提取特征,然后跟它已有的数据库做比对,输出比对结果,形式类似于:猫(90%),狗(10%),非猫非狗(5%)。图像识别是这样实现的,而语音识别等也是同理——输入素材+处理与学习+输出结果。而平时所说的算法,就是中间如何转换、提取、比对的过程。由于本文是产品侧的,所以不对深度学习和对抗学习做过多展开,可以简单理解为都是算法的不同。
02
常见的产品
在以上背景下,我们来看一些常见的产品,我也做了一张图:
PM在其中承担什么角色呢?大致分两个方向,一是专注于算法的精进,致力于提升识别结果的准确度;二是把重心放在对AI的应用上,主要思考内容是与实际业务场景的结合。前者是一定要求PM对机器学习和算法的理解深度的,后者更偏重于怎样把AI用起来,这也就是我说探索实现的可能性的部分。比如,Face ID之类的,要考虑怎样收集用户照片,收集多少足够做识别,识别结果是否准确,反馈速度如何;智能助理类,要考虑用户可能有什么需求,可能会怎样描述,AI应该执行什么操作来满足客户需求,什么时候用文本,什么时候用语音;医疗中的,哪些疾病的CT片适合用机器做识别,识别的准确度和效率如何,怎样与医生进行交互,是否需要经常更新素材库;推荐算法类,哪些数据可以用来作为样本,用户是否接受了推荐,没有接受的话负反馈的权重怎么定义……
再进一步具体到落地中的话,除了AI部分的把握,GUI(Graphical User Interface,即用户可视化界面)部分也是一并参与的,所以本质上,所谓AI产品经理,只是比常规产品经理多了一些对AI的理解和运用而已。对于AI部分的需求,由于多数时候不能直接可见,所以PRD的形式会根据实际的实现方式而发生变化,这种时候要头脑灵活,不拘泥于表现形式。插一个我庞大的流程图做示例(涉及到业务,所以不放清晰版本)
最后~跟常规的产品经理比起来,做AI还是可以更多一点乐趣的。像笔者的智能客服,经常能观察到用户问,"你是机器人吗?""你爸爸妈妈是谁哦?""你是不是个智障?"以及元旦的时候它跟一千个用户说了新年快乐,那么总有人在收到这句话的时候会心笑了吧:)
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