1.1　人工智能時(shí)代產(chǎn)品的特殊性

1.1.1　人工智能是工具，也是新的產(chǎn)品設(shè)計(jì)思維邏輯

從2006年開(kāi)始，深度學(xué)習(xí)技術(shù)突飛猛進(jìn)，再加上人類在計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力及互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)方面的積淀，被賦予人工智能技術(shù)的產(chǎn)品終于在多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了廣泛應(yīng)用，并取得了巨大的商業(yè)價(jià)值，例如機(jī)器人、自動(dòng)化技術(shù)、智能控制、電商、金融、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療診斷、語(yǔ)音與圖像識(shí)別、人機(jī)交互等。以上所有的應(yīng)用或產(chǎn)品，本質(zhì)上都得益于人工智能領(lǐng)域中主流研究方向的發(fā)展，如圖1-3所示。

圖1-3　人工智能主流研究方向

回顧人類歷史，每個(gè)領(lǐng)域的科技進(jìn)步都給使用該技術(shù)的產(chǎn)品帶來(lái)性能和效率上的提升。這些改變過(guò)程在本質(zhì)上都如出一轍，都是在人類需求的驅(qū)使下產(chǎn)生了某種技術(shù)，最終幫助人類實(shí)現(xiàn)了新的行業(yè)和新的產(chǎn)品形態(tài)，如圖1-4所示。從這個(gè)角度來(lái)看，人工智能是一種為了解決人類需求而生的工具，而這個(gè)工具通常用在傳統(tǒng)解決方案產(chǎn)品上，對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)和提升。

圖1-4　新行業(yè)和新產(chǎn)品的誕生過(guò)程

人工智能產(chǎn)品在本質(zhì)上都和一個(gè)概念有關(guān)，那就是概率。概率論是人工智能系統(tǒng)推理的邏輯基礎(chǔ)，人工智能做出的每個(gè)推斷和預(yù)測(cè)都伴隨著行為結(jié)果的不確定性，也就是對(duì)結(jié)果的一種賭博。只不過(guò)人工智能和人類賭徒不一樣，它無(wú)法選擇不去賭博，無(wú)論它做什么——即使什么都不做，也伴隨著不確定和風(fēng)險(xiǎn)。因此如果人工智能產(chǎn)品不以概率論作為其規(guī)則依據(jù)，那么它注定會(huì)被那些遵循概率論的其他人工智能產(chǎn)品淘汰。因此，我們也會(huì)從概率論角度分析和量化人工智能系統(tǒng)的行為和價(jià)值。

人類對(duì)于世界上絕大多數(shù)事情的認(rèn)識(shí)同樣是基于概率的。醫(yī)生基于病人的病癥進(jìn)行診斷是基于概率的；司機(jī)基于時(shí)間、地形和行駛過(guò)程中的周圍路況駕駛汽車是基于概率的；投資經(jīng)理基于客戶實(shí)際情況和需求，并結(jié)合自身的經(jīng)驗(yàn)給出客戶最佳投資組合策略也是基于概率的。人工智能技術(shù)作為一種工具，能夠輔助甚至替代人判斷和解決問(wèn)題，在本質(zhì)上也離不開(kāi)通過(guò)對(duì)不同事件發(fā)生的概率進(jìn)行判斷和預(yù)測(cè)。

人工智能的概念已經(jīng)被提出很久了，但產(chǎn)品或服務(wù)遲遲沒(méi)有得到廣泛認(rèn)可的本質(zhì)原因，就是之前的產(chǎn)品從概率上并不能大范圍滿足用戶的需求，甚至還不如傳統(tǒng)方式的效果好，因此也就沒(méi)法形成產(chǎn)品或服務(wù)的升級(jí)，更別提替代人解決實(shí)際問(wèn)題了。例如，如果人工智能可以實(shí)現(xiàn)85％的醫(yī)療診斷準(zhǔn)確率，顯然無(wú)論患者還是醫(yī)生都沒(méi)法完全放心使用這樣的產(chǎn)品，當(dāng)概率上升到99.99％時(shí)，或許很多醫(yī)生才會(huì)選擇其作為一種輔助診斷工具。在不同行業(yè)的不同場(chǎng)景中，人類對(duì)于人工智能在概率表現(xiàn)方面的期望值不同，這就造成了人工智能產(chǎn)品或技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域中的普及速度參差不齊。

基于以上分析不難理解，人工智能的本質(zhì)就是實(shí)現(xiàn)推斷的概率可以無(wú)限逼近100％，最終替代人類做判斷，完成任務(wù)，甚至超越人類的思維和判斷能力。而人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在設(shè)計(jì)人工智能產(chǎn)品的時(shí)候，就充當(dāng)了實(shí)現(xiàn)概率最優(yōu)和成本投入（可能包含資金投入、技術(shù)投入、時(shí)間周期選擇）之間的平衡者。

人工智能產(chǎn)品經(jīng)理需要在具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，判斷人工智能可以達(dá)到的推斷概率能否解決用戶的需求，以及這種概率被用戶接受的最低標(biāo)準(zhǔn)是什么、能夠超出用戶預(yù)期的標(biāo)準(zhǔn)是什么，并依據(jù)這些判斷決定對(duì)產(chǎn)品研發(fā)的投入策略。在實(shí)際的產(chǎn)品管理過(guò)程中，人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在拿捏這個(gè)尺度的時(shí)候不能一味追求完美主義，因?yàn)楫a(chǎn)品商業(yè)化的成功永遠(yuǎn)是排在第一位的。

除概率論外，一個(gè)人工智能產(chǎn)品的實(shí)現(xiàn)也離不開(kāi)數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、生物學(xué)、遺傳學(xué)、進(jìn)化論的理論支撐，因此人工智能產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)理解各種學(xué)科理論的邏輯對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)產(chǎn)生的影響。