|你看到的AI与智能无关( 三 )

如果你需要训练一个意图，要生成1000句话来做素材，那么“找100个人，每人写10句” 的训练效果要远好于 “找10个人，每人写100句”；

是用场景来分意图、用语义来分意图和用谓语来拆分意图，怎么选？这不仅影响机器人是否能高效支持“任务”之间的跳转，还影响训练效率、开发成本；

有时候意图的训练出错，是训练者把自己脑补的内容放进去了；

话术的重要性，不仅影响用户看着舒不舒服，更决定了他的回复的可能性——以及回复的回复的可能性——毕竟他说的每一句后面的话，都需要被识别后，再回复；

如果你要给一个电影院做产品，最好用图形化界面，而不要用语言来选座位：“现在空着的座位有，第一排的1 ， 2 ， 3 ， 4….”

这些方面的经验和技巧数都数不完，而且还是最浅显、最皮毛的部分。你可以想象，对话智能的设计规范还有多少路要走——记得，每个产品还是黑箱，就算出了好效果，也看不到里面是怎么设计的。
“ 一个合适的AIPM ”
当真正的人工智能实现之后，所有产品经理所需要做的思考，都会被AI代替。所以，真正的人工智能也许是人类最后的一个发明。在那一天之前，对话智能产品经理的工作，是使用各种力量来创造智能给人的感觉。
AIPM一定要在心中非常明确 “AI的归AI ，产品的归产品” 。做工具的和用工具的，出发点是完全不同。应该是带着做产品的目的，来使用AI；千万不要出现“AIPM是来实现AI的”这样的幻觉。

我们都熟悉， PM需要站在“人文和技术的十字路口”来设计产品。那么对话智能的AIPM可能在这方面可能人格分裂的情况更极端，以至于甚至需要2个人来做配合成紧密的产品小组——我认为一个优秀的对话智能产品经理，需要在这三个表现优秀：
1. 懂商业：就是理解价值。

对话产品的价值一定不在对话上，而是通过对话这种交互方式（CUI）来完成背后的任务或者解决具体问题。一个本来就很强的APP ，就不要想着去用对话重新做一遍。反而是一些APP/WEB还没有能很好解决的问题，可以多花点时间研究看看。
这方面在Part 4 里的对话智能的核心价值部分，当中有详细阐述，在这里就不重复了。
2. 懂技术：理解手中的工具（深度学习 + GOFAI）
一个大厨，应该熟悉食材的特性；一个音乐家，应该熟悉乐器的特征；一个雕塑家，应该熟悉手中的凿子。大家工具都差不多，成果如何，完全取决于艺术家。
现在， AIPM手中有深度学习，那么就应该了解它擅长什么和不擅长什么。以避免提出太过于荒谬的需求，导致开发的同学向你发起攻击。了解深度学习的特性，会直接帮助我们判断哪些产品方向更容易出效果。比如，做一个推荐餐厅的AI ，就比做一个下围棋的AI难太多了。
下围棋的产品成功，并不需要人类理解这个过程，接受这个结果就行。而推荐一个餐厅给用户，则必须要去模拟人的思维后，再投其所好。
人们在想要推荐餐厅的时候，通过对话，了解他的需求（绝对不能问太多，特别是显而易见的问题，比如他在5点的时候，你问他要定几点的餐厅）
对于围棋而言，每次（单次）输入的可能性只有不超过棋盘上19x19=361种可能性；一局棋的过程尽管千变万化，我们可以交给深度学习的黑箱；最后决定输赢所需要的信息，全部呈现在棋盘上的落子上，尽管量大，但与落子以外的信息毫无关系，全在黑箱里，只是这个黑箱很大。最后，输出的结果的可能性只有两种：输或者赢。