AI講座筆記——李銳章，AI產品經理是如何煉成的
主講人就職經歷：
QQ瀏覽器：大資料和搜尋的業務，
前期的創業經歷：AI+各種行業的應用
李銳章的公開課主要講了一個AI產品經理應該具備的能力模型以及如何達到這些能力的修煉途徑。
按照公開講座中的觀點，AI產品經理與普通網際網路產品經理之間的日常工作差不多。但是 AI產品經理需要理解AI技術和具體某個行業的業務，掌控好使用者的預期。 用下面思維導圖可以總結出來。
第一部分：人工智慧的前世今生
1、人工智慧的第三次浪潮特點
更高的算力、超多的資料、演算法和技能的提升
2、人工智慧的三個階段
機器智慧： 強調機器油大規模的運算能力
感知智慧： 語音和影象的識別
認知智慧： 在認知智慧方面還是離真正的廣泛應用有一定距離。
第二部分：AI產品經理的祕訣（實打實的去做）
祕訣一：成為最懂AI的產品經理
網際網路產品的做法更考驗的是，產品經理對使用者的理解，對體驗上優化或者對商業模式的理解。但是 AI產品經理，更考驗的是產品經理是不是懂AI可以用來做什麼，侷限是什麼？
比如AI產品經理需要理解目前AI使用的的四個核心場景：資料分析（BI）、影象識別（CV）、自然語言處理（NLP）、語音識別（ASR）
理解 目前AI技術的本質和實現思路 是：
符號主義： 就是知識圖譜。即通過人能夠理解的推理手段，做一些知識性的搜尋。準確率很高，可以做一個很好的專家系統。
連線主義： 模擬人的大腦去記憶和思考，把機器通過演算法像神經元一樣產生記憶，當輸入A的時候能夠識別A，並作出對A的應答反應。
行為主義： 類似巴布洛夫的狗實驗。已知我想達成的結果，利用相關條件觸發系統產生反應，不斷訓練形成成熟的系統。這也是控制理論。
理解 AI技術是沒有確定的概念的，只會問到一個概率問題 （AI技術的本質就是一個分類，樣本資料多，資料模型好，正確的分類就會提高）。以準確率和召回率作為評估指標。
祕訣二：成為行業專家。核心技術相似，但是應用行業不同。
① 去學習，去補課，獲得行業領域內的知識，能夠達到分享的地步。應用舉例：高考填志願，志願填報師。
② 結合技術特點去思考行業內解決方案。
知識圖譜：把所有不同種類的資訊連線在一起而得到的一個關係網路。提供了從關係的角度去分析問題的能力。
知識圖譜的主要能力：知識儲存、推理、資料校驗、關係延展、實體連結。
案例：QQ瀏覽器是怎麼聯絡起知識圖譜的能力的呢？
瀏覽器的本質是 通過搜尋和資訊流讓使用者和資訊世界產生關聯的工具 。
——搜尋結果。是系統要先理解使用者的問題，通過知識問答能力直接給出答案。
——興趣遊走。通過圖譜關係，發現使用者真正的興趣點，並進行延展推薦。
——金融應用-反欺詐。知識圖譜的資料一致性教研能力，進行欺詐行為的識別。
祕訣三：成為使用者和機器的翻譯官。
為什麼NLP很難，因為存在資訊失真的問題。
AI 產品經理需要解決什麼？
源源不斷豐富資料，低成本的獲取資料
演算法是概率，即便達到99%，剩下的1如何解決？不會產生迷茫，知道怎麼辦，給使用者一個修復的機會。
如何管理使用者對AI“無所不能”的預期？
設計思路：技術不可能解決所有的問題， 笨但有效的辦法可以第一時間用上，實現使用者可感知的AI，讓使用者先用起來。
設計原則：深度學習+Good Old fashion AI（ 模板填表大法好，但不是真正的AI ）
管理使用者：設計合理的“邊界”，解決有限的使用者問題，實現技術價值的最大化。核心思路：合理邊界+易感知。哪些事能做，哪些是不能做。
幫助技術：讓使用者產生資料。大規模+有效
案例：QQ瀏覽器世界盃機器人
互動引導，來收斂使用者的問題。
AI 時代的產品經理強調綜合素質：懂技術、懂使用者、懂業務。
其他零碎的點：
智慧客服參照淘寶和京東的客服，去引導使用者怎麼說。
2C快速要獲得大量的使用者，首先自己就要是使用者。
2B需要了解行業內的知識，初期沒有大量的資料，容易被初期的使用者帶偏。
構建行業內的知識圖譜，依據行業不同難度也不同。有些行業很封閉，比如法律。