人工智能时代全面来临，实现思维和学习能力的跃迁，为自己赋能！

　　我们阅历了PC时期、互联网时期和挪动互联网时期。如今，人工智能从幕后走向了台前，不论你喜不喜欢AI这个潮流，它确的确实曾经呈现，我们进入了AI时期，忽视它，你将错过这个时期。人工智能这个概念其实上个世纪就曾经提出了，为何到近两年才开端呈现迸发态势呢？主要是由于近几年，深度学习算法的开展、大量高性能硬件的涌现和海量的互联网数据满足了人工智能的开展需求，就好象“天时、天时、人和”一样，成为人工智能产生反动性开展的条件，这也是助推AI时期全面到来的三大要素。
　　
　　01：
　　认清人工智能的三要素，号准AI时期的脉搏。
　　
　　算法是一系列处理问题的指令，可以对一定标准的输入，在有限时间内取得所请求的输出（病句），是人机对话的重要途径。比方淘宝的“猜你喜欢”，今日头条“推送你感兴味的新闻”，这些都是机器学习算法的输出结果。这是一类专业性很强的效劳，产品经理想做好这个功用，需求深化理解关于算法的学问。如今最盛行的深度学习算法，是人工智能范畴中最大的打破之一，创始了完成人工智能的商业化可能。以人脸辨认为例，在2013年深度学习应用到人脸辨认之前，各种其它办法的辨认胜利率只要不到93，人眼的辨认率有几呢，有95，所以说这个时分的人脸辨认技术的表现还不如人的肉眼，也就不具备商业价值。随着算法的更新，深度学习这种技术使人脸辨认的胜利率提升到了97，从而使得人脸辨认商业化应用遍地开花。
　　
　　在硬件方面，完成人工智能需求高性能的计算才能，这依赖于大量的高性能硬件。目前在人工智能范畴主要运用的硬件是特地为执行复杂的数学计算而设计的芯片，也就是图形处置器，简称GPU。与传统的中央处置器CPU相比，GPU具有更多的处置单元，GPU的应用让人工智能迎来了真正的高速开展。以机器人为例，二十年前，一个机器人需求用32个CPU，才干到达120MHz的速度，一个月才干出运算结果。如今的人工智能系统运用的是成百上千个GPU，使得学习处置才能大幅加强，当天就能出运算结果，而且迭代速度更快，计算量呈指数提升。此外，谷歌公司为机器学习而特地定制的一款叫“张量处置单元”的芯片：TPU，近年来也大放异彩，它比GPU具有更高的效能，在芯片中能够挤出更多的操作时间，运用更复杂和强大的机器学习模型，用户也会更快的取得更智能的结果。TPU最新的表现正是人工智能与人类顶级围棋手的竞赛，在AlphaGo打败李世石的系列赛中，TPU让AlphaGo“考虑”更快，“想”到更多棋招、更好地预判局势。
　　
　　数据为人工智能提供原料和营养，大数据的高速开展与积聚，为人工智能的崛起奠定了良好的根底。目前，数据已不再是稀缺资源，全球的数据总量正以飞快的速度增长，据统计，到2020年每个人能够均摊到5200GB以上的数据量，近40的信息都可能会被云提供商触及，约三分之一的数据具有大数据价值。比方，在谷歌公司的阿尔法狗学习过程中，中心数据是3000万例棋谱，这些数据来自于互联网十多年的开展积聚。假如没有对海量棋谱数据的学习锻炼，机器打败人是不可能完成的。
　　深度学习算法为人工智能提高化的商业应用带来了可能。以GPUTPU为代表的大量高性能硬件，使硬件的计算力无法满足人工智能需求的状况得到改善；大数据的涌现提升了人工智能辨认率和精准度。当算法、硬件和数据这三大要素和AI分离起来，人工智能迎来了高速开展时期。
　　
　　
　　02：
　　我们要如何更新思想方式，完成互联网时期到AI时期的思想迁移呢？
　　纵观人类文化的开展史，每一次进步都是依托思想方式对需求的反应引发的。（拗口）为了捕食到更多的动物，人们创造了各种狩猎工具；为了进步消费力，人们创造了蒸汽机；为了上网寻觅所需求的信息，人们发明出了搜索引擎；为了完成互联网时期的便利支付，人们创造了支付宝；为了满足挪动社交的需求，人们发明了微信。这些我们日常生活中简直无时无刻不在运用的产品都源自于对需求的一个Idea，一个协助大家处理详细问题的思想方式（拗口）。关于产品经理来说，正确的思想方式，可以俯瞰全局和把握整体，更高效地发掘用户需求，大幅减少无效的沟通。很多人以为，思想方式是与生俱来的，但是，思想方式是能够后天培育的，特别在AI时期，要想愈加高效地考虑，就要擅长学习与考虑，要学会自创大牛们的聪慧和经历，构建属于本人的合理的学问管理体系。
　　
　　AI时期的产品曾经不是原来的产品了，研发产品的系统和框架也一日千里，将来的工作时机点在哪里呢？
　　首先，人工智能目前较为集中的应用是表现在替代人类的膂力活动，以及一局部的认知才能范畴，比方富士康公司的工业机器人，替代流水线上的工人反复性的操作，在大大降低用工本钱的同时，减少了产品次品率。将来在产品规划、文化创意等方面都有让产品拥抱AI的时机。
　　第二，AI促使共享技术大开展，从而能够应用资源共享，处理局部资源的短缺问题。我们的关注点能够从资源发明，转移到资源分配，比方滴滴打车就是敏锐地捕捉到城市出租车运力缺乏的形势，针对用户需求，运用大数据计算完成了运力资源愈加合理的重新分配。
　　
　　近年来大范围在线开放课程MOOC大放异彩，能够看出AI在教育范畴曾经释放出宏大的潜力。依据不同的人群量身定制，找到最受欢送、最合适用户的教育方式，是教育提供方正在停止的自我变革。经过引入AI，能够缩减教育预算、大幅提升教育系统效率。以开放性试题评价为例，美国教育考试效劳中心在SAT和GRE考试中本来需求两位打分教师，如今则将其中一位交换成了AI，由于学生的答复有其固定的语法和句式构造，稍加锻炼的AI就能够做到对学生的答复停止评价，其本钱远比人工打分低得多。