從0基礎到AI PM，談何容易。作者給自己制定了一個轉(zhuǎn)型計劃，一個三周的學習小結，很具有參考性，一起來學習一下。

小編做過4年互聯(lián)網(wǎng)PM和1年大數(shù)據(jù)，AI方面幾乎空白。10月底決定轉(zhuǎn)型AI PM，下面是我最初三周的學習小結，分為“制定計劃”和“初步執(zhí)行”，僅供與我一樣的AI小白們參考。

一、制定計劃

1.1 廣泛瀏覽

切入陌生領域需要有個抓手，我很快搜到了@Howie楊 的一篇學習筆記，順藤摸瓜進了@黃釗的飯團AI產(chǎn)品大本營。這意味著，我有了可靠的資源。

1.2 梳理資源

經(jīng)過初步篩選，理出清單，這就是個可愛的小金礦，夠挖一段時間了。

飯團的資源質(zhì)量高，但困難也不少，比如：PC無法訪問、交互層級深、閱讀與微信對話場景沖突，這些對沉浸式閱讀者并不友好。我索性將干貨搬到云筆記，留個印象，方便日拱一卒。

1.3 鎖定目標

短期戰(zhàn)術是先上船，再抽空死磕數(shù)學、編程、算法等；長期定位是綜合型，兼顧場景應用、技術理解和市場。從招聘網(wǎng)站篩選出AI、互聯(lián)網(wǎng)PM的崗位要求，標注重點能力項。

1.4 出計劃表

實線計劃：肉眼可見的任務截點和閱讀內(nèi)容虛線計劃：各能力維度的刻意訓練。包括場景分析、多感官交互、技術理解、數(shù)據(jù)能力、創(chuàng)新能力、人文素養(yǎng)/靈魂境界。

a）整體計劃

前期籌備、專項學習/強化、案例輸出、面試準備、實施轉(zhuǎn)型

b） 閱讀計劃

• 書籍資源：標藍的是AI類，默認的是綜合類；
• 閱讀節(jié)奏：按重要性與難度區(qū)分了精讀or略讀，設定截止時間，標記完成度。

• 隨時調(diào)整：隨著瀏覽量的增加，計劃表也跟隨調(diào)整。
• 關于專項：沒有排給算法太多時間，不適合短期突擊。能理解得深一點就好，最差也有個印象。
• 關于綜合：心理學、溝通交流、文學、經(jīng)濟學、成功學等對AI PM的重要性不言而喻，文化素養(yǎng)、靈魂境界在任何時刻都不能停止修煉。
• 興趣培養(yǎng)：我本人不用刻意培養(yǎng)。小說《三體》是2008年在《科幻世界》看連載的，估計是前1000名死忠粉吧；《科學之謎》期刊堆得比人高，中學課堂被沒收的是《薛定諤的貓》這種書。

二、執(zhí)行All in

2.1?熟悉AI（前2周）

這個階段主要是找感覺，包括：AI PM的定位與轉(zhuǎn)型路徑、產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀與相關趨勢、AI基礎技術概念和應用范圍。同時也能夠確定待強化的能力維度有哪些，以下是簡單列舉幾點認知：

a）讀書。收獲當然不會少，比如《創(chuàng)業(yè)維艱》提醒我當遇到“比難更難的事”，需要以怎樣的心態(tài)、方法去破局，以實現(xiàn)起死回生。

《騰訊傳》讓我理解公司領導人氣質(zhì)的重要性，內(nèi)部良性的競爭環(huán)境是創(chuàng)新的肥沃土壤；名為《人工智能-XX》的幾本科普書，幫我在腦海中勾勒出了AI的輪廓。

b）展會直播。這種學習方式比較直觀，容易深刻記住關鍵細節(jié)。比如騰訊的供應商大會中提到做AI場景化的幾條原則：

• 真正自然而優(yōu)美的語音交互；
• 視覺與聽覺信息的高效配合：目前1+1實現(xiàn)的效能是1.X，還遠遠沒達到或超過2.0；以下兩點主要應對場景的碎片化
• 單場景單設備的極致閉環(huán)：智能語音拍照（騰訊與優(yōu)必選合作）、智能電視（騰訊與長虹合作）、智能車聯(lián)網(wǎng)（飯店快速訂座）、智能耳機等；
• 跨場景多設備的無縫銜接：智能音箱（與手機）

c）AI PM定位：PM可能更多是完成到60分的階段，驗證可行性后再奔向下一個60分。就像愛迪生發(fā)明了電燈，后人在這基礎上進一步做出霓虹燈、led等。算法工程師是科學家，AI PM是發(fā)明家，這是多好的一對搭檔。

d）端到端學習：它意味著不需要人為干預特征的設計。我們可以想象一個嬰兒，沒人知道嬰兒到底在想什么。他每天與環(huán)境交流，越來越聰明。直到有一天，他長大后叫福爾摩斯。在華生看來，福爾摩斯的推理結論似乎很神奇。這與人工神經(jīng)網(wǎng)絡很像，同過訓練模型，可以使精準度與召回率有效提升，而人們并不需要理解隱層中的詳細邏輯。

2.2 強化理解（第3周）

這一周主要厘清了知識框架、AI技術概念，開始嘗試構思一些場景的應用方案。

a）基礎框架：按騰訊版的《人工智能》畫了張框架圖，印在腦子里，這是方向盤。短期的學習內(nèi)容跑不出框架，所以有空就在紙上默畫一下，反復提醒自己盲區(qū)在哪兒。

b）厘清概念：例如CV、NLP、NLU、ASR、TTS、ML、DL、KG等基本概念，了解技術的應用范圍。初學者短期內(nèi)還會停留在這個階段，沒實戰(zhàn)過，很難把握好技術邊界/瓶頸/機會。

c）初選場景：從略有了解的旅游、游戲論壇、健康里選擇幾個細分場景，勾勒出分析框架。這樣可以幫助自己推敲應用邊界，后期也許會派上用場。

d）APP體驗：體驗了10多款APP、小程序，簡述一下對話聊天類的4款。

呆呆醬情商最高，可以順利地進行多輪對話，出錯率低，善于兜底，語言豐富，聲音輕柔；小冰近期的迭代比較快，能發(fā)表情包了，寫的詩也很可愛。度秘對答流暢，不喜歡他讓我去查百度。

騰訊叮當明顯是個灰度版，這階段的對話數(shù)據(jù)多半以挑逗為主，不知道這些數(shù)據(jù)是否可用，標注的過程可能很痛苦。我堅持每天跟它對話，期待看到它的成長。

e）關于未來：面對失業(yè)、道德倫理、奇點等問題，我的觀點是“方法總比問題多”，我們在職業(yè)的轉(zhuǎn)型期還是穩(wěn)扎穩(wěn)打，多關注實際的趨勢。比如量子計算是典型的降維攻擊，它離我們真的不遠。

下步計劃：目前書看到《失控》，電子書看完@黃釗的通識系列等。接下來將略看數(shù)學基礎，加強理解CV、NLP、知識圖譜等；花50個小時入門Python，再簡單了解算法。最好能用Tensorflow做個簡單的訓練模型。輸出些垂直場景的思考，再強化一下用研、數(shù)據(jù)等基礎技能。

小編還是有些焦慮的，越來越渴望在實戰(zhàn)中積累經(jīng)驗，我甚至看到招AI PM的門檻在緩慢提高。這時候需要沉住氣，企業(yè)不會因憐憫而收留零理解度的AI小白。于是我寫句話勉勵自己：若理想與現(xiàn)實沒有差距，那便不配稱之為理想。

好了，3周小結就到這里。慢熱的我剛找到點小感覺，希望后續(xù)能有更多輸出。如果你也有類似的轉(zhuǎn)型想法，歡迎交流。

作者：于長弘，微信公眾號：AI小宇宙

本文由 @于長弘 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載