去年的谷歌AlphaGo大战李世石，以及国家出台了相关支持政策，还有百度的高调转型，使得人工智能领域已经得到越来越多人的关注。
中国的人工智能近几年来也发展极为迅速，2014年-2016年里中国新增人工智能企业占据累计的53.8%，融资的金额占了总体的93.59%。
而每个划时代的领域都必然会经历三个阶段：
1.革命性的技术
2.可以落地的产品
3.精细化的运营
如今人工智能的技术，在某些领域已经相当成熟了，迫切需要好的场景来落地。
而让技术最大化的创造价值，则是需要更多具有“产品思维”的人一起来推动行业发展。
作为一名互联网出身产品经理，我把近段时间的学习笔记，分享给大家。
内容主要围绕三个方面：
1.Why：为什么要死磕人工智能以及过程中遇到了哪些问题
2.How：怎么学习才能达成自己的阶段目标。
3.What：要通过输出来加深自己的理解。
「注：Why-How-What黄金圈法则」
这篇学习笔记更适合哪些PM小伙伴阅读？
1.刚刚开始进入或准备进入AI领域
2.面对AI领域大量的知识不知如何上手
1. Why：为什么要死磕人工智能以及过程中遇到问题
年初的时候我在公司的战略会上提出AI的方向，但目前还只是停留的在概念上，大致原因如下：
1.没有体系化解决方案
2.没有直接可供机器学习的数据
3.无法确定ROI（投产比）
4.核心团队对AI领域认知较少
…等等
而我近期开始研究AI后，发现AI知识涉及到了大量且不同领域的知识，如：
1.哲学，认知科学，数学，神经学，心理学语言学，生物学，仿生学，统计学，自动化，高等数学，计算机科学，医学…
2.云计算，大数据，算法模型，开源框架，语料库，机器学习，深度神经网络…
3.语音识别，语音合成，计算机识别，自然语言处理…
……
随便一块知识都不是几个月可以吃得下来的。
且目前市面上资料更多是偏学术，技术，以及算法等层面的，极少有直接面向产品经理的，导致自己在学习过程中也趟了很多「坑」。
好在一部分已经在AI领域的产品大咖们，正在尽可能的分享着自己的方法和经验，让新进入这个领域的产PM少走了不少的弯路。
具AI行业的大咖介绍，产品经理想要在AI创造价值至少需要6个月。AI在思维方式上有很大的差异化，并且对于已经有N年其他领域PM来讲，更会遇到诸多来自于内部和外部的问题。
所以对我来讲，先想明白「Why：为什么这么做」要比「How：怎么做」更加的重要。
「注：附上自己的Belief，仅供参考」
2.How：怎么学才可以达到自己的阶段性目标
有没有遇到过进入一个新的领域，遇到海量的信息却无从下手 ？
这个就是我刚进入AI领域，遇到第一个问题，我的方法是：
1.先建立自己对AI行业的初步认知。
2.从PM视角来搭建自己的AI知识框架。
3.深入研究某个领域较为成熟的解决方案
2.1 如何建立AI行业的通识
怎么才能快速的建立初步认知？
我的经验是先要有一个体系化的认知，知道自己要去了解哪方面的知识。
具行业内大咖「@黄钊hanniman」分享的PPT《人工智能产品经理的新起点》里面介绍AI领域的产业结构，从下到上分别为：
1.基础计算能力层：云计算，GPU等硬件加速，神经网络芯片
2.基础数据层：各行业的一手数据
3.技术框架层：TensorFlow，Caffe，Theano，Torch，DMTK，DTPAR，ROS等框架或操作系统
4.技术算法层：机器学习、深度学习、增强学习等各种算法
5.通用技术层：语⾳音识别（ASR）、语⾳音合成（TTS）、计算机视觉（CV）、⾃然语⾔言处理（NLP）、即时定位与地图构建（SLAM）等等
6.应用平台层：⾏业应用分发和运营平台、机器人运营平台
7.解决方案层：智能客服、智能助理、⽆人车、机器人、⾃自动写作等场景应⽤
其中「应用平台层」和「解决方案层」是AI产品经理的主战场。
其次需要信息渠道，持续的输入信息，填充自己的认知，我的方法是：
1.阅读「提高认知」方面相关书籍。
2.关注行业内的相关资讯。
3.主动与行业伙伴的互动和交流。
「提高认知相关书籍」，我认为对AI初步认识有一定帮助的：
1.《智能时代》
2.《未来简史》
3.《走近2050》
4.《浪潮之巅》
建立了初步认知之后，可以再去看一些偏技术和理论基础类书籍：
1.《人工智能 — 一种现代的方法》
2.《数学之美》
3.《深度学习》
但书籍只能建立对AI的认知以及理论基础，还需要时刻了解行业的最新发展，这里推荐一些微信公众号：
1.机器之心：定位是人工智能媒体和服务平台。（AI垂直搜索）
2.新智元：人工智能，机械人领域。
3.将门创投：投资机器智能，物联网，人交互，企业计算等领域。
4.泡泡机器人：每个几天会推一些科技领域的公开课（偏技术）。
5.其他：全球人工智能，人工智能头条，AI科技评论…等等
另外要多主动与行业小伙伴们交流，微信张小龙的「1000/100/10 方法论」这里也适用，需要的是找到沟通场景和可以交流伙伴来做一些深度探讨。
2.2 从PM角度来搭建自己的AI知识框架。
有没有遇到过，通过碎片时间研究大量的学习资料，却无法很快理清知识逻辑关系以及背后原理？
AI领域就是一个典型的信息爆炸的领域，更新速度非常快，每个领域又非常的深，为了更快的学以致用，我的方法是建立适合自己的AI知识框架：
「注：知识框架还处于0到1的版本，持续更新中」
搭建自己的知识框架还有这些好处：
1.帮助自己建立AI知识与PM知识的联系
2.帮助自己建立AI知识与解决方案的联系
3.实时厘清自己对技术的边界的认知
……
2.3.深入研究某个领域较为成熟的解决方案
当你知识框架有了一定的积累，在AI领域可能会出现不知道具体怎么落地情况。
是因为AI领域的大多数行业解决方案，都是由多个AI技术，硬件，垂直领域经验等构成的，并且每个领域对于技术成熟度等的要求都不一样，所以只是对AI技术的认知，无法快速的帮助你在实际应用落地。
我推荐的方法是：从某个行业的产品解决方案切入进行「PM（思维） + AI（技术） + X（垂直行业认知）」进行一次深入的调研，这样即可以加深对于AI技术应用的理解，同时也可以有更多贴合实际的落地思考。
如何选择深入研究哪个领域解决方案呢 ？我的建议是：
1.与自己目前经验积累有关或有明确目标方向的
2.解决方案相对成熟，并且可以亲身体验到的
3.比如热门的产品或领域，且有相当多资料可以查询
4.能涉及语音，视觉，硬件，机器学习等多个AI知识
目前我自己的研究方向如下：
「注：后续会逐个跟大家分享交流」
学习只是一种工具，不要因为学习而学习，学习的本质在于运用，以产品落地为导向
3.通过输出来加深自己的理解
作为一名PM，不管是语言输出还是文档输出一定是你所擅长的，相关笔记及经验的输出可以帮助我们：
1.更快建立自己的认知体系和知识框架
2.可以检视自己的思维逻辑
3.可以与行业内小伙伴的建立沟通渠道
4.可以通过分享来多创造一点点价值
……等等
后续我输出的学习笔记大致如下：
1.学习笔记 | 从0开始建立自己的AI认知体系
2.学习笔记 | PM的AI知识框架：计算机视觉
3.学习笔记 | PM的AI知识框架：语音识别和合成
4.学习笔记 | PM的AI知识框架：自然语言处理
5.学习笔记 | PM的AI知识框架：机器学习
6.研究 | 智能音箱
7.研究 | 图像编辑处理
8.研究 | 视频推荐算法
最后引用一句话：
写作，是你于世界交流，自我驱动学习性价比的最高手段
以上是我的第一篇笔记分享，由于是经验类的分享，主观的东西会多一些，有任何疑问和建议欢迎评论来一起交流。
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作者：兰枫「微信公号：蓝风GO @LanFengTalk」，前腾讯游戏，新浪微博PM，Elex产品总监，连续创业者。
