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本文將圍繞AI產品在當前環(huán)境下的熱門應用來進行探討，涵蓋了語音識別、圖像識別、NLP自然語言處理、知識圖譜等產品化落地的場景。
人每天做的最多的事情就是看、聽、說、思考、決策，這是人這個復雜系統(tǒng)需要具備的能力，那么如果要做像人一樣的智能機器，最基礎要解決的問題便是圖像處理的能力、聲音的處理能力、口語的處理能力、邏輯推理能力，具備了這些能力之后，人才能做更多的事情，同理機器也就能做更多的事情。
機器學習作為人工智能的實現(xiàn)手段之一，核心是用算法來解析數(shù)據、從數(shù)據中學習規(guī)律，再對現(xiàn)實世界中的事件做出決策和預測。由于強依賴數(shù)據，對于數(shù)據的處理和應用便顯得極為重要。
AI場景中需要面臨大量的非結構化數(shù)據的處理，涉及了大量的人力工作在里面。在當前發(fā)展的階段，我更愿意稱它為「人工」智能。
構建AI產品需要經歷的幾個核心階段，簡單概括為業(yè)務梳理階段，準備數(shù)據階段，設計產品研發(fā)方案階段。
不同的行業(yè)有不同的行業(yè)背景，在設計產品方案之前需要了解自身所處行業(yè)的業(yè)務邏輯及面臨的需求痛點，AI產品本質上解決的是效率問題，不管是提高信息生產的效率還是信息傳遞的效率，首先需要找到存在效率問題的場景及識別是否高優(yōu)解決。
1）確定業(yè)務流程：畫業(yè)務流程圖，梳理不同角色在業(yè)務間的順接關系
2）業(yè)務分類：分析不同環(huán)節(jié)間信息如何傳遞，按照不同的需求類型進行分類。
3）資源評估：評估現(xiàn)有數(shù)據資源，是否有足夠多的數(shù)據支撐產品的開發(fā)；若業(yè)務積累數(shù)據不夠或質量不佳，有沒有其他渠道收集數(shù)據，或數(shù)據治理的方式。
4）確定優(yōu)先級：哪些問題可以優(yōu)先解決，按照重要緊急系數(shù)進行劃分。
在構建AI產品的工作流中，準備數(shù)據是重中之重，極其關鍵的一個環(huán)節(jié)，數(shù)據的好壞直接影響了模型是否可用，也是花費精力和工作量最多的一個環(huán)節(jié)。準備數(shù)據的過程包含了收集數(shù)據、治理數(shù)據、標注數(shù)據。
1）收集數(shù)據：一般收集數(shù)據的方式有整理并收集內部積累的業(yè)務數(shù)據、向數(shù)據方購買或合作獲取數(shù)據、通過爬蟲系統(tǒng)獲取網絡上公開的數(shù)據、通過終端設備采集上報數(shù)據。
2）數(shù)據治理：通常我們從多個渠道收集上來的數(shù)據是無法直接利用的，因為不同渠道對數(shù)據的定義以及生產和使用場景不一樣，想要進行使用，需要進行一系列的數(shù)據處理流程，治理數(shù)據是一個復雜的過程，包含了數(shù)據質量、數(shù)據標準、數(shù)據安全等多個方面的處理技術及方法。
3）數(shù)據標注：數(shù)據標注就是將數(shù)據打上相應的標簽。AI產品需要處理大量非結構化的數(shù)據，數(shù)據標注的意義是將人積累的經驗判斷的信息標注到數(shù)據上，讓機器能夠理解和可讀。數(shù)據標注的流程可以分為：確定數(shù)據標注的目的、制定標注標準、進行數(shù)據標注、標注結果驗收。
獲取知識 - 拍照識別植物 ，進行植物研究；
輔助教學 - 快速識別植物，了解植物基本信息，簡化學生認知；
興趣愛好 - 旅行游玩，掃描識圖增加趣味。
基于具體的應用場景，梳理核心要解決的問題，例如植物識圖，最簡單的場景是要輸入一個植物圖片進去，返回正確的植物名稱，屬于典型的分類問題。
我們想要準確識別植物圖片，首先第一步要厘清植物一共分為多少種，每種植物具有怎樣的特征。下圖是以不同植物的生存方式作為分類邏輯進行劃分的，可作為參考。分類方式有很多種，核心需要確認并統(tǒng)一制定一套標準，方便日后的維護和擴充，也為后續(xù)模型訓練打下基礎。
制定標準的過程非?？简灝a品經理對需求場景的理解以及對特定場景下知識背景的研究，標準的覆蓋范圍直接影響了最終產品所解決問題的范圍。
根據分類標準分別為每一個類目采集樣本圖片。通常會有專門的采集數(shù)據的平臺，我們只需創(chuàng)建任務類型，定義數(shù)據采集的范圍及需要訪問的網站或鏈接，即可完成自動化數(shù)據的采集。
將采集上來的樣本圖片分別打上對應的分類標簽。打標簽的過程可分為人工打標簽、機器打標簽。通常公司內部都會搭建專門打標簽的數(shù)據服務平臺，例如百度有自己的眾包平臺，專門提供各個部門關于數(shù)據標注的服務。此外市場上也有專門做數(shù)據標注的公司，例如云測數(shù)據這樣的平臺。
卷積神經網絡CNN，是目前主流的處理圖像問題的技術。它包含了圖像內容定位、目標分割、目標關鍵點檢測、目標分類等關鍵技術，能夠快速提取圖像特征。在介紹CNN之前先了解一下什么是神經網絡。
神經網絡是模擬了生物神經細胞傳遞信息的過程而構建的神經元模型，主要包含了三部分，數(shù)據輸入層、隱藏層、輸出層。
輸入層：就是將基礎數(shù)據錄入到模型中。
隱藏層：也叫計算層，包含了多個參數(shù)的數(shù)學模型計算。
輸出層：經過計算后輸出結果。
計算過程可以簡單理解為：輸入層輸入的每一個數(shù)值在乘以相應的權重后會傳遞到下一個節(jié)點，節(jié)點處會把每一條經過計算的數(shù)據結果進行累加。累加后的值通過激活函數(shù)激活之后，會繼續(xù)作為下一層的輸入數(shù)據參與計算，以此循環(huán)直到計算至最后一層輸出數(shù)據。
每一次訓練數(shù)據的進入，都會將整個神經網絡上的各個節(jié)點權重值更新一次，通過每一層權重值的不斷調整來逐漸縮小誤差，確認最終模型。
卷積神經網絡CNN與神經網絡邏輯一致，同樣包含輸入層、隱藏層、輸出層，區(qū)別在于隱藏層中又會拆分出卷積層、線性整流單元層、池化層、全連接層。
卷積層是為了提取圖像特征；線性整流單元層在進行計算時調用了特定的ReLU激活函數(shù)；池化層是為了將參與計算的圖像特征數(shù)據進行降維處理；全聯(lián)接層是為了綜合計算不同分類的得分，為最后的數(shù)據輸出做準備。
（技術邏輯較為復雜，感興趣的童鞋可以查閱更多資料進行擴展了解，通常此部分為算法工程師處理，產品只需簡單理解原理）。
AI產品經理需要為模型結果負責，在評估模型是否可用上需要建立統(tǒng)一的評估標準，明確評估流程，并通過數(shù)據分析來形成結論。在植物識圖這個場景下，一方面需要評估模型能否成功識別出圖片內容包含植物，另一方面需要對已識別出的植物進行分類準確性的評估。
1）評估標準
評估標準包含了準備測試數(shù)據集，確定評估指標，定義不同情況下的判斷標準。
2）評估流程
所有識圖相關的場景下都要經過先識別再預測，因此在評估過程中，需要著重關注模型是否正確圈選出目標物體，若已框選出目標物體，再做正確與否判斷。
3）評估數(shù)據
確定了評估標準及評估流程之后，要對采集的測試數(shù)據進行逐個評估，此環(huán)節(jié)可以交由數(shù)據標注團隊或者實習生來進行操作，因為個別場景下需要測試數(shù)據量級比較大，為了提高效率需要將任務量進行分攤，大部分公司會設定專門的崗位進行數(shù)據支持。
4）評估結論
準確率指標是為了評估模型對數(shù)據的預測能力；YES判斷正確數(shù)/（YES識別框+NO中應為YES的識別框）。
召回率指標是為了評估模型對圖像識別的能力；已框選植物主體框/應框選植物主體框。
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6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
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