他们认为搜索引擎是人们思考的事物，其实那是人们思考的方式。

在人工智能时代，PM 的合作者不再是 Engineer，而是 Scientist。敏捷团队的工作成果不再是 APP，而是中间件（Input → 中间件 → Output）。中间件由训练好的模型、分类器等等组成，并已经调好最佳的参数和权重。eg：用户提问一句话，你的“产品”利用语音识别、目标检测、脸部识别、自然语言处理等技术处理问题、提取特征，根据算法或知识图谱来为用户产生最终的返回结果。而应用场景有可能是在聊天机器人APP中，有可能是智能家居的家庭智能管家等等。

敏捷开发不再追求MVP（Minimum Viable Product 最小化可行产品），而是追求MDP（Minimum Data Product），指训练算法的一个迭代所用的最小化数据集。

用户需求来自大数据分析，用户行为关联传感器等新型的交互方式，用户心理依靠深度学习。

职位要求

有人会问：“你是人工智能产品经理，为什么不爬虫弄一大堆招聘数据下来，然后机器学习做一个聚类算法呢？”

人工智能产品经理 ≠ 人工智能科学家

产品经理只是提需求并保证需求落地。

比如说，AI-PM 告诉 AI-Scientist：

“我需要了解人工智能产品经理这个职位，我们要把智联招聘、猎聘网、拉勾网、秒聘网四个网站中和人工智能产品经理有关的数据跑下来，做个分析对比，产出一份职位描述，作为我今后努力的方向。”

在 PM 和 Scientist 做完充分的沟通后，确认他理解你的需求，询问他是否需要外部支持，阶段性地验收成果或查看进度，确保项目落地。

职位描述案例如下：

• 人工智能产品整体规划、阶段目标、产品设计和推进实现
• 产品上线后，分析使用数据，提炼使用场景，找到产品改进点和突破点，用丰富的交互场景推动AI创新
• 对用户的交互使用体验负责
• 有效地横向串联产品的所有功能模块，与产品、算法、工程、编辑、团队充分沟通协作，保证产品功能落地
• 负责行业市场分析、用户需求调研和竞品分析工作

关于 AI Product Management，我很崇拜 Andrew Ng 吴恩达在 NIPS 2016 上谈到的：

ps：百度首席科学家，斯坦福大学计算机系副教授吴恩达

吴恩达NIPS 2016演讲现场直击：如何使用深度学习开发人工智能应用（来自机器之心） 网页链接

“一个人工智能产品经理的工作流：”

“一个人工智能产品经理扮演的角色：”

“一个人工智能产品经理的职责：”

如何学习

1. 在Coursera上学习机器学习课程 by Andrew Ng 吴恩达

我每天晚上会看60分钟左右视频，一直看到大脑无法运转，倒头就睡。

他这个课程有两个好处：第一，权威；第二，有中文字幕……

在学习的时候要注意：学思路及应用，不深究数学知识。

课程链接

2. 看Paper

实时股票交易 PYX (Python Exchange) – Real-time stock trading program using a basic mean reversion algorithm – by Zeke 网页链接

自拍颜值自动打分方法Selfai Selfai: A Method for Understanding Beauty in Selfies – by Eren Golge 网页链接

众包：不只是标注 Crowdsourcing: Beyond Label Generation – by Jenn Wortman Vaughan 网页链接

轻量深度CNN人脸表示 face_verification_experiment – A Lightened CNN for Deep Face Representation – by Alfred Xiang Wu 网页链接

值迭代网络 Value Iteration Networks – by A Tamar, S Levine, P Abbeel 网页链接

…………

推荐微博： 爱可可-爱生活 网页链接 视觉机器人 网页链接

建议：别贪多

3. 动手做

4. 大量阅读

在这里引用 Andrew Ng 吴恩达的一段话：

“对我而言，无论何时，当我觉得我不知道下一步应该如何做的时候，我将会尝试大量的学习和阅读，和某些领域的专家谈话。我不知道我们的大脑是如何工作的，但它非常的神奇：当你读了足够多的书，或者和足够多的专家谈话之后，换句话说，当你的大脑有了足够多的输入信息，新的想法就会随之产生。”

列举比较权威的几本：

• 《人工智能——一种现代方法》

经典泛读

• 《Machine Learning Yearning》：Andrew Ng 吴恩达 著，邮件订阅免费下载 网页链接
• 《Deeeeeeep Learning》：权威著作
• 《深度学习：方法及应用》：有数学知识别深究
• 《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》现在常用的不代表前沿

适合普通人来看

• 《人机情感交互》：人工智能时代势必会出现新的交互方式
• 《未来简史》：好书

再列举我看过的几本：

• 《奇点临近》
• 《如何创造思维》
• 《大智能时代》
• 《大数据云图》

最后引用科幻片《机械姬》中的一句话作为结尾 ——

“少了互动，意识能存在吗？”

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