Xunfei Giriş Yönteminin Kurucusu Zhai Jibo: Yapay Zeka, ürünler için bir sonraki savaş alanı
Faaliyetler: 23-24 Eylül 2017, Herkes bir ürün yöneticisidir "2017 Çin Ürün Yöneticileri Konferansı: Geleceğin Ürün Yöneticilerinin Kodlarını Çözmek" etkinliğine ev sahipliği yapan Bay Zhai Jibo, konuk olarak "Yapay Zeka, Ürünler için Bir Sonraki Rekabet" konulu bir açılış konuşması yaptı. Noteman Özel bir etkinlik notları ortağı olarak, organizatör ve misafirler tarafından incelenip yetkilendirildikten sonra yayınlanacaktır.
Bugünün nota şövalyesi | Xiao Nixiang Sorumlu editör | kay
1795.Bölüm Derinlemesine iyi metin: 3708 kelime | okumak için 5 dakika
İlk olarak tüm ağda yayınlandı, eksiksiz notlar, yapay zeka
Bu makalenin tazeliği: Lezzet: 2030'da Fragmanlar
Bay Notes sizi önce düşünmeye davet ediyor:
-
Yapay zekanın varlığını açıkça hissettiniz mi?
-
En hevesli ürün yöneticileri yapay zekayı nasıl görür ve uygular?
Ürün yapma sürecinde, ürün deneyimi, teknoloji veya inovasyon yoluyla değiştirilir ve gelişir. Ürün yöneticilerinin bakış açısından bunun "yapay zekanın geleceği" konusuyla nasıl bir ilişkisi var?
İlk olarak, yapay zeka kavramını paylaşmanız yeterli.
Yapay zeka (AI) aslında yepyeni bir şey değil, konseptin ortaya konulmasından bu yana 60 yıllık bir geçmişe sahip ve tüm tarihe bakarsak gelişiminin sorunsuz olmadığını, tüm yeni teknolojileri takip ettiğini görebiliriz. Eğrisel gelişim yasası olacak.
Yeni bir teknoloji bir süre piyasaya sürüldükten sonra belirli bir gelişme yaşayabilir, ancak kısa süre sonra teknolojinin olgunlaşmamış olması veya tüm pazarın gelişmesi nedeniyle patlaması gereken noktaya gelmemiş olması nedeniyle bir çukura düşecektir.
Aslında yapay zeka iki çukur yaşadı şimdi üçüncü dalganın yükselişindeyiz ve bu sefer gerçekten patlayıcı bir dalgayı başlatacağına inanmak için nedenlerimiz var.
1. Yapay zeka insanlığı tehdit ediyor mu?
Şimdi bazı açıklamalar var: Teknolojimiz çok hızlı ilerliyor, tüm teknolojik sınırların evrimi katlanarak, bizi insanları tehdit edecek mi?
Aslında yapay zekanın şu anki aşamasını bu şekilde anlayabiliriz.AlphaGo şeklindeki yapay zekayı örnek alalım, bu bizim tüm alanımızda. Zayıf yapay zeka aşaması .
Bu aşamadaki makine aslında sadece insanlara yardımcı olabilir. İnsanları belirli görevlerde geçebilmesine rağmen, henüz insan zekasının evrenselliğine sahip değildir. Yalnızca insanların ötesinde performans gösterebilir veya belirli belirli alan ve görevlerde insanlara yaklaşabilir. İnsan seviyesi.
Parlak geleceğimizi gerçekten inşa edebilecek şey, Güçlü yapay zeka çağı Bu zamanda makine bilişsel zekaya sahip olacak, akıl yürütebilecek, öğrenebilecek, düşünebilecek ... Bilim kurgu filmlerinde adı geçen robotlar gibi kendi bilinci, kendi düşünceleri var, hatta insanlarla olan ilişkisini düşünüyor. .
Bunlar hala felsefi konular olabilir ve teknik alandaki olanaklarını ciddi bir şekilde analiz etmedik.
Şahsen ben üçüncü aşamanın, Süper yapay zeka aşaması Hala nispeten uzakta.
Şimdi, yapay zeka mevcut ürün kategorilerimize girdi, ancak bunu anladığımız yapay zeka ile net bir şekilde ilişkilendiremeyebilirsiniz.
Aslında, bazı uygulamalar gibi bazı ürünlerde, bir işlev ve deneyim geliştirme olarak kullanılabilir ve aslında arkasında yapay zeka teknolojisi kullanılmıştır.
Şu anki noktada durduğumuzda, zaten belirli bir yapay zeka anlayışına sahibiz ve yapay zekanın ürünlere çok derin değişiklikler getireceğini düşünüyoruz.
Bu, ürün yöneticisinin rolü ile ilgilidir. Ürün yöneticileri yapay zeka (AI) teknolojisini işimize nasıl bakmalı ve uygulamalı?
iki AI etkileşimi daha doğal hale getirir
Biz (Xunfei Giriş Yöntemi) bir araç yapmaktan başladığımız için, kişisel olarak tüm kullanım süreci boyunca insanlar ve makineler arasındaki etkileşime daha fazla dikkat ediyorum. İnsan-bilgisayar etkileşiminin gelişimi, yapay zekanın teknolojik evrimi tarafından yönlendirilir ve ikisi birbirini tamamlar.
İnsan-bilgisayar etkileşiminin tüm tarihi nasıl gelişti?
Bildiğimiz gibi, ses etkileşimi, görüntü tanıma vb. Tüm etkileşimi daha doğal bir şekilde ileriye taşıyacaktır. Örneğin, girdi yöntemi Metnimiz ile makine arasındaki etkileşim, birkaç nesil değişikliğe uğramış bir girdi sürecidir.
2010 yılında, ses girişi piyasaya ilk sunulduğunda, tüm ses girişi etkileşiminin doğal ve uygun yönlerden büyük bir deneyim iyileştirmesi olabileceğini ve teknoloji ve ürünlerin uygulanmasının birbirini tamamlayan bir süreç olduğunu hissettim.
İlk başladığımızda, sinir ağlarının derinlemesine öğrenilmesine yönelik uygulamalar olmasına rağmen, makinelerin hızlı bir şekilde öğrenip gelişebilmesi için kullanıcıların sürekli olarak veri kullanması ve biriktirmesi gerekiyordu.
Bu nedenle, 2010, 2015 ve 2016'daki lansmandan itibaren, ses girişinin doğruluğu, genel konuşma tanımada% 90'ın üzerinde doğruluk oranına, yani sadece kullanılabilir olan yaklaşık% 70'ten% 80'e yükseltilebilir. İnsanların kabul edebileceğine gerçekten çok yakın.
Ses girişine ek olarak, ekipmandaki değişiklikler de görülebilir.Örneğin, orijinal bilgisayardan cep telefonunun dokunmatik ekranına, evdeki TV'nin geniş ekranına kadar, gelecekte bir ara bağlantı çağı olacak.Çok sayıda Nesnelerin İnterneti (IoT) var. Ağ) cihazlar, tüm etkileşim birden fazla cihaz bağlantı yöntemi gerektirebilir.
Bu şekilde etkileşimimiz nasıl değişecek? Orijinal klavye ve sese ek olarak, hangi yeni etkileşimli yöntemler olacak?
Örneğin, metin etkileşimi için yeni nesil ekipmanı nasıl kullanıyoruz?
İnsan hareketlerinin tanınması ve görüntülerin ve grafiklerin tanınmasının yanı sıra konuşmanın değiştirilmesi ve ses şifrelerinin anlaşılması dahil olmak üzere yapay zeka teknolojilerini yükleyerek en iyi etkileşimli deneyimi oluşturmak için bu teknolojileri bir bütün olarak entegre edebiliriz.
Aslında akıllı evler, araba sahneleri ve bazı giyilebilir cihazlar gibi çeşitli cihazlarda, Etkileşimin amacı, makinenin dinleyip konuşmasını, görmesini ve tanımasını sağlamaktır. Bunlar, gelecekte her akıllı cihaz için standart olacak yeteneklerdir.
Halihazırda bazı laboratuvar ve akademik araştırmalar var ve hatta insanların ve makinelerin insanları, beyinleri ve beyin dalgalarını birbirine bağlayarak nasıl etkileşime girdiğini görebiliyoruz. Bu teknolojinin daha fazla interaktif devrim getirme potansiyeline sahip olduğunu düşünüyorum.
üç AI, ürünleri akıllı hale getirir
Ürünlerimizin insan gibi dinleyip konuşabilmesinin, görebilmesinin ve tanımasının yanı sıra, makinenin kendisinin de "insan kadar akıllı" niteliğine sahip olması gerekiyor.
Yapay zeka gelişimini 3 aşamaya ayırıyoruz:
Birinci aşama : AI, ağırlıklı olarak makinelere dayanan ve insanların akıllı olduğunu düşünmesini sağlayacak bir seviyeye ulaşabilen bir tür bilgi işlemdir.
Örneğin, makinenin Go oynamasına izin verdiğimizde, hesaplama zekasını yansıtmak için devasa Go verilerinin derin öğrenimi yoluyla güçlü hesaplama işlemlerini gerçekleştirmek aslında insanların var olan kurallarına dayanıyor.
Aşama 2: Algılanan zeka.
Makineler doğal dünyayı ve çevredeki ortamı insanlar gibi dinleyip konuşabilir ve onları görebilir ve tanıyabilir.
Üçüncü Aşama: Bilişsel Zeka.
Makineler anlayabilir, düşünebilir, insanların söylediklerini anlayabilir, insanların gerçek ihtiyaçlarını anlayabilir, bir bilgi grafiği oluşturmayı öğrenebilir ve insanlar gibi ifade edebilir.
diyoruz Yapay zeka ürünleri akıllı hale getirebilir 4 yönden somutlaştırılabilir:
İlk olarak, makine dili anlama becerisi kazanır;
İkincisi, insan bilgisinin sistematik temsili gerçekleştirilebilir;
Daha sonra, akıl yürütmeyi ilişkilendirin;
Son olarak, bağımsız olarak öğrenebilirsiniz.
Aslında bu bir Yapay zeka sisteminin ürün prototipi .
Şimdi, genel yapay zeka asistanının cep telefonu tarafındaki değerlendirme sonuçları, insanların tanıdığı kadar akıllı değil, ancak evde TV izlemek veya makineyi bazı belirli görevleri tamamlamak için sürmek gibi dikey senaryolara dayanabilir. Böyle bir senaryoda, yakında akıllı ürünler yapabileceğiz.
Dikey sahneyi derinleştirirken, gelecekte evrensel bir konuşmalı yapay zeka sisteminin yapılabileceğine inanıyoruz.
dört AI, hizmetleri kişiselleştirir
Etkileşimden ürün zekasına kadar olan anlayış sayesinde, nihayet kullanıcılara kişiselleştirilmiş hizmetler sunmayı umuyoruz.Ürünün gerçekten çözmesi gereken sorunun bu olduğuna inanıyoruz.
Günümüzün tüketim bağlamında, kullanıcıların ihtiyaçları giderek daha fazla kişiselleştirilmiş ve rasyonel hale geliyor. Bu nedenle, bazı kişiselleştirilmiş hizmet ihtiyaçları için, tüm hizmet arka ucunu dönüştürmek ve kullanıcılara bir hizmet sağlamak için arka uç yapay sistemi güçlendirmemiz gerekiyor. Kişiselleştirilmiş deneyim.
HKUST iFlytek tarafından eğitim alanında geliştirilen kişiselleştirilmiş yapay zeka öğrenme platformunu örnek olarak ele alalım:
Geleneksel "öğretmen + öğrenci" öğrenme modelinin evrensel olduğunu, yani öğretmenin sahnede konuştuğunu biliyoruz, öğrencinin bilgi seviyesi ve öğrencilerin kendi yeteneklerindeki farklılıklar ne olursa olsun, tüm öğrenciler aynı müfredata ve aynı bilgiye maruz kalırlar. Ve öğretmen ödev verdiğinde, tüm öğrencilerin ödevleri aynıdır.
HKUST iFlytek tarafından başlatılan akıllı öğretim kişiselleştirilmiş öğretim sistemi, her öğrenci için bilgi noktaları tasarlayabilir ve öğrencilerin bilgi noktalarına hakimiyetine atıfta bulunabilir ve öğrencilere kişiselleştirilmiş ev ödevleri dahil kişiselleştirilmiş bilgi önerileri sağlayabilir ve öğrencilerin Bilgi yapısının anlaşılması, öğrencilerin yetenekleri doğrultusunda öğrencilere öğretmenin etkisini öğrenmelerine ve elde etmelerine yardımcı olur.
Kişiselleştirmeyi öğrenmeye ek olarak, etkileşim açısından, makinelerin insanlar gibi ifade etmeleri için de bir yolumuz var, çünkü insandan insana iletişim ve alışverişin her bir kişinin kişiliğine ek olarak içerik veya bazı ifade biçimleri de içerdiğini biliyoruz. , Sesteki fark, örneğin, bir makineyi insan sesi yapıp yapamayacağımızı ve makinenin bir insan gibi ifade edebilmesi için bir sesi sentezleyip sentezleyemeyeceğimizi düşünüyoruz.
Doğanın seslerini simüle etmek için bazı sanal makine görüntüleri yapacağız Aslında, bu teknolojinin tüm uygulamasının geniş bir hayal gücü yelpazesi var.
Örneğin, ebeveynlerin büyümek veya çocuklarına hikayeler anlatmak için çocuklarına eşlik etmeleri gerekir. Makinelerin ebeveynlerin sesini simüle etmesine ve öğrenmesine ve çocuklara daha fazla eşlik etmesine izin verebilecek bu kadar kişiselleştirilmiş bir AI teknolojisine sahip olduğumuzu hayal edin. Hayatlarımızdaki beklentiler ve küçük değişiklikler.
Beşler, AI, ekipmanı tamamen otomatik hale getirir
Toplumda hala insanlar tarafından tamamlanması gereken çok sayıda tekrar eden görev olduğunu biliyoruz.İnsanların hala özgürleştirilmemiş çok fazla hayal gücü ve yaratıcılığı var ve bazı tekrarlayan görevler için çok fazla el emeği harcanıyor.
AI (yapay zeka) teknolojisi kesinlikle insanların gelecekte bu tekrarlayan görevleri serbest bırakmasına, onları mümkün olduğunca otomatik hale getirmesine ve insanların ve makinelerin iyi entegre olmasına izin verecek. İnsanların biraz yaratıcı çalışmalar yapmasına izin verin ve bu tekrarlayan görevleri makineye bırakın.
Şimdi bir örnek vermek gerekirse, endüstriyel üretim alanında, insanların çok fazla fiziksel gücü ve bazı montaj hattı işlemlerini azaltmasına yardımcı olabilecek bazı endüstriyel robotlar var.
Bir başka örnek de, hala büyük bir otomatik yönlü otomobiller geliştirmemizdir Bu teknolojinin olgunlaştığını hayal edin, gelecekte ehliyet sınavına girmemiz gerekmeyebilir.
Bir başka örnek de toplumda doktorlar gibi çok yorucu meslekler var ... Şimdi tıbbi kaynaklar çok kısıtlı ... Bir doktora görünmek için hastaneye gidersek, bir doktorun günde çok, çok fazla hasta görmesi çok yaygındır ve neredeyse hiçbir şeyi yoktur. Her hastanın çok derinlemesine teşhis ve tedavisini yürütmek için zaman ve enerji.
Gelecekte, makinelerin bazı becerilere sahip olabilmesi, doktorlara yardımcı olabilmesi ve doktorların fiziksel emeği serbest bırakmasına yardımcı olabilmesi için AI teknolojisi aracılığıyla öğrenmek için makinelerin kullanılması mümkün olabilir.
Ek olarak, öğretim kaynakları açısından AI, öğretmenlerin tekrar eden görevlerinin bir bölümünü büyük ölçüde serbest bırakabilen makineleri de eğitebilir.
altı, Ürün yöneticileri için öneriler
Böyle bir çağda olası değişikliklerle nasıl başa çıkmalıyız? Ne yapmamız gerekiyor?
Herkesin önce AI sektörüne bakması, ardından yapay zekanın uygulanabileceği bazı alanlara bakması gerektiğini düşünüyorum.
Tüm AI teknolojisinin, genel bir sistem mühendisliğinde bazı dönüşüm katsayılarının gösterilmesi de dahil olmak üzere, yaşamın her kesiminde yaygın olarak kullanılabilen çok temel bir olanak sağlayan tesis olduğu söylenebilir.
Elbette, bazı çok büyük sosyal sorunlar, işbirliği için hala AI teknolojisinin sürekli geliştirilmesine ihtiyaç duyuyor.
Genel olarak konuşursak, yapay zeka teknolojisi aslında birçok sorunu iyileştirebilir.
Ürün yöneticilerinin teknolojinin gelişmesine çok dikkat etmesi gerekiyor. Örneğin, konuşma teknolojisindeki teknolojik ilerleme, görüntü teknolojisi, bilişsel zeka vb.
Ek olarak, ihtiyacınız olan Tanıdık alanlarda yapay zekanın uygulama senaryolarını arayın , Bu teknolojilerin nasıl uygulanması gerektiğini ve hangi spesifik sorunların çözülmesi gerektiğini görmek için.
Düşünme şeklimizi bozmak zorunda kalabiliriz. Pek çok insan ihtiyaçlarını cep telefonundan hallediyordu, ancak mobil internet çağında, sağlamlaştırılmış düşünceden kaynaklanan ve kırılması gereken bazı problemler olacak.
Yeni çağın ve çeşitli yeni cihaz biçimlerinin arka planı altında, çözmemiz gereken sorunların çoğu APP biçimleridir. Bazı yazılım ve donanım kombinasyon sistemlerini tasarlamanız gerekebilir .
Aynı zamanda problemin kendisi açısından bakıldığında pek çok problem salt yazılım problemleri değildir.Donanımdan yazılıma, algoritmanın tamamına ve nihayet tüm arka uca kadar entegre olabilirler.Bu nedenle mobil APP uygulamaları ile sınırlı değildir Akıllı donanım da bir yöndür.
