04 | 如何当好AI时代的产品经理？（学习篇）

Nov 28, 2017

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04 | 如何当好AI时代的产品经理？（学习篇）

2017-11-28 邱岳来自北京

《邱岳的产品手记》

课程介绍

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讲述：邱岳

时长10:08大小4.63M

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“唯一能持久的竞争优势是胜过竞争对手的学习能力。”——盖亚斯
在如今的科技行业中，人工智能的普及已成显著趋势，资本布局初具规模，从业者的梯队也逐渐形成。可以预见的一点是：在接下来相当长的一段时间内，人工智能会渗透到整个互联网行业中，成为业界标配。
这种规模的技术变革，很可能会改变游戏规则，从而产生大量的新机会。作为互联网从业者，我们应该想办法跟上节奏，不要浪费科技浪潮带来的红利。
目前，人工智能还是一个学术密集型以及技术密集型的领域，其中最耀眼的角色当属研究人员和工程师。这样的背景下，大量的资讯和材料都指向了工程师受众。那么，对于产品经理来说，如何在这个领域中调整自己的认知和状态，跟上发展的节奏呢？
今天，我会和你介绍一下，我自己学习人工智能相关知识的方法和过程，下一篇文章我会结合工作中的实践总结一些思考，以期达到抛砖引玉的效果，希望能给你带来启发。
在加入无码科技之前，我对人工智能基本是陌生的，对于机器学习、深度学习之类的概念半生半熟。于是，作为产品经理，我面临的第一个问题就是：要不要学算法。
第一个问题：AI 时代的产品经理，要不要学算法在过去的时代里，技术体系相对成熟，技术的发展和迭代主要集中在工程层面。对产品经理来说，有很多手段可以了解技术的能力和边界，比如移动时代到了，高强度用个百八十款 App，这个东西能做什么大概就心里有数了；在这个基础上，再去补一些浅显的相关介绍，请工程师吃几顿饭，基本就可以做产品设计和可行性判断了。
然而，在人工智能时代，很多手段失效了，比如，我们想通过使用产品的方式去了解人工智能，我们能干什么呢，是跟 AlphaGo 下棋还是跟 Siri 唠嗑？
这些都没什么用，原因是至少在当前的阶段，人工智能的能力大都隐藏在我们能感知到的功能之下，我们很难从场景出发，理解内部机制，获得认知。
在这样的前提下，我认为，想要做人工智能的产品经理是必须要了解算法的。那么，这就引出了接下来的一个问题：怎么学算法？
第二个问题：产品经理怎么学算法我们先假设产品经理没有很强的数学和工程背景（当然，如果有更好，但谁忍心给产品经理提这么多要求呢），这就需要给自己理性地设置学习目标，调整学习心态。
首先，目前能在网上查到的大部分人工智能学习材料和书，对于产品经理来说，都没有必要读懂，也很难完全读懂。
大部分的算法介绍都涉及数学原理和实现方法，作者在描述中会特意省略大量的背景知识介绍，因为已经默认读者知道这些学术常识。我们在阅读这些材料时，经常会看到类似“显而易见可以得到 XXX 结论”的描述，这就让我们做产品经理的一头雾水，很难理解书中显而的是哪门子易见。
那怎么学呢？我的建议是：从视频开始。
目前行业中最受欢迎的视频是吴恩达教授（Andrew Ng）在 Coursera 上的机器学习教程，你可以在网易公开课上找到带中文字幕的版本。这一教程深入浅出介绍了机器学习的分类和方法。吴教授是一个喜欢板书的老师，所以整个过程非常有引导性，消化起来不是特别难。
不过，我在这里更想推荐你的是台大李宏毅教授的课程。李教授的课程很轻松，他经常会选择生活化、不枯燥的案例娓娓道来（比如在深度学习课程里，就用了宠物小精灵举例子）；课程的内容也比较新，会结合最新技术讲解；又是用中文授课，所以不存在语言上的理解难度；对数学基础的要求不是特别高（当然不可能完全没有），涉及公式的推导也讲解得很细致。
不论哪个视频，初看的过程确实还是很痛苦的，因为会不时碰到一些确实听不懂的内容。不要担心，先囫囵吞枣，坚持过去。随着后续不断地接触、学习和实践，之前那些听不懂或不理解的内容，会在某个时刻突然贯通。
看完视频，你基本可以对人工智能有个大体的认识，再趁热打铁读些机器学习相关的书，这样会对巩固知识更有帮助。这里就不具体推荐读什么书了，不过可以建议你一次多买几本，交叉阅读，效率更高。
有了视频课程的基础，这时你再去读书已经不像看外星文字了，通过读书这一步，可以进一步强化对先前概念的了解。当然，如果感觉视频读完之后不需要强化，你也可以跳过这一步，以后回来再看书。
在这之后，你就可以开始在网上大量地阅读各种与实践相关的文章了（建议中英文并重，英文材料有时更细致一些）。这时整个领域概念都已经在你脑海中了，你基本不会被文章中的关键词或背景知识绊住，当遇到数学推导时，还是老规矩，可以跳过去，不要沮丧，谁让我们是产品经理呢。
读文章的过程中，你可能会遇到一些感兴趣的应用领域或学术方向，这时建议你读一点论文。读论文听起来很难，不过我们已经做好了读不懂也很正常的心理准备，所以不要有畏难的情绪。
那么说如何从网上的文章中抓出关键领域呢？
读论文的时候，我们可以先读综述。综述的意思是综合介绍整个行业中对某个学术问题的研究发展现状，搜索“关键词 + 综述”或者“关键词 +Review”就可以。比如我想了解命名实体识别这个主题，就搜“命名实体识别 综述”或“NER  Review”。
这时候不要太贪高级，非要看顶级会议或期刊上发表的论文，可能一些国内高校学生的综述就有很丰富的信息量，因为他们写论文需要凑字数，所以会做大量文献收集和阅读工作，这样就节省了我们自己的检索时间。
综述中会有很多针对同一主题的方法罗列和发展轨迹，也会包括每种方法的利弊和特点，针对你感兴趣的方法，可以从综述追到具体论文再做详细地研究。对于产品经理来说，读论文最重要的一点是点到为止，不要太求甚解。如果遇到不懂的，也可以跳过去换一篇看，千万不要死磕。
进展到这一步后，后面继续怎么学，学什么，你完全可以自己做一个判断和规划了。建议你可以开始关注一些前沿的东西，比如去听一些演讲，不论是学界还是工业界，只要了解整个行业的动态，大部分演讲你就可以听懂半数以上的内容了。
第三个问题：要不要真的写程序还有一个问题，是产品经理要不要真的尝试写一点简单的机器学习代码。我的建议是，如果你之前就有工程能力，就尝试着写一点；如果完全没有相关背景，不写也罢，别给自己添堵。
如果要写，千万不要写具体的算法实现。比如你打算从头开始写一个支持向量机，或者写一个神经网络，纯粹浪费时间。直接调用一些成熟的框架，比如用 Scikit-Learn 跑个聚类，或者用哈工大、斯坦福的 NLP 框架跑个 NER 看看结果。如果研究深度学习，TensorFlow 里面有个识别手写数字的工程，直接就可以搭着跑起来，你可以动一动参数，找找感觉。
但如果没有工程能力，你的大量时间可能会花在跟机器学习完全不相干的事情上，比如我当时就遭遇了 Python 2 和 Python 3 的不兼容问题，还要自己处理各种数据，浪费好多无谓的时间。这时一定要去求助工程师，让他们把算法跑好，你拷过来直接看结果就可以了。
比如当时我们做 Word2Vec，我们的工程师看我可怜，花了十几分钟直接把训练好的模型拷给我，我只要去用两三行代码去加载模型看数据结果即可，比如探索各种词之间的距离等等，很容易就能直观判断出这个算法可能存在的产品化空间。
另外，有很多用图和动画演示算法过程的产品和网站，而且机器学习算法可视化的研究发展得也挺快；说不定用不了多久，我们不需要写真的代码，就可以用更简单的方式去直观地感受和理解算法过程和结果。
总之，产品经理与工程师最大的差异就是：我们不需要写程序。我们的核心价值也不在这里，所以我们要掌握的，不是细节和实现，而是要明白每种算法背后的原理、机制和边界。只有这样，我们才能跟工程师站到同一个话语空间中，去实际推进具体的产品工作。
回顾一下今天的内容，我从人工智能的特性出发，提到产品经理一定要了解算法；又介绍了从视频到书，再到文章和文献，这样循序渐进的学习过程；最后建议大家量力而行，通过写实验代码或其他方式去进行算法的实践。
下一篇文章，我会结合具体的工作，跟你分享一些人工智能产品经理实践中的思考。
你是否已经开始学习人工智能了呢？有没有遇到难以逾越的障碍，或有没有什么值得分享的学习经验？欢迎留言，我们一起讨论。
（据说，极客时间会在下周开设人工智能基础课程专栏，我们可以期待一下。）

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精选留言(30)

二爷
置顶
2017-11-30
@Raines Suen 这个我没什么经验，但我觉得最好的办法是能结合一个对方理解的具体场景，解释人工智能可以解决的问题。比如我举个例子去做一个 CMS 系统你说可以做一个简单的 NER 去解决打标签的问题，不用纯文本匹配和人力匹配，可以提高新词的发现效率降低错误率，然后解释一下这么做的原理以及成本，还有可能带来的额外收益。
6
二爷
置顶
2017-11-30
@seven 你说得对，学代码很容易陷进去，尤其对于产品经理来说，没必要自己会写，了解原理就够了。
5
二爷
置顶
2017-11-30
@Raines Suen 这个我没什么经验，但我觉得最好的办法是能结合一个对方理解的具体场景，解释人工智能可以解决的问题。比如我举个例子去做一个 CMS 系统你说可以做一个简单的 NER 去解决打标签的问题，不用纯文本匹配和人力匹配，可以提高新词的发现效率降低错误率，然后解释一下这么做的原理以及成本，还有可能带来的额外收益。
2
二爷
置顶
2017-11-29
@ read9 不了解你实际情况不敢随意给建议，但这个时候去学技术恐怕不一定是最好的选择
1
C J J
2019-07-02
李宏毅教授课程地址： https://www.youtube.com/channel/UC2ggjtuuWvxrHHHiaDH1dlQ/featured https://www.bilibili.com/video/av35932863/
作者回复: 谢谢！
15
听天由己
2017-11-28
这篇文章特别受用，每个人都想在这个人工智能时代抓住产品机会，可是真正厉害的人早就开始行动了。讲真的，对于人工智能这个概念，我到现在其实还是懵懵懂懂，目前最欣赏的观点就是人机共生，科学与人文交汇才能创造出颠覆性产品。不过，这方面了解的不多，正好借着文章的思路去花些时间学习。关于算法，周末研究了下 Readhub 的产品设计哲学，从中学习了很多，关键逻辑也是基于深度学习去筛选和辨别有效信息源，重新聚合并呈现（这篇文章标题中 AI 未空格处理）。公司最近在研究 Glicko 的分级算法，这是目前较为成熟的排名算法，已经应用在围棋、游戏等领域，现在我们在尝试对网球水平定级，让大数据与人工智能为个人与赛事赋能，通过赛事历史记录真实反映每个网球爱好者的真实水平，优化赛事环境，提升赛事体验，这也算是具体的场景运用。最后特别认同的就是，学习能力是一个人的外挂，聊以自勉。
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共 2 条评论
8
Julian
2017-12-04
学习了，目前正在头疼怎么往AI方向转，对这个前景无限看好。个人认为产品的价值在于让技术以更具价值的方式服务业务，实现业务低成本，高效的运作。另外，即可时间的回复很不友好，只能看到二爷的回复，看不到之前提问人问的内容，经常看的懵逼。
作者回复: 现在终于好了
7
Raines Suen
2017-11-29
二爷讲讲已经有人工智能背景的同学，在一线二线大厂面试的时候，怎么展示自己在这方面的优势？在被问到，你这个背景对做产品经理有什么帮助，如果这个面试部门的产品和AI的结合目前没有成熟，或者自己不知道AI对这个产品的商业化帮助，该怎么回答？
6
Sean
2017-11-28
一直因为担心自己概率论、线性代数这些数学基础一般而迟迟没有开始学人工智能。看完二爷这篇，才反应过来，又不是要当 AI 工程师，对自己要求那么高干嘛，能看懂多少是多少，总比不学强 😂
6
时间之树
2018-03-06
1、作为产品经理，要有敏锐的感受力，洞察前沿科技，并进行学习和了解 2、要时刻明确产品经理的核心能力，不专注与技术细节，而是了解其背后的原理、机制和边界 3、任何学习，都要给自己设定一个目标，并计划好学习步骤，在实践中进行反思和调整
4
Mars
2020-07-16
很有意思，二爷这篇讲的是产品经理如何学人工智能算法，而我是算法工程师在学习产品思维
3
Gilbert
2017-12-01
二爷，产品经理要学习哪些技术，或者说要理解哪些技术原理呢？有没有一个大体的方向呢？
作者回复: 我得想想，有机会详聊
2
Seven
2017-11-30
最近正在学习和了解AI，其实我个人还是不赞成去研究代码，了解算法还是有必要，了解算法有利于产品设计时考虑边界问题，而代码说实话，如果对工作有用就学，没有就别花大量时间去研究，研究了也是。粗浅。另外说一句，极客这字体真舒适。
2
onetao
2017-11-29
嗯，确实。人工智能这个阶段很难从表面去观察其他产品的设计方法，很多信息将会隐藏起来。所以，需要更深入的参与进去，了解背后的实现原理和技术能力边界。说不定哪天真的就不用像现在这样写代码来实现程序的运行，那我们这些做产品的就有机会可以不用跪着提需求了。期待^ω^
2
追风筝的小蜜蜂
2018-06-24
李宏毅的课程找不到哇
1
Dylan
2018-06-09
明确目的，然后专注于目标实现，剔除次要因素节约注意力。二爷这篇教程里有通用的东西。
1
蓝柠檬
2017-11-29
之前一直做淘宝天猫运营，很想转行做产品经理，在“有可能”学习了产品经理的一些知识，感觉一部分和运营是相同的，最近想学Python，刚刚开始看书，不知道是不是应该继续呢？
共 1 条评论
1
GeekAmI
2017-11-29
意见很有建设性，其实大部分工程师也不懂AI。他们也是一头雾水，不知从何开始学习。
1
翌晗
2017-11-28
刚打算Python，二爷就跑出来讲这个。
1
进化菌
2021-04-02
还没学习过机器学习。虽然已经是工程师，但还是有种要知道机器学习的冲动，知道多一点总没坏处的~

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