今天分享的是
AI赋能专题系列
深度研究报告：《
AI赋能专题：AI重新定义产品经理
》
（报告出品方：起点学院）
报告共计：
365
页
前言
不论我们做哪个行业，也不论我们有无相关基础，时下和未来，我们定将看到越来越多的AI(人工智能)技术赋能具体产业、具体场景的产品出来。站在算法和大数据的肩膀上，AI必将迎来爆发式增长。
AI是带有生物的某些特征、具有自我迭代能力的技术，时下和未来一段时间是AI工程化的阶段。产品经理需要面对的日常工作变化快、时效强、场面大，产品经理在AI时代如果不加紧学习，就会产生焦虑，甚至成为AI时代的“无用阶层”。
笔者多年来一直从事AI技术赋能具体产品的实践工作，因此整理并总结了AI赋能多行业、多场景、多产品的真实案例，从AI技术本质的角度解析AI的理论知识从AI赋能产品的角度解析打造AI产品的创新方法，期待能给想要学习AI技术，掌握打造AI产品的方法、具体流程的读者一份AI赋能的“大礼”。
此外，书中也根据AI赋能的实际情况对AI的未来发展进行了预测，希望能给求职者、创业者、投资者提供一些参考。
本书讲的是广义上的AI赋能，以便能够基于更全面的视野、更系统地搭建AI赋能的知识框架。
科学界对AI多是从应用领域进行分类的，而本书将创造性地从AI的发展趋势技术特征等层面对AI进行分类。
狭义的AI是指以计算机为载体，用一组程序或者指令把所有预测情况表达出来，并且通过判断相应的条件,给出合适选择。狭义的 AI 绝大部分是被动的，因为所有算法都在可预测范围之内，如果超出预测范围就直接中断执行。狭义的 AI具有机械特性、高效率性和高准确性，然而这种智能缺乏灵活性和自主性。
广义的AI是指以计算机或其他物体(比如具备生物特性的传感器)作为载体能够自主根据所处环境自发编写程序或指令，并且能够产生一个合适的算法，进而自主执行。广义的AI包含狭义的AI。广义的AI具有可控的自主特性，如自主学习自主编程等。广义的AI还具备生物的某些特性，比如生物最基本的新陈代谢特性，本书认为AI算法是构成AI的核心要素之一，实现AI的方法主要分为两大类:工程学方法和模拟法。工程学方法仅从逻辑层面去设计并编程以实现A1，不会考虑是否与人或动物所用的方法相同或者相似;而模拟法更多地通过模拟人或动物机体所用的方法来设计算法并最终实现AI。
机器学习是指过模拟人类的学习行为，让机器也能够像人类一样具备学习能力并不断获取新的知识和技能。机器学习的分类比较复杂，一般从两个方面来对机器学习进行分类。第一个方面是根据学习方式分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习和迁移学习。第二个方面是根据算法相似性分为线性分类算法、贝叶斯方法、决策树、关联规则学习、聚类算法、集成学习算法、降维算法和神经网络等。
机器学习被科技界普遍认为是实现 AI的根本途径,其中神经网络是机器学习多个分支中的重点，而由神经网络延伸出来的深度学习更被认为是机器学习整个领域的重中之重。不少科技界的专业研究人员认为:在未来，深度学习会淘汰其他所有 AI算法。
遗传算法是模拟人类或生物的遗传进化机制的计算模型，主要的规则来源于达尔文的生物进化论:适者生存和优胜劣汰。遗传算法的具体实现方法是，从初代群体里选出环境适应性表现良好的个体，利用遗传算子对这些适应性良好的个体进行组合交叉和变异，如此产生第二代群体，再从第二代群体中选出环境适应性良好的个体进行组合交叉和变异以形成第三代群体，如此不断进化，直至产生末代种群即我们问题的近似最优解。遗传算法通常应用于路径搜索问题，如迷宫寻路问题8 字码问题等,这导致遗传算法并没有像机器学习那样取得令人瞩目的关注度。不过值得注意的是，遗传算法正在和其他AI算法互相渗透与结合，尤其是在机器学习的神经网络方面。
AI的历史
这里的AI(Aritificial Intelligence,人工智能)是指广义范畴上的。什么是AI?问不同的AI专家会得到不同的答案，总结下来可以说:AI是一门融合了计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合性学科。它的目标是希望计算机拥有和人一样的智力，可以替代人类完成识别、认知、分类和决策等多种工作。一义范畴上的AI的知识内容如下图所示。
