本文尝试在智能时代的大场景下，系统思考产品的变与不变，以及作为产品人的我们，该如何重新定位，抢得智能红利?

　　网易CEO的丁磊最近给大家极力推荐了吴军的《智能时代》，同时提到“人工智能技术在未来十年间将会影响我们生活的方方面面，我们的家具、娱乐、各种服务体验，将会发生颠覆性改变。”

　　吴军在智能时代提出的一个口号：

　　要么成为那2%的受益者，要么被淘汰。

　　那么，《智能时代》里到底描绘了怎样的一种场景?已然来临的智能时代对我们，尤其是产品经理的工作方式、思维方式会带来哪些影响?

　　在吴军眼里，AlphaGo在围棋的对决中大获全胜，到底意味着什么?Google的无人汽车怎么就要让司机同志们全都失业了?

　　更进一步，在智能时代背后，未来的产品的商业模式和形态会发生哪些变化?会有哪些产品机会?作为产品人的我们准备好了吗?

　　带着上述疑问，本文尝试在智能时代的大场景下，系统思考产品的变与不变，以及作为产品人的我们，该如何重新定位，抢得智能红利?

　　1、吴军在智能时代里到底讲了些什么?

　　吴军在智能时代里始终围绕着这样一个命题：

　　“智能时代这次真的来了”。

　　人工智能这个概念实际在1956年达特茅斯学院的会议上就被提出来，到2016年已经经历了60年一个甲子的时间。期间三起两落，第一次是鸟飞派为代表，以规则学习、专家系统为主，期望理解人脑来推进人工智能进展;不过大家也都知道，人类对大脑的理解微乎其微，人工智能技术陷入低谷。

　　第二次是以搞通信的贾里尼克为代表的统计学派，基于香农提出的信息论来解决人工智能的问题。此时，各种智能问题实际上被理解成消除不确定性问题，这种思维模式的升级无疑又把人工智能应用向前推进一步。

　　实际上，确定性思维(又称连续性思维)一直是工业时代的精华，胡适老先生就提出过教诲几代人的“大胆假设，小心求证”，即“先假设一个元模型，然后再通过数据验证迭代构建一个复杂的模型”。无论是牛顿，还是爱因斯坦的成就其实都是基于上述思维构建的成果。

　　而确定性思维缺越来越受到挑战：一方面随着我们对认知的加深，影响这个世界的变量越来越多，另一方面，量子力学的测不准原理等都决定了世界不确定这一基本特性。在未来简史中，尤瓦尔·赫拉利从人类学、历史学等角度也阐述了类似的观点。 他提出了知识的悖论，知识(预测)不改变行为就无用，行为一旦改变，原本的知识(预测)就立刻失去了意义。

　　人工智能虽然像在语音识别等问题上，准确率得到大幅提升，但是由于数据量、计算能力等的限制，大部分应用仍无法商用。

　　人工智能(神经网络)研究的第三次浪潮始于 2006 年的突破。借此浪潮，深度学习(Deep Learning)概念(参见Ian Goodfellow等，Deep Learning，P17)普及开来。而标志性的代表则是，Hinton 和合作者的论文”A fast algorithm for deep belief nets” (深信度网络的一种快速算法)。下面则是深度学习模型示意图：

　　深度学习模型示意图

　　随着互联网、大数据、并行计算等技术的发展，尤其是大数据的数据量大、多维度、完备性等特点加速人工智能的第三次浪潮。

　　2016年，AlphaGo打败了李世石，围棋这个人类引以为傲的棋类竞技项目目前已经远远落后于机器智能;悄无声息间，google的无人驾驶汽车已经行驶了超过200万英里。

　　AlphaGo打败李世石，一战成名

　　从人类历次技术革命的发展历程来看，无论是第一次的蒸汽机革命、第二次的电力革命还是第三次的信息革命，无不推动着既有产业的全面升级。

　　可以预见人工智能将会逐步渗透到社会的各个产业，从而实现“从局部到整体，我们实现智能化社会，从整体到局部，我们实现社会的精细化”的奇妙场景。

　　我尝试用一句话来概括一下智能时代的观点： 一种使用信息(大数据中挖掘)问题解决人工智能问题(不确定性问题)的思维方式出现了，同时，新的生产力(人工智能与大数据等)必会带来新的生产关系(产业)的升级换代。

　　2、智能时代下，下一波产品红利在哪里?其驱动力到底是什么?