当产品经理遇上人工智能
本文是我在产品内部做的一次关于人工智能的分享内容后进行总结的文章。因为我在研究生期间研究方向是神经网络，而最近的人工智能、深度学习等热点领域在互联网风生水起，因此产品老大让我准备做一个关于人工智能的分享。
什么是人工智能？主要介绍人工智能的定义、人工智能的历史发展，重点把一些晦涩难懂的词汇进行口语化的解释，并对一些误区进行。
人工智能在互联网中如何应用？主要介绍当前人工智能在互联网领域中的应用，并简单介绍一些基本的原理。
人工智能技术中的神经网络。主要介绍在人工智能领域中的热点技术神经网络的原理。
产品经理应该如何理解和应用人工智能。主要给出我个人对于学习人工智能的。
提到人工智能，就会提到图灵以及著名的图灵测试，他在20世纪50年代提出的理论是至今很多关于人工智能的实验中。
中关于人工智能的定义如下：人工智能（英语：ArtificialIntelligence,AI）是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，通工智能是指通过普通电脑实现的智能。我们可以把人工智能这样理解，人工智能技术指的是通过模拟人类思维和意识，使机器和系统以人类智能相似的方式做出反应的技术。
AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、、移动和操作物体的能力等，其具体研究应用包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，需要重点去理解的是人工智能并不是指具体的某一项技术，而是一种研究方向和研究领域的总称。
与人工智能紧密相连的关键词：计算机 互联网 神经网络 大数据 自动化控制
1950年图灵测试 如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则电脑通过测试。图灵赢得了被称作“人工智能之父”
1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起首次提出了“人工智能”这一术语。
70年代 由于计算机性能的瓶颈、计算复杂性的指数级增长、数据量缺失等问题由于多层神经网络难以找到有效算法，神经网络研究进入低潮。
2011年，一个卷积神经网络赢得了交通标志检测竞赛。机器正确率99.46%，人类最高分为99.22%。
2012年6月，吴恩达（Andrew Ng）和杰夫·迪恩（Jeff Dean）做了一份实验报告，他们给一个大型神经网络展示1000万张未标记的网络图像，然后发现神经网络能够识别出一只猫的形象。
2016年3月，谷歌DeepMind研发的AlphaGo在围棋人机大战中击败韩国职业九段棋手李世乭。
机器学习、图像识别、听音识曲等人工智能技术更是被用到了普通人的实际生活中。我们可以在 Google Photos 中更快地找到包含猫猫狗狗的图片如果你感兴趣，还可以看以下文章：
人工智能的发展离不开计算机、互联网等技术的发展，人工智能技术中对于数据的采集、计算和算法、计算成本，正是得益于计算机和互联网技术而得到大大降低。下图是IT行业十年理论的预测：
个人助理（智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人）产品举例：微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、Amazon Echo、Google Home等
自驾领域（智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用）产品举例：Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等
医疗健康（医疗健康的监测诊断、智能医疗设备）产品举例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等
金融（智能投顾、智能客服、安防、金融监管）产品举例：蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho
教育（智能评测、个性化、儿童陪伴）产品举例：学吧课堂、科大讯飞、云知声
以下是我根据个人的经验，对常见的人工智能的应用进行简要的分析，让各位更好理解人工智能技术是如何应用到现有的领域的。
识别又称为归类和定性，在人工智能领域，模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。
无人车的应用（控制+识别）无人车的应用实际上不仅是识别算法，还包含控制理论，系统稳定运行，这是人工智能技术同各项工程技术的综合应用，不止停留在计算机领域。
尤其针对中文文本的关键词提取技术相比于英文是更加难的。而目前除了关键词提取技术，目前人工智能研究主要方向和难点在于通过文本提取出人物的感情。
监测诊断技术或是预测技术，实际上应用的是数据拟合技术，因为当前很多数据之间的关联关系是一种弱关系（数据关联分析），通过历史数据训练模型，从而对当前的输入数据进行反馈。
我们大多数人所理解的人工智能技术可能还停留在算法本身，但实际上真正的人工智能应用针对不同的领域，不仅有各自的算法，事实上还包括其他领域知识的应用，如自动化控制理论、电子技术、通信技术、机械工程等等，因此我们所理解的人工智能，应该是一个系统工程。网络中有一张图，讲述的是人工智能的深渊，毫不夸张的说，这其中的随便挑一项技术都是科研学者花费大量时间和精力去研究的，很少有人能够全面了解所有知识领域。
人工智能技术中提到的最高频的词汇就是神经网络。通过前文的介绍，我们知道实际上人工智能不等同于神经网络，人工智能是一个广泛的概念和定义，而神经网络则是人工智能领域中一种技术，但即使只是一小部分，神经网络的研究同样有很多待发掘的领域。
一个最基本的神经网络的基本结构是输入层、隐含层和输出层，如此简单的结构就能进行图像识别了吗？它是如何运作的呢？
一个最简单的理解是，神经网络的本质就是一个多输入多输出的函数，我们常见的训练算法实际上是通过训练样本进行数据拟合，找到适合这个函数的参数从而进行应用。
其作用是将数据投影到更高维的数据空间中，包括线性核、多项式核、高斯核函数等。
神经网络模型好坏的重要评判标准之一。拟合能力指的是神经网络输出的准确度，拟合能力越强，准确度越高；泛化能力指的是神经网络对于新样本的适应程度。一般来说，拟合能力越强的神经网络，其泛化能力可能较差。
在神经网络或者大多数机器学习算法中，一般把有标签的数据进行训练学习称为有监督学习；而数据不带有标签，通过特征统计等的算法称为无监督学习，常见的如聚类。
神经网络的应用举例：太阳黑子预测，手写字体识别实验和TE工业系统故障预测。
上图是应用神经网络进行太阳黑子预测的效果实验，经过后的神经网络对于数据预测的效果更加好。
上图是通过神经网络进行识别手写数字的实验对比图，经过的神经网络的识别准确率高达90%。
神经网络好用的地方在于黑箱建模的方式，可以帮助使用者在即使不了解对象特性的基础上，一样能够得到良好的运用，因此运用范围广泛。
神经网络用于复杂工业系统，如TE过程，是很多智能控制研究者常见的研究对象。
面对复杂系统，在技术方案设计中考虑了现场数据的滤波、去燥、归一化，对于新数据使用预测模型进行预测，使用KPCA方法进行数据特征提取，通过历史数据和新数据进行误差反馈和在线更新，形成完整的故障预测方案。
上图为改进后的神经网络图，相比于基础的神经网络，增加了2个反馈层，从而使神经网络能够适应动态数据。
数据处理的难点其实在于数据特征不明显，如上图中，左图是故障4和5的数据表现，通过很难识别，而经过特征提取，能够将数据的特征放大，从而提升神经网络的识别准确度。
通过以上神经网络方案设计和运用的例子，希望大家明白人工智能方案在不同的应用领域和不同的数据，方案不是想象中使用同一方法建模如此简单。一个有效的方案，需要深入了解这个领域实际的问题，而产品在其中扮演的角色，如果对于人工智能技术的理解仅仅停留在表层，注定不会得到最优的方案。
以我个人的学习经历来看，真正能够理解人工智能技术是需要时间的，尽管现在有很多文章说明转型的可能性，但切忌不能因为了解了人工智能的皮毛，就以为能够进行产品设计和应用，很多想当然的决策可能带来的是巨大的成本，甚至可能导致走很多弯。因此对不了解的事物，不能轻易下结论。
人工智能不是万能的，也不是运用到所有的场景，如果把很多用很简单的方法就能解决问题的方法，生搬硬套使用人工智能，未必就是正确的事，产品需要时刻反思，自己正在做的事是不是正确的？
工作中也需要适当引导使用新技术，毕竟这个世界变化太快，拥抱变化才能拥有未来。
人工智能未必全是好的，要正确对待人工智能带来的好处，也要预见到它可能带来的不利影响。
最后推荐一个好玩的产品应用和一部电视剧，帮助大家了解人工智能在我们生活中的应用。
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《人工智能产业分析与创业投资盘点：636 起投资事件，吸金 574 亿》
