我们经历了PC时代、互联网时代和移动互联网时代。现在，人工智能从幕后走向了台前，不管你喜不喜欢AI这个潮流，它确确实实已经出现，我们进入了AI时代，无视它，你将错过这个时代。人工智能这个概念其实上个世纪就已经提出了，为何到近两年才开始呈现爆发态势呢?主要是因为近几年，深度学习算法的发展、大量高性能硬件的涌现和海量的互联网数据满足了人工智能的发展需求，就好象“天时、地利、人和”一样，成为人工智能产生革命性发展的条件，这也是助推AI时代全面到来的三大要素。

人工智能时代全面来临，实现思维和学习能力的跃迁，为自己赋能！

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认清人工智能的三要素，号准AI时代的脉搏。

算法是一系列解决问题的指令，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出（病句），是人机对话的重要途径。比如淘宝的“猜你喜欢”，今日头条“推送你感兴趣的新闻”，这些都是机器学习算法的输出结果。这是一类专业性很强的服务，产品经理想做好这个功能，需要深入了解关于算法的知识。现在最流行的深度学习算法，是人工智能领域中最大的突破之一，开创了实现人工智能的商业化可能。以人脸识别为例，在 2013 年深度学习应用到人脸识别之前，各种其它方法的识别成功率只有不到 93%，人眼的识别率有多少呢，有95%，所以说这个时候的人脸识别技术的表现还不如人的肉眼，也就不具备商业价值。随着算法的更新，深度学习这种技术使人脸识别的成功率提升到了97%，从而使得人脸识别商业化应用遍地开花。

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在硬件方面，实现人工智能需要高性能的计算能力，这依赖于大量的高性能硬件。目前在人工智能领域主要使用的硬件是专门为执行复杂的数学计算而设计的芯片，也就是图形处理器，简称GPU。与传统的中央处理器CPU相比，GPU拥有更多的处理单元，GPU的应用让人工智能迎来了真正的高速发展。以机器人为例，二十年前，一个机器人需要用32个CPU, 才能达到120MHz的速度，一个月才能出运算结果。现在的人工智能系统使用的是成百上千个GPU ，使得学习处理能力大幅增强，当天就能出运算结果，而且迭代速度更快，计算量呈指数提升。此外，谷歌公司为机器学习而专门定制的一款叫“张量处理单元”的芯片：TPU，近年来也大放异彩，它比GPU具有更高的效能，在芯片中可以挤出更多的操作时间，使用更复杂和强大的机器学习模型，用户也会更快的获得更智能的结果。TPU最新的表现正是人工智能与人类顶级围棋手的比赛，在AlphaGo战胜李世石的系列赛中，TPU让AlphaGo“思考”更快，“想”到更多棋招、更好地预判局势。

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数据为人工智能提供原料和养分，大数据的高速发展与积累，为人工智能的崛起奠定了良好的基础。目前，数据已不再是稀缺资源，全球的数据总量正以飞快的速度增长，据统计，到2020年每个人可以均摊到 5200GB以上的数据量，近40%的信息都可能会被云提供商触及，约三分之一的数据具有大数据价值。比如，在谷歌公司的阿尔法狗学习过程中，核心数据是3000万例棋谱，这些数据来自于互联网十多年的发展积累。如果没有对海量棋谱数据的学习训练，机器战胜人是不可能实现的。

深度学习算法为人工智能普及化的商业应用带来了可能。以GPU/TPU为代表的大量高性能硬件，使硬件的计算力无法满足人工智能需求的情况得到改善；大数据的涌现提升了人工智能识别率和精准度。当算法、硬件和数据这三大要素和AI结合起来，人工智能迎来了高速发展时期。

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我们要如何更新思维方式，实现互联网时代到AI+时代的思维迁移呢？

纵观人类文明的发展史，每一次进步都是依靠思维方式对需求的反馈引发的。（拗口）为了捕食到更多的动物，人们发明了各种狩猎工具；为了提高生产力，人们发明了蒸汽机；为了上网寻找所需要的信息，人们创造出了搜索引擎；为了实现互联网时代的便捷支付，人们发明了支付宝；为了满足移动社交的需求，人们创造了微信。这些我们日常生活中几乎无时无刻不在使用的产品都源自于对需求的一个Idea，一个帮助大家解决具体问题的思维方式（拗口）。对于产品经理来说，正确的思维方式，能够俯瞰全局和把握整体，更高效地挖掘用户需求，大幅减少无效的沟通。很多人认为，思维方式是与生俱来的，然而，思维方式是可以后天培养的，尤其在AI+时代，要想更加高效地思考，就要善于学习与思考，要学会借鉴大牛们的智慧和经验，构建属于自己的合理的知识管理体系。

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AI+时代的产品已经不是原来的产品了，研发产品的系统和框架也日新月异，未来的工作机会点在哪里呢？

首先，人工智能目前较为集中的应用是体现在替代人类的体力活动，以及一部分的认知能力领域，比如富士康公司的工业机器人，替代流水线上的工人重复性的操作，在大大降低用工成本的同时，减少了产品次品率。未来在产品规划、文化创意等方面都有让产品拥抱AI的机会。

第二，AI促使共享技术大发展，从而可以利用资源共享，解决部分资源的短缺问题。我们的关注点可以从资源创造，转移到资源分配，比如滴滴打车就是敏锐地捕捉到城市出租车运力不足的形势，针对用户需求，运用大数据计算实现了运力资源更加合理的重新分配。

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近年来大规模在线开放课程MOOC大放异彩，可以看出AI在教育领域已经释放出巨大的潜力。根据不同的人群量身定制，找到最受欢迎、最适合用户的教育方式，是教育提供方正在进行的自我改革。通过引入AI，可以缩减教育预算、大幅提升教育系统效率。以开放性试题评估为例，美国教育考试服务中心在SAT和GRE考试中原本需要两位打分老师，现在则将其中一位替换成了AI，因为学生的回答有其固定的语法和句式结构，稍加训练的AI就可以做到对学生的回答进行评估，其成本远比人工打分低得多。