AI 产品经理：方法、技术与实战
本文结合 AI 产品工程化思路，分享 AI 产品经理的方法论、技术基础与实战经验。
第一篇 AI 和 AI 产品经理
本篇围绕如何理解 AI、如何实现技术的产品化和产品的产业化、如何理解产业化对人才的需求这几个问题，从 AI 的概念、AI 产品、AI 产品经理三个方面进行介绍，并说明对 AI 产品经理的含义、职业规划、知识体系等。
AI 发展阶段与产业链
- 智能化阶段：过去数十年 AI 的发展推动了智能化水平的不断提升，智能化的形态可以通过计算、感知、认知、意识这 4 个阶段来划分。
- AI 产品定义：基于人工智能技术定义的产品，是以 AI 技术为核心打造的应用于特定场景、解决某种问题或获得更好体验的功用集合。
- 产业链结构：广阔的市场前景和规模化应用带动了以产品和解决方案为基础的商业化分工协作，形成了以 AI 技术、产品和解决方案为基础的较为完整的产业链，整体来看，AI 产业链可以划分为基础、技术和应用三个层次。
- AI 产品经理能力：需要懂 AI 相关技术，目的是让技术更好地辅助产品经理做出决策。要懂的是产品实现的核心技术逻辑、流程、路径和边界，目的是界定产品范围。
- 职业与知识体系：成为 AI 产品经理可从基本素质、自身优势、定位和途径考虑。职业规划需考虑技术栈、行业业务、职能和平台四个维度。专业知识体系包括 AI 技术认知、产品生命周期过程管理知识、AI 项目管理知识和行业业务知识。
第二篇 AI 技术
本篇将从 AI 理论及算法、AI 工程应用技术两个维度展开介绍，其中 AI 理论及算法包括机器学习、多模态感知及理解、机器人学与运动规划三方面；AI 工程应用主要介绍云原生的 AI 应用。
核心技术与原理
- 图灵测试视角：计算机只有具备了感知理解和交流能力（自然语言处理）、在存储交流中获得信息的能力（知识表示）、运用已知的信息回答和交流的能力（自动推理）、学习和适应新情况和模式的能力（机器学习），才能认为它可能是智能的。若涉及物理交互，还需具备观察的能力（计算机视觉）、反应和行动的能力（机器人学）。
- 机器学习：由表示、评价和优化三部分组成。表示是指建立问题与数据的抽象模型，评价是指设定目标函数及评价模型性能，优化是指求解目标函数在模型下的参数最优解。
- 强化学习：是智能体与环境通过交互完成序列化的过程，一般由系统环境、智能体 (Agent)、状态、行动和奖励五个部分组成。通过不断试错和追求最大化长期回报来实现，突破了监督学习标注数据的局限。
- 深度学习：通过人工标注来'教'模型，所需的标注数据量与人类学习相比要大很多。大数据量依然是保证高精度的基础。
- 预训练模型 (PTM)：核心是网络架构、大规模数据的设计和利用、高效的计算。基于 Transformer 发展出了多种架构思路，利用多语言语料、多模态数据、外部知识增强等充分利用预训练数据。
- 联邦学习：既可以符合数据隐私规范，又可以解决因两者互补数据无法共享而无法训练高质量模型的问题。核心是在本地训练模型以及加密、更新、共享参数，并最终优化出高质量的联合模型。
- 传统机器学习流程：问题定义、数据采集和标注、模型选择和设计、超参配置等步骤。
- 多模态感知：每一种信息的来源或者形式都可称为一种模态。人与人之间的交流可视为针对不同模态的信息进行沟通和理解。多模态信息的表达、互补、融合及理解成为 AI 应用中的重要课题，主要包含表征、转换、对齐、融合和协同学习五类任务。
- 计算机视觉 (CV)：研究计算机如何模拟人或生物视觉系统的学科，具体说是计算机通过感知获得成像数据，并对成像数据中的目标进行识别、跟踪、测量、理解等。
- 语音识别 (ASR)：将音频信号转换为文字/文本信息的一种技术。输入是音频，中间经过预处理、特征提取、特征识别，最终输出为文本。端到端的语音识别使用序列到序列的模型，将输入的音频声学特征序列映射为文本。
- 自然语言处理 (NLP)：研究人与计算机如何通过自然语言进行交流的融合学科。分为自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG)。NLU 主要解决机器如何理解自然语言的问题，NLG 则关注机器在理解自然语言之后如何做出回应。
- 信息抽取：将篇章语句中非结构化信息自动提取为实体、关系、事件等机器可理解的结构化信息的过程。
- 认知图谱：旨在结合认知心理学、脑科学和人类知识等，研发集知识图谱、认知推理、逻辑表达于一体的新一代认知引擎，实现 AI 从感知智能向认知智能的演进。
