2017年年末、2018年年初,人工智能周期的第一阶段已经进入尾声。在2018年,整个行业将会完全步入第二阶段。
当下,谷歌、亚马逊、阿里巴巴、百度等国内外巨头公司早已完成了基础技术积累,各类人工智能开放平台也已初具规模,大公司开始以平台化的方式向内外赋能。
我们常用的产品中很多都增加了智能客服、语音助手的入口,智能音箱也开始被大众所熟知,无人驾驶汽车的上路实验如火如茶,安防、金融领域也时常看到人工智能的身影。B端平台的商业化之争也即将打响,争相成为人工智能周期下的安卓、ios，智能客服、智能投顾、无人驾驶汽车、智能安防、智能家居等一系列人尽皆知的风口中早已人满为患。人工智能对人类社会生活的改变才刚刚开始,当下的落地场景虽不少,但大多只是达到勉强能用的标准,还没有一个领域出现能颠覆性地改变用户需求的人工智能产品。而且人工智能可做、可应用的落地场景,也绝不止眼下看到的这些。未来的改变还需要各行各业的产品经理将人工智能技术更深入地结合到业务中,找到同领域下能够更好地满足用户需求的产品形态,把用户体验做细做精,同时也要找到能够借助人工智能技术给人们生活带来改变的新领域。对话系统可能有20%的用户问句根本无法回答,剩下的80%中,还有20%是回答错误的,最终正确率可能只有60%70%,甚至无法达到所谓“可用”的程度。由于规则间的相互冲突及配置对相关人员学习、认知能力具有较高要求,因此导致系统的维护也极为困难。这期间,各家公司的工作重点均放在提高解析正确率和降低维护成本上以推动技术水平进步为首要目标。
至于人机对话领域,在2016年,自然语言解析系统大多还是基于规则的。一套目前,人工智能领域一二梯队的公司基本上都已经拥有了相当成熟的基于深度学习的自然语言解析系统。对于公司而言,对技术的研究已经到了边际效用递减的程度可做的工作虽然还有很多,但技术已经不再构成人机对话产品的核心竞争力,产品开始回归到其解决用户问题的本质。对于产品经理而言,怎样最大化利用已有技术,以解决用户疼户的真实需求,才是这个阶段的工作核心。