AI時代的產品經理：應重視產品的可演進性

　　探索新生事物的過程中，「被否定的痛苦」，才是真正的核心競爭力。

　　痛苦是不可復制的，哪怕是我們在學習別人總結經驗、路徑形成的方法論。方法論的復制，也是建立在海量的痛苦當中。我們都知道找到實現目標的路徑很關鍵，但是沒有人會告訴你路徑在哪里，只有靠自己去摸索。即使是「元方法論」(Meta 方法論)，也只能幫助我們在海量的不確定因素中，去找到幾個確定的點，減少死亡的概率。

　　AI 產品路徑設計方法論

　　1. 成本問題

　　我們在設計人工智能產品的時候，會有種種不靠譜的因素在制約產品。我們只有快速的迭代，Lean startup(精益創業) 降低成本，才能提高我們的成活率。盡管互聯網產品和 AI 產品不一樣，但是快速迭代是一個通用的方法論。

　　2. 不確定性拆分

　　把大的不確定性切成小的，切成小的不確定性。這個方法可以幫助我們在人工智障中尋找到人工智能。

　　3. 必須有業務基礎系統

　　像我這種技術出身的人，都會有一個做偉大的人工智能系統的夢想。但實際上數據庫系統跟智能系統有什么區別?其實者兩者在角色上是非常接近的，他們都是一種支持系統，支持系統是沒辦法離開基礎業務去獨立工作的。

　　如果說真正好的產品是一塊蛋糕，那里面的精華一定是基礎業務系統;人工智能系統可能連一個糖衣都算不上，它可能是蛋糕頂上的那個小櫻桃。2016 年某銀行花了一年的時間來做出一個大數據系統，系統有豐富AI模塊但內部業務部門都不愿意用。這里面只有報表系統，把 Excel 的 Copy、Paste 功能做進去了，真正打中了剛需，然后業務部門才逐漸接受了智能的附加功能。

　　4. 中間節點是在考驗所有人的耐心

　　由于人工智能系統不靠譜、周期長，所以一個人工智能系統從投入到產出中間要有很長的周期，內部、外部、包括投資人在內的參與方的耐心很容易耗盡。怎么在耗盡之前達到中間節點?這里面最大的風險，并不是來自于技術，而是怎么做好中期管理。

　　做人工智能的產品，不要直奔主題而去。做金融，就不要直接去做投資研究系統。做醫療，不要直接做診斷系統。做招聘，不要直接做人才匹配系統。直奔主題的失敗不是特例，很多大公司都是上來就做一個特別大的系統， 90% 都會失敗。

　　AI 產品特性：可演進性

　　人工智能系統是非常復雜的系統。但是復雜在英文中有兩種表達方式，Complex 和 Complicated，這兩種是不一樣的。移動互聯網產品是一個 Complex 的系統，而人工智能應用，可以類比生物，是由千億個小元件精細配合完成的，是 Complicated 系統。Complex 的系統強調的是Scalability，規模能力，擴張能力。而人工智能產品需要的是 Evolvability 可演進性。類比而言，一百億個草履蟲組合在一起不能合成一個人，但人工智能系統也是需要從細胞開始進化的。

　　人工智能系統的設計方法論要根根據這個區別去做改進。

　　蓋爾定律說，一個復雜系統是沒法自頂之下進行設計的;如果一個復雜系統從一開始的設計不是切實可行的，那么到后面的修修補補也是無法讓它切實可行的;復雜系統必須從一個切實可行的簡單系統重新開始做。

　　從頂向下去設計的復雜系統無一例外都會是失敗的。一個切實可行的復雜系統勢必是從很多個切實可行的簡單系統發展而來的。在大公司里面可能需要你交付一個預算是 2、3 億的復雜產品，失敗了也就是失敗，當成本攤薄之后可能是可以過日子的。但是這個成本對于創業公司來說，是不可能實現的。在過去將近 20 年的時間里，我做過很多 AI 相關的項目，大部分都悲慘失敗了。我在現在的項目(文因互聯)里，有很多具體的小嘗試，有些還是失敗的。但我們可以把大的失敗、切分成小的失敗，讓每一個失敗都成為離成功更進的墊腳石。這是讓 AI 產品落地的根本。

　　那么， AI 公司可以交付什么?

　　我們有四種選擇——零件、工具、解決方案、系統。我們在實際解決問題的時候，我們很難交付一個復雜的系統。優秀的 AI 創業者不約而同地選擇一種路徑，為了設計實現一個通用系統，不得不先做包工頭，做了一個一個的解決方案，從解決方案里面總結一個系統出來。

　　好的產品是總結出來的，并不是設計出來的。我們從具體的小事情開始做起來，當我們完成了 10 個解決方案的時候，我們或可以從當中總結出一個系統出來。當我們連解決方案都找不到時，我們就需要從零件、工具開始做起來的。

　　每一個產品的背后都是有科技樹的。一個產品首先需要很多零件去制造工具，沒有工具就沒有解決方案，沒有解決方案就沒有系統。以火車鐵路系統為例，鐵路在火車出現之前就存在了，后來出現蒸汽機之后又經過了瓦特的改良，過了很長一段時間才有了火車發動機。在這個案例里，零件——平行運動連桿、工具——蒸汽機、解決方案——礦山抽水，最后就有了系統——火車鐵路系統。就像蒸汽機一開始也不是應用在火車上，而是礦山抽水系統上。一個解決方案產生價值的時候，你會想象不到，后面會有什么機會發生。

　　再比如，我們現在在微信上實現的電視電話，跟我們20年前設計的解決方案也是不一樣的。我們當時的電子工程師，想的是怎么能夠設計一套編碼系統，讓視頻電話在電視系統里跑起來。我們在設計這個方案的時候連 CCD (圖像傳感器)也不夠成熟，我們設計了一系列的光學的模擬信號去實現這件事。在這個案例里面，零件—— CCD 圖像傳感器，工具——攝像頭，解決方案—— PC 視頻聊天，最后就有了系統——「電視電話」。每一個工具、每一個理念，都有它當時的作用，在構造一個系統的時候，我們把這些中間節點找到他們的應用場景，然后去培育這個技術。這是所有復雜系統的統一的規律。