转行AI产品经理,需要做些什么

小糖人游戏

不知道你有没有听说过小糖人游戏。

一个人成为穷人或者富人,到底是天注定还是靠打拼?天赋秉异和杰出才能在财富累积中,到底能起到什么作用?

为了找到这两个问题的答案,1996年,美国布鲁金斯学会(Brookings Institution)的Epstein和Axtell一起用计算机模拟开发出来了一个人工社会财富积累的模型,他们称之为“Sugarscape”,通常翻译为“糖域”,我在这里将其翻译为“糖人国”。

游戏很简单:

在一个二维的虚拟世界中分布着固定的“糖”资源,而随机分布的Agent(可以翻译为“小糖人”)在二维世界中游走,并通过不断的收集身边的“糖”来增加自身资源。

游戏设定每个小糖人都会在一个周期中消耗一定单位的糖,当自身的糖消耗光的时候,这个小糖人就会死去。

计算机模拟出来大概就是下图这个样子。

这个游戏中的“糖”就相当于财富,而每个Agent就相当于社会中的人。

上图左侧是糖人国的糖资源分布情况,由50×50的单元格组成,深色的格子含糖高,浅色的格子含糖少,白色格子的不含糖。

由图可以看出:糖人国境内西南和东北有两座深色的糖山,是糖资源富裕区。与此同时,棋盘上有大片浅色地带(糖资源稀少区域)和白色无糖区(糖资源贫瘠区)。

上图右侧,是250个小糖人(黑点)被随机的播撒在这个棋盘的各个角落,它们在棋盘上漫游,寻找和积累糖资源。每个小糖人都是单独的个体,它们有能力吸收信息,观察四周,并做出行动和选择。

Epstein和Axtell给这些小糖人设置了类似于人的简单决策规则:

  • 小糖人的视力可在东西南北四个方向观测,目标是发现含糖最高的地块并积累糖,一旦单元格里的糖被吃掉后,过一段时间能重新长回来;
  • 小糖人所积累到的糖如果跟不上自身新陈代谢消耗,那么小糖人将会饿死,计算机会将其清除出局;
  • 250个小糖人被随机分配不同的禀赋:一个禀赋是视力的好坏(有人能看到6格之外,有人只能看到眼前的1格);二是新陈代谢的能力(有人代谢一次只消耗1单位的糖,有人则需消耗4单位的糖)。
  • 一切设定完毕,计算机按下“启动”按钮。

实验进行了189次之后,里面10%的糖人获得了比较多的“糖”,特别是其中2个糖人,他们获得了惊人的250个糖资源;而很多糖人要么垂死挣扎,要么已经死去。

189次“糖人的选择”之后,王健林和马云出现了。

上图的横轴是表示小糖人们所拥有的糖量(财富量),左侧少的是穷人(Poorer Agents),右侧多的是富人(Richer Agents),纵轴则是糖人国中穷人和富人的人数。

根据Epstein和Axtell在程序中的设置,我们可随意调整小糖人的各种初始参数,瞧瞧到底哪个参数引发了糖人国的贫富分化。

首先我们都可以想得到,应该是每个人的禀赋不同导致了贫富差距。比方说,有的小糖人视力6倍好于同类,能看到更大的棋盘,更容易找到富糖点;同样的,有的小糖人新陈代谢只有同类的1/4,更易于积蓄余糖,抵御饥荒……

是否这些拥有天赋秉异的小糖人最终演变成了富人?

答案是“No!”

因为,小糖人的个人能力差异是计算机随机分配,按照逻辑来推算,最终财富的分布也应该近似于均匀的随机状态。

但模拟结果并非如此,有些有着很好的视力和很低代谢消耗的小糖人照样分布在穷光蛋的那一群人里——天赋秉异只是增大了你致富的一点儿几率,但并不能完全保障你就能够变成糖人国的富人。

那是不是小糖人降生于糖山,毫不费力就可大捞特捞,瞬间致富;有的小糖人生在贫瘠之地,历尽辛酸找到含糖区算是命大,个别糖人在寻找途中就被饿死——这与巴菲特强调他的运气和其相似,他说自己如果出生在索马里,也许刚刚出生没多久就被饿死了,哪里还有机会成为世界首富?

答案自然也是“No”!

因为,一个小糖人占有资源的优劣也是计算机自动给予的,诞于糖山或诞于荒漠,完全遵循随机原则。按照这个逻辑推算下来,假如天生资源决定了贫富差距,那么最终富人人数和穷人人数应该差不多才对。

但模拟出来的结果却完全不是,这就否认了“出身决定一切”是贫富分化产生的全部原因。

说到底,你是穷人他是富人,真实而又符合逻辑的原因究竟是什么呢?

正确的答案是——天赋秉异+出身位置+随机的运气

天赋秉异和出身位置很好理解,那么什么叫做“随机的运气”?

我们不妨假定有两个小糖人,A和B——程序一开始,两人的视力、新陈代谢、出生地的含糖资源,各方面条件都一样。

这个时候,在视力所及范围内,A偶然随机向东北方的糖山迈出了一步,真是凑巧,这里居然没有小糖人占领,于是他占领了这个格子,财富开始快速累积,变成了富人,然后越来越富;

B同样四处张望,同样出于偶然,它向东南移动了一步,结果渐渐开始远离富糖区,当它意识到方向错误之时,其它糖人早已围满了通往北方糖山的路径,于是它再无机会,只得随机漫游,在资源贫乏区域拼命采集,却也只能仅顾温饱,最后变为最贫穷的那122个小糖人之一。

就这样,两个天赋秉异和出身都差不多的人,一个微不足道的选择差异,最终导致了其社会财富积累出现了天壤之别,这也可以称之为所谓的“蝴蝶效应”——初始条件极为微小的改变,最终引发结果的巨大差异。

找到糖山

只说要聊一聊这个小游戏,并不是讨论贫穷和富裕的的形成原因,而是和大家讨论一下,这个小游戏是否对我们的工作和决策有没有指导意义。

天赋禀异和随机运气我们无法左右,但出身位置是我们可以选择的。

根据以往技术演化,我们可以把公司发展分为三个阶段:

第一阶段,在技术发展的早期,技术不成熟,以研发为主,需要投入大量科研经费,且结果不确定;这一阶段的玩家主要是资金雄厚的大公司,他们有财力投入,注重科研。这一阶段的公司多以技术驱动。

第二阶段,技术已经相对成熟,应用广泛,掌握该技术的人才不再稀缺,中小公司很容易应用到自家产品之上;这一阶段竞争者众多,大家比拼的不再是技术能力,而是产品能力。谁能够把技术和场景更好地结合起来,做出优秀的产品,谁就能快速占领市场。

第三阶段,随着优秀产品的出现,场景和技术结合的路径的出现,大家都明白了应该在什么场景下做什么样的产品;各家的产品都已经成熟,大家无非是抄来抄去,在优化用户体验上已经没有太多的空间。这个时候,大家比拼的就不再是产品能力,而是运营能力。谁能够把营销做好,把运营做得更顺畅,谁就能更持久地获取和留存用户。

而现在,AI的发展还处在第一阶段。研发占主导地位,技术还未扩散,所以寻找糖山就显得尤为重要。

2019年8月28日中国人工智能计算大会的主办方发布了《2019中国人工智能计算力城市排名》,那么这些上榜城市,就是“糖山”。去一个三四线城市做人工智能显然是没有发展空间的,要想做人工智能就去北上广深杭。

但是这只是说去这些城市工作,那么去大公司还是小公司呢?我的建议是去知识密度大的地方

现在人工智能还处于发展阶段,各项技术方案还没有成熟,一个项目的不确定性要大于确定性。更因为算力和数据的门槛,决定了做人工智能必须要有足够的资金支持,也只有大公司才玩得起人工智能。

根据《2018年中国企业人工智能技术发明专利排行榜(前100名)》,这些企业的专利方向主要包括计算机视觉、智能语音技术、自然语言理解和数据挖掘等领域。围绕人工智能算法的技术应用,主要涉及自动驾驶算法、智能影像辅助诊疗、人脸识别相关应用、智能音箱等语音交互、AI芯片的IC设计等领域。对我们来说这些公司就是糖山的山峰

总结

孟母三迁的故事大家都听说过,耳闻目染的原理大家也都知道,对于打算转行的朋友来说,这些公司是不错的选择。

因为去这些公司知识密度要更大,能更快接触到AI前沿知识和科研成果,第一手的资料和先机,当获取到更多的信息后,你就会比其他人能看的更远。对想转行做AI的小伙伴来说,去北上广深杭的AI大公司,是最优选择。

在一线城市,在头部的AI公司,是知识密度最高的地方,在那里你可以更快更早接触到最先进的科技成果。

但是AI公司这么多,该去哪一家呢?去什么岗位呢?

比较优势

比较优势是一个经济学概念,这个理论是英国经济学家大卫·李嘉图在19世纪提出的,讲的是只要两国之间存在生产成本的差异,即使一国处于绝对的劣势地位,贸易仍然会发生且会使双方都受益。

一个多世纪以来,美国是世界上最大的服装制造商。然而现在世界上30%的服装都是由中国制造并出口的。为什么呢?

美国一个工人,每小时可以生产2件T恤,0.02架飞机;中国一个工人每小时生产1件T恤,0.01架飞机。这样来看,美国工人不论是在生产T恤上还是飞机上都有绝对优势。

假设一件T恤具有10块钱的价值,1架具有飞机100万的价值。美国工人制造花一小时生产T恤能产生20元的价值,但是生产飞机可以产生2万元价值。所以美国工人生产飞机更具有优势,也就是说美国工人在生产飞机上具有比较优势。

在中国一个工人一小时薪资是2块钱,美国工人一小时的薪资是8块钱;美国工人生产一件T恤的利润是6元,中国工人生产一件T恤的利润是8元。所以中国工人和美国工人在生产T恤上就具有比较优势。

我们会发现,“比较优势”在某种程度上、在进行抉择时,比“绝对优势”更加有效,“比较优势”在生活中的应用非常广泛,同时可以应用到我们的职业选择上。

转型到AI产品经理,找到自己具有比较优势的公司和岗位,再加以选择也许对我们更有利。现在好多小伙伴都是从事产品经理岗,只不过服务对象不同,所处行业不同。产品经理在中国发展了十几年,已经分工很细了,

1997年网易公司成立,1998年搜狐、腾讯、新浪成立,1999年阿里巴巴成立,2000年百度成立,2002年博客成立,2003年淘宝成立。

在这期间,国外产品经理已经是一个成熟的岗位了,但是在国内还被称为项目经理。产品经理这个岗位真正被大众所熟知是2010年后,以乔布斯张小龙为首的产品经理大神开始走向大众视野。经过移动互联网大潮,现如今产品经理已经细分到了如下岗位。

上图是我在招聘网站,整理了3000多个产品经理岗位,根据产品属性、所处行业、服务对象和业务类型梳理出来的,现在的产品经理岗大概划分是这样的。中台产品经理、物联网产品经理属于是最近两年才火起来的;AI产品经理刚刚起步,但是也已经有了如下划分。

从产品经理转型到AI产品经理,如何选择呢?

找到自己的比较优势,充分发挥之前的行业和工作经验积累,而不是从零开始。现在大家还都在起跑线上,怎么找到自己的比较优势,也许能够弯刀超车。例如之前做后台系统的也许在智能客服系统上会有优势,之前做硬件产品的也许在智能家居上更有优势。

AI产品经理现在还处在萌芽阶段,今后肯定会像产品经理岗位一样越分越细,现在找到一个领域深耕下去。随着时间的推移你就是行业专家了。

以上是举例产品经理转行AI产品经理如何寻找比较优势,至于技术岗、亦或是其他岗位转行其实都具有自己的比较优势。要多思考,多比较。找到最优选则,有时候选择比努力更重要。

沙滩上学不会游泳

我们今天是在讨论怎么转行到AI产品经理,而不是要不要转行到AI产品经理。要想能尽快翻过墙去,最好的办法是先把帽子扔过去。

游泳的时候,你一定碰到不少“菜鸟”,坐在岸边的长椅上,眼巴巴地看着水中自由游泳的同伴,问他们为什么不下水一起玩耍,理由竟然出奇地相似,“我不会呀,我又没学过!”“到水里手怎么划,腿怎么动?万一呛水了怎么办?”

我小时候在农村,夏天河里涨水,一群小孩子站在桥面上,轮番跳水。我站在桥沿试几次却没有勇气跳,正要打退堂鼓,冷不防被人推了一把,就这么掉进水里了。当时又气又急又害怕,但求生的欲望使我拼命地划拉双手,两腿乱蹬,没成想就会了,游泳就是这么简单。

要想更快转行到AI产品经理,先去尝试做一些项目,或者给AI产品经理打一些下手,或者做一些兼职AI产品经理的活。不断地逼迫自己去找到解决问题的答案,在不知不觉中你就转行成功了。

我有一位朋友打算从程序员转行到运营。不知道该如何开始,然后自己编写了一份看起来不错的运营的简历。投了一些岗位,收到了几个面试邀请,当然面试的时候一问三不知。但是他知道了用人单位对这个岗位人的要求。然后买书,买课程,有了重点的学习目标。编写简历我们不做讨论,打算转行先跳下水再说,沙滩上学不会游泳。

改变你的关系网

成年人的最佳学习方式不是独自学习,而是在情境中学习,有效的学习方式是进入相关情景找到适合你的学习共同体。你要知道,如果你转行成功,那么那个时候你的关系网肯定和现在不一样了,那是不是你先进入那个关系网,然后就能更大概率转行成功呢?

在每个行业或者技术刚刚萌芽的时候,往往是从科研院所或者头部公司开始的——那里是知识密度最大的地方。但是技术就像水一样,只要是有落差,就会从高处流向低处,所以科技公司经常会举办一些比赛或者讲座。你参加比赛或者讲座,就会和与你相似的人聚集到一起。你们就是一个学习共同体。

试想一下,线上你有各种专业社群,每天能看到行业内的信息,线下能接触到志同道合的朋友。你的生活自然会被改变,当你的关系网改变了,反过来,你的关系网也会改变你。

总结

说了这么多,都是在说如何选工作城市、选公司、选行业、选领域。改变关系网,开始进入这个行业。

选完之后呢?要学什么?要学技术吗?要报班吗?这个咱们《转行AI产品经理,第三步怎么走》再说!

作者:老张,微信ID:zjl12224。智能保险产品经理,运营军师联盟创始人之一,《运营实战手册》作者之一。

本文由 @老张 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。

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