活动内容:2017年9月23-24日,人人都是产品经理主办“2017中国产品经理大会:解码未来产品经理”活动,翟吉博先生作为嘉宾做“人工智能,产品的下一个必争之地”主题演讲。笔记侠作为独家活动笔记合作伙伴,经主办方和嘉宾审阅授权发布。
今日笔记侠客 | 潇妮湘 责编 | kay
第1795篇深度好文:3708 字 | 5 分钟阅读
全网首发·完整笔记·人工智能
本文新鲜度:★★★★★ 口感:2030年的碎片
笔记君邀您,先思考:
你是否清晰地感受过人工智能的存在?
最敏锐的产品经理,怎样看待和应用人工智能?
在做产品的过程中,产品体验是通过技术或创新的路径来改变和演进的。这与今天我们从产品经理角度出发,谈“人工智能的未来”这样的话题有怎样的关系呢?
首先,简单分享人工智能的概念。
人工智能(AI)其实不是一个全新的事物,从概念提出到现在已经有60年的历史,而且如果我们翻一下整个历史,可以看到它的发展也不是一帆风顺的,它遵循了所有的新技术都会有的曲线式发展的规律——
新技术在推向市场后一段时间,可能会经历一定的发展,但是很快由于技术的不成熟或者整个市场的发展没有到应该爆发的节点,它会落入一次低谷。
实际上人工智能已经经历了两次低谷,我们现在正处于第三次浪潮的崛起,而且这一次我们有理由相信它将真正迎来一个爆发式的浪潮。
一、人工智能威胁到人类?
现在有一些言论:我们技术进展得这么快,整个技术的边界的进化呈指数级,那它会不会威胁到我们人类?
其实我们可以这样理解人工智能目前的阶段,以AlphaGo这样形态的人工智能为例,它处于我们整个领域的弱人工智能阶段。
这个阶段的机器其实只能辅助人类,虽然在某些任务上可以超过人类,但是它还不具备人类智慧这样的通用性,只能在一些特定领域和特定的任务上,表现出超出人类或者接近人类的水平。
能够真正建设我们美好未来的是强人工智能时代,这个时候的机器会具备认知的智能,它能推理、会学习,能思考,像科幻片里面提到的机器人,有自己的意识,具备自己的思想,甚至会思考和人类之间的关系。
这些可能还是偏哲学的话题,我们并没有在技术领域认真分析其可能性。
我个人认为,第三个阶段,超人工智能阶段还比较遥远。
现在,人工智能已经渗入进我们已有的产品品类里了,只是大家可能并没有把它很清晰地与我们理解的人工智能关联在一起。
实际上,在一些产品,比如一些APP中,它可能是作为功能、体验的提升,背后其实已经用到了人工智能技术。
站在现在的时间点上,我们对人工智能已经有一定的认识,而且我们觉得人工智能将会为产品带来非常深刻的变化。
这就关系到产品经理这个角色了。产品经理要如何看待和应用人工智能(AI)技术到我们的工作中呢?
二、AI使交互更自然
因为我们(讯飞输入法)是从做一个工具开始,我个人对人与机器整个使用过程中的交互环节会比较关注。人机交互的发展,背后就是由人工智能的技术演进来推动,这两者是相得益彰的。
人机交互的整个历史是怎样演进的?
我们所知的,语音的交互、图像的识别等都会使整个交互向更自然的方式迈出步伐。比如输入法,我们跟机器进行文字的交互是一个输入的过程,也经历了几代的变化。
2010年,首先向市场推出语音输入时候就已经感觉到整个语音输入的交互可以在自然、便捷方面是获得巨大的体验提升,而且技术和产品的应用是一个相得益彰的过程。
我们刚推出的时候,虽然有神经网络深度学习的应用,但是需要用户使用、不断积累数据,使得机器能够快速学习、改进。
所以从2010年推出,到2015、2016年,语音输入的精准度可以从大概百分之七八十、刚刚可以使用的程度,提升到在通用语音的识别上达到90%以上精准度,也就是真正的接近了人类可以接受的这个程度。
除了语音输入,设备的变化也可感可见,比如从原来的PC端到现在手机端的触摸屏幕,再到家里电视的大屏,将来是一个互联的时代,我们有很多IOT(Internet Of Things,物联网)设备,可能整个交互需要多台设备联动方式。
在这样的方式下,我们的交互又会有怎样的变化呢?除了原来的键盘、语音,又会有哪些新的交互方式呢?
例如,我们怎样利用新一代的设备进行文字的交互?
我们可以通过加载人工智能技术,包括对人的手势识别以及图像、图文的识别,还包括对语音的修改,对语音口令的理解,把这些技术整体融合在一起,打造最佳的交互体验。
其实在各种各样的设备中,比如智能家居、车载场景,还有一些可穿戴设备,交互的目标都要让机器能听会说,能看会认,这些都是我们将来每一台智能设备所标配的能力。
现在已经有一些实验室和学术层面的研究,我们甚至可以通过人机、脑机,接入脑电波的方式看人与机器是怎样交互的。我觉得这个技术有可能带来进一步的交互革命。
三、AI使产品智能化
我们的产品除了像人一样能听会说,能看会认,机器本身还需要具备“像人一样智能”的属性。
我们把人工智能的发展分为3个阶段:
阶段一:AI是一种非常依赖机器的运算,能够达到让人觉得它具有智能的水平。
比如我们让机器下围棋,其实它是基于人类已有的规则进行强大的运算处理,通过对海量围棋数据的深度学习来体现运算智能。
阶段二:感知智能。
机器可以像人一样对自然界以及周边的环境能听会说,能看会认。
阶段三:认知智能。
机器可以像人一样能理解,会思考,能够听懂人说的话,能理解人真正的需要,能学会构建知识图谱,能像人一样表达。
我们说人工智能可以让产品智能化,具体可以体现在4个方面:
首先,机器取得语言理解能力;
第二,对人类的知识可以进行系统化的表示;
随后,能够联想推理;
最后,可以自主学习。
其实这就是一个人工智能系统的产品原型。
现在,通用的人工智能助手在手机端评估结论还不太能达到人类认可的智能程度,但是可以基于垂直的场景,比如在家看电视、开车的时候让机器完成一些特定的任务。在这样的场景里,我们很快就可以做出智能化的产品。
随着我们对垂直场景的深入,将来相信可以做出通用对话式的人工智能系统。
四、AI使服务个性化
通过对从交互到产品智能化的理解,我们希望最终给到用户个性化的服务,我们认为这才是产品真正最需要解决的问题。
在如今的消费背景下,用户对需求也是越来越个性化、合理化,所以对一些个性化的服务需求,我们非常需要通过后台的人工系统去赋能,去改造整个服务后台,给用户提供一个个性化的体验。
以科大讯飞在教育领域做的个性化人工智能学习平台为例:
我们知道,传统的“老师+学生”学习模式里是通用的,就是老师在台上讲,不管学生对知识的掌握水平、学生本身能力的差异,所有学生都接触一样的课程、一样的知识,而且老师在布置作业的时候,所有的学生都是一样的作业。
我们科大讯飞推出的智能教学个性化教学系统,可以针对每个学生设计知识点以及参考学生对知识点的掌握情况,向学生进行个性化的知识推荐,包括个性化作业布置,分析学生对整个知识结构的理解来帮助学生学习,达到因材施教的效果。
除了学习个性化,在交互上,我们还有让机器能够像人一样表达的方式,因为我们知道人与人的沟通和交流,除了每个人的个性,还包括在内容上或者是一些表现形式上、声音上的差异,比如我们思考能否让机器像人一样发声,能否合成一个声音让机器像人一样去表达。
我们会做出一些虚拟的机器形象来模拟自然界的声音,其实这样的技术的整个应用有广泛的想象空间。
比如,父母都需要陪伴孩子成长或者给孩子讲故事,试想一下,如果我们有这样一个个性化的AI技术能够让机器模拟、学习父母的声音,能够给孩子更多陪伴,那将是一个多么美好的前景和对我们生活的小小改变。
五、AI使设备全面自动化
我们知道现在社会中还有很多重复性的工作需要人来完成,人类还有很多想象力和创造力没有被解放出来,在一些重复性的工作上耗费了大量的体力劳动。
AI(人工智能)技术将来是一定能够帮助人类释放掉这些重复性的工作,让它们尽可能地实现自动化,让人类和机器可以很好地结合起来。使人们去做一些创造性的工作,那些重复性的工作交给机器做就好了。
举一个例子,现在,工业制造领域有一些工业机器人可以帮助人类减少大量的体力以及一些流水线的作业。
又如,我们现在还在发展的一个很大的方向——汽车的自动驾驶,试想如果这个技术成熟,我们将来可能确实不需要去考驾照了。
再如,现在社会中有很多非常累的职业,如医生,现在的医疗资源非常紧张,如果我们要去医院看医生,很常见的局面是一个医生一天要看非常非常多的病人,他几乎没有时间和精力对每一个病人进行非常深入的诊疗。
将来或许可以通过机器,通过AI技术学习使得机器能够具备一些技能,为医生做辅助,可以帮助医生释放体力劳动。
另外,在教学的资源上,AI也是可以训练机器,可以极大地释放教师的一部分重复的工作。
六、给产品经理的建议
我们在这样的时代,该怎样应对可能的变化?我们需要做些什么?
我觉得大家首先要看一下AI这个行业,再看一下整个人工智能能够应用到的一些领域。
可以这样说——整个AI技术是一个赋能性非常基础的设施,它可以在各行各业得到广泛的应用,包括应用于一个整体的系统工程中一些改造系数的论证。
当然,一些非常大的社会性问题,还需要AI技术继续发展才能配合。
总体上讲,人工智能技术能够使很多问题得到切实的改善。
产品经理需要密切关注技术的发展。比如说语音技术、图像技术、认知智能方面的技术进展等等。
另外,你需要在熟悉的领域寻找是否有人工智能的应用场景,看看这些技术到底应如何应用,要解决什么具体问题。
我们可能还要打破自己的思维方式。很多人过去可能是在手机端处理需求,而在移动互联网时代,就会有一些固化思维产生的问题,就需要打破。
在新的时代背景、新的各种设备形态下,我们需要解决的问题很多是APP的形态,可能需要设计一些软硬件结合的系统。
同时,从问题本身去看,很多问题不是纯软件的问题,可能是要从硬件到软件到整个算法最后到整个后台的一体化思维,所以不局限于手机APP应用,智能硬件也是一种方向。
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