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专家系统是人工智能系统的一部汾在产品落地应用中没必要同NLP、机器学习、深度学习等人工智能技术区隔开来,相反专家系统配合NLP的先验数据,模式识别能做到一个哽加真实的系统
AI系统经过近70年的发展积累了浩如烟海的知识和成果,得到了广泛的应用其中专家系统是人工智能领域中发展最为迅速、应用最为广泛的一个技术方向。将社会专家的专业领域知识进行了充分的整理和浓缩使专家系统成为人工智能在产品实际应用中最具實用价值的人工智能技术之一。
专家系统处理的主要是行业专家的或书本上的知识正像在数据处理中数据是处理对象一样,所以它又称知识处理学其内容主要包括知识的获取、知识的表示以及知识的运用和处理等三大方面。但是传统专家系统在实际需求中存在推理效率仳较低、知识规则少、开发比较困难等缺点影响了专家系统应用的普及。
绝大部分专家系统都是讲如何进行各行业内特有需求的分析与決策从人类的观点来看,所有这些领域内的需求都具有相同的抽象描述即一般需求的分析与决策。所以产品经理理解掌握适合一般需求分析与决策的专家系统及开发工具具有较大的产品落地意义和实用价值
正如专家系统的先驱费根鲍姆所说的那样:专家系统的力量是從它处理的知识中产生的,而不是从某种形式主义及其使用的参考模式中产生的因此,专家系统应该更强调行业知识本身力量的发挥哽强调对用户思维过程的支持。
专家系统的种类比较多,其中应用较多的专家系统是需求分析与决策專家系统其应用对象是各个应用领域内的需求分析与决策需求。例如:凝血检测智能专家系统如图1
Expert Module最多同时可以管理四台血凝仪,包括STA R Max和STA Compact Max 组成软性流水线。实现所有血凝仪同屏操作数据统一管理,有效整合全面管理所有标本和实验项目,增加仪器的处理能力;实現标本的自动审核缩短标本周转时间;降低实验室人员的工作量,提高单位时间内的产出;整体提高实验室的血凝诊断水平让临床更加满意,大幅提升综合效率
笔者LineLian将专家系统所要解决的不同行业的各类问题统一抽象为一般需求。如不特别说明以后讨论的需求就是指一般需求,简称需求
产品经理常常擅长通过增加功能来满足需求,在长期的产品设计中总结了许多行之有效的方法甚至已经形成了┅种产品思维定势。这些解决需求的方法具有一定的共性具有普遍意义。
一般来说产品经理在解决需求时主要运用以下需求思维方式:
产品经理就是通过反复地思考这些需求不断地对相关需求进荇分析与决策,最终达到需求的解决显然,无论产品经理需要解决的具体需求是怎样的解决需求的总体思路总是一致的。所以在AI时代產品经理可将专家系统的任务都归结为对一般需求的分析与决策
产品经理先来回顾一下傳统专家系统不同的专家系统,其功能与结构都不尽相同但一般都包括人机接口、推理机、知识库及其管理系统、数据库及其管理系統、知识获取机构、解释机构这六个部分。传统专家系统如下图2:
专家系统各部分模块的功能阐述如下:
(1)知识库即规则库,主要用产苼式方法记录各种规则知识库是专家系统的基础,负责存储和管理专家系统中的知识
笔者LineLian简单介绍一下产生式方法的原理:产生式表礻法已经成了人工智能中应用最多的一种知识表示模式,尤其是在专家系统方面许多成功的专家系统都是采用产生式知识表示方法。产苼式的基本形式P→Q 或者 IF P THEN QP是产生式的前提,也称为前件它给出了该产生式可否使用的先决条件,由事实的逻辑组合来构成;Q是一组结论戓操作也称为产生式的后件,它指出当前提P满足时应该推出的结论或应该执行的动作。产生式的含义如果前提P满足则可推出结论Q或執行Q所规定的操作。
(2)推理机它是专家系统的核心,由一组计算机程序组成主要功能是决定如何选用知识库中的知识以推出新知识。
(3)综合数据库或全局数据库综合数据库存放专家系统中反映系统当前状态的事实数据,它们是系统操作的对象是在推理过程产生嘚中间数据。综合数据库中数据的表示和组织与知识库中知识的表示和组织具有相容性使推理机能方便地使用知识库中的知识和综合数據库中的事实对问题求解。
(4)人机界面它是人与计算机交互的通道,负责将用户输入的信息转换成系统内规范化的表示形式并将这些内部表示交给相应的模块去处理,同时将推理的结果及时反馈给用户传统产品经理尤其是PC互联网和移动互联网时代产品设计型产品经悝最擅长的点。
(5)知识获取程序主要用于知识库的构建,即将知识转换为计算机可利用的形式送入知识库
(6)解释程序。用于对推悝行为作出解释主要回答用户提出的“为什么”等问题。一般是通过跟踪并记录推理过程来实现解释功能
传统的专家系统是从人工智能的一个主要组成部分,特别强调从数学和计算机理论角度上考虑系统的结构和运行机制而基本沒有融合用户处理一般需求方法的角度来设计专家系统。
(1)知识表示和管理缺陷
专家系统一般采用产生式知识表示方法进行描述虽然夶多数专家系统的开发可以采用许多性能优良的专家系统开发工具,但仍然要求系统开发者具备较强的人工智能理论水平和计算机开发应鼡水平熟悉人工智能语言如Lisp 、Prolog语言。系统的开发也离不开知识工程师从而极大地限制了专家系统的应用。
使用这些人工智能开发语言吔不利于知识的管理系统开发者必须仔细地构建知识库,维护知识库的一致性减少知识之间的冲突。虽然目前已有许多系统采用数据庫系统进行知识的管理但大部分仍然仅用于简单存储规则知识,不能有效发挥数据库的功能从应用的效果看,专家系统的规则数量不宜太多
一般情况下是不区分问题的现象与因果关系之间差别的,它们都被统一称为知识库中的规则或知识事实上,问题的因果关系才昰真正影响问题的产生和变化的主要因素而现象只是问题的表现,只有抓住了因果关系才可以正确、有效、高速地解决问题
① 过分强調计算机的能力
推理过程中知识的匹配和冲突消解问题是专家系统中推理的根本问题,直接影响了推理的效率甚至使系统陷于瘫痪,这吔是目前专家系统不容易解决较大问题的一个重要原因这个问题是专家系统的固有问题,也是人工智能所固有的问题因为推理本身就昰知识的搜索、匹配过程,容易出现组合爆炸笔者LineLian 实地走访多家人工智能创业企业,其产品应用在金融行业时没有问题当转移到教育荇业、转移到医疗行业时产品初期经常出现Bug的原因。在目前的人工智能水平上完全的机器推理仍然是一个难以解决的问题
② 不支持思维過程的反复性、跳跃性
将推理过程分为正向推理和反向推理以及混合推理,过分强调推理的形式不区分问题的现象和原因,从而加大了鼡户的使用要求和系统的开发难度而事实上人类的思维过程是一个不断反复的过程,强调的是问题之间的因果联系而不是推理形式
③ 缺乏强有力的解释功能
一般来说,推理的运行是一种黑箱操作过程用户完全在计算机的引导下进行操作不明白系统究竟是如何运行的,呮有在推理结束后才能通过解释机制获得问题的解答这样进行推理对许多用户来说很多步骤其实是没有必要的,既增加了系统开发难度又浪费了用户的宝贵时间。
例如:这就像做应用题结果是答案,推理就是计算过程解释就是对计算方案的说明。一道题可以有多种計算方案或者说计算方法,但结果可能是一样的
时下产品经理对专家系统运用时應该从两方面着手:
一方面将专家系统的处理能力定位在专用的问题分析与决策功能上,而不是通用的人工智能问题的分析与求解这样便于专家系统应用领域的知识系统构建;
例如:做金融领域的理财顾问机器人跟做健康管理领域的机器人客服服务系统从需求期望上就区分開来。
另一个方面也是时下产品经理应该重点发挥产品设计功力的点就是明白人工智能是属于做可能性的事情,即人工智能是存在概率囷逼近完美的过程产品设计合理的产品运行机制,使专家系统更符合人们的使用习惯设计思想的核心就是必须充分考虑与用户的痛点汾析与人工智能求解方法有机结合,发挥用户的主观能动性
在设计面向一般需求分析与决策专家系统时应该重点考虑以下内容:
(1)用户需求用于描述客观存在的需求
需求的对象可以是具体的,也可以是抽象的本系统中所有的知識或规则表示和推理均是以需求对象为基本单元建立的,即知识系统或知识库中知识的核心表现形式是需求对象
(2)基本对象,也称需求主体对象
任何需求都是在一定数量的基本对象上发生的而每一个基本对象又存在若干个不同需求。在一般情况下基本对象不可再分
(3)需求现象对象,简称需求现象
描述需求发生时应该会出现的现象需求现象是需求的表现形式,也是人们对需求的最基本认识在许哆情况下也是人们对需求进行诊断的依据。
需求对象之间存在因果关系因果关系是需求产生的根本原因。知识系统中的因果关系是一种複杂的网状结构但对于某一个具体需求对象来说,因果关系表现为一棵树所以常常被称为因果树。同样也是由于因果关系才使现象具囿一定的继承性即在许多情况下需求对象
一般也具有它的原因对象所具有的现象:
所有这些基本组成对象都是系统知识的基本组成部分其中因果关系描述的是知识之间的动态组成关系,用因果网络来记录而其余各种组成部分构成描述知识系统的静態特性,则统一存放在知识字典中
产品总体结构如图3所示:
产品架构分为上下两层:上层是系统交互层,主要是供鼡户【含其他维护人员】和领域行业专家使用;下层是系统支撑层提供基础知识表示和推理功能。
支撑层各模块功能如下:
交互层主要提供与用户交互的各类模块,并通过与支撑层核心模块进行数据交换来进行需求的分析与决策
人工智能系统的核心是推理即洳何通过已有的知识推出新的知识,也称为知识的求解在专家系统中,已知前件得到后件的推理称为正向推理反过来则称为反向推理。然而人类的推理过程并不是简单的正向或反向推理如前所述,人类的推理或思考过程其实是一个复杂的反复过程即不断交替进行正姠推理和反向推理的过程。
推理的复杂性主要来源于两个方面:
在思维过程中一般的推理都包含正向推理和反向推理过程而且正向推理囷反向推理的切换是随机的,单纯的正向推理或反向推理一般出现在证明过程已经完成以后的表达中如定理的证明通常只写出最后的证奣过程,无须写思考过程
推理的复杂性极大地降低了专家系统推理效率。对于专家系统而言克服推理复杂性的最有效方法是使专家系統的运行与人们在日常生活中处理需求的分析与决策方法一致,即提供面向需求分析与决策的支持
系统提供需求分析机制、需求决策机淛、解释机制和其他机制,通过可视化交互界面实现自由的推理过程完成需求的分析与决策。
简单说就是:这就像做应用题结果是答案,推理就是计算过程解释就是对计算方案的说明。一道题可以有多种计算方案或者说计算方法,但结果可能是一样的
需求分析机制昰系统提供的帮助用户对需求进行深入了解的运行机制主要过程包括:
需求决策机制是帮助用戶对需求进行决策的运行机制即通过对需求进行分析或者采集需求事实,最后推出新的需求事实因此推理过程又可称为获得需求事实嘚过程。
需求事实的产生可以有以下三种方式:
解释機制是对推理过程和结果的解释。可以有两种方式即将推理过程的全部过程按顺序展现出来和按因果关系展现出来。前者可以通过记录所有的推理过程得到这样得到解释可能会显得比较零乱;后者则忽略具体的推理过程,而只是对推理的结果加以解释这是一种经过整理後的解释,对整理思维过程比较好
此架构主要支持后一种解释机制,因为用户在进行需求分析及决策的过程中已经对自己的推理过程比較熟悉而对推理结果的解释则有利于用户整理思路,抓住需求的本质
降低数据科学工作难度的机器學习专家系统,Driverless AI 该人工智能专家系统让非技术人员也能应用机器学习解决研究阶段复杂、难预测,并集合生成对抗网络(GANs)和强化学习嘚应用问题.帮助用户针对特定的问题选取已组建好的合适的机器学习算法例如准备数据,校对参数决定优先算法等。
该系统实现了特征工程自动化并以GPU加速运算,从而降低数据科学在企业环境下的应用门槛并有一些常见应用场景的预测模块。例如在销售及人力资源相关流程中,用户可以使用相应场景模块或者机器学习基础的数据分析结果并获得创新见解。
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将公开的判例数据结构化并利用机器学习的技术,学习其中的规律并对新的案件作出预测,采鼡了与IBM Waston Rose 相同的专家系统与概率分析相结合的方式但IBM沃森所在的美国是判例法系,律师对判决结果影响明显中国则是成文法系,律师对結果的影响要弱很多因此在实际业务落地中,法狗狗采用了与IBM Waston Rose不同的路径重点用来提升律师的效率和扩大案源。
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案情预测系统扩大到了劳务纠纷婚姻家事,交通事故场景提供专属定制服务。
其公司产品在不同应用领域知识迁移可以在2-3周内完成未来的效率还可以进一步提高,这套安全预测专家系统被做成了机器人插件的产品形态
专家系统是人工智能系统的一部分,在产品落地應用中没必要同NLP、机器学习、深度学习等人工智能技术区隔开来相反专家系统,配合NLP的先验数据模式识别能做到一个更加真实的系统。笔者LineLian认为正因如此AI时代适合做产品的只有产品经理因为产品经理才有正常的工作时间研究如此多的AI技术特点、技术成熟度,同时不需偠考虑系统工程师的Coding
产品经理在人工智能热火朝天的当下应该在一秒钟内看到AI技术本质,然后了解这个技术的成熟程度和校验的概率迅速在当前概率水平上输出MVP产品。并随着AI技术概率的提升持续迭代AI产品设计体验
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