人工智能产品经理：人机对话系统设计逻辑探究

回看历史，技术革新周期通常可被分为三个阶段：技术先于产品、产品先于技术、运营先于产品。目前，人工智能周期正在由第一阶段向第二阶段过渡，这个时期不仅是技术为社会生活带来巨大改变的时期，更是产品经理们尽情发挥创造力来影响这个世界的时期。实际上，成熟人工智能产品经理的缺乏，正是当下人工智能技术真正落地、改变人们生活的主要瓶颈。
本书以帮助读者构建人机对话/人工智能产品经理的完整知识体系结构为主脉络，阐述了人工智能对未来社会的影响；举例说明了产品经理应该如何培养抽象、归纳及系统的思维能力；通俗讲解了人工智能方向下蓬勃发展的机器学习、深度学习及自然语言处理技术的必备知识；详细介绍了人工智能技术在人机对话领域的具体应用实践；细致剖析了市面上主流的人机对话开放平台的经典设计，并深入探究了其在设计之初意欲求解的问题。
不论是转行从事人机对话/人工智能领域的产品经理，还是希望在人机对话领域深耕的非技术从业者，阅读本书都能获得更全面的认知和更独到的见解。

朱鹏臻，滴滴出行 AI Labs 产品经理。

在任务型人机对话领域积累有丰富的经验，曾先后负责或参与过平台型、用户型、商业型人工智能产品设计工作，擅长人机对话平台设计以及多轮对话系统逻辑构建。

曾研究机器学习、深度学习、自然语言处理、语音识别、推荐系统、搜索引擎、数据挖掘、知识图谱等8个 AI 领域的基础技术理论，积累有 20 万字总结，得到“互联网优秀作者”认证，相关微博浏览量超70万。

微博@我偏笑_NSNirvana

人机对话系统是AI和机器人领域中的重要分支，值得产品经理认真学习。本书深入讲解各类语音助手背后的对话系统，帮助产品经理快速了解AI技术，构建完善知识体系。

拉夫·瓦格纳曾说：我们在日常生活中所做的99%的事情，都属于洗熨衣服类决策，这些是我们必须完成，并且没有机会比其他人完成得更好，而且没有什么太大价值的事情。人工智能应当也必然会更深地融入每个人的生活，将人们从这类重复性的低价值事务中解脱出来，使人们有更多的精力去从事更有价值的工作。这就是我所憧憬的未来。

实际上，新工具与新技术的应用，使人们不必在低价值的事务上浪费精力，这是从古至今人类不断取得丰硕成果的关键动力。试想一下，如果现在的人们仍然要每天花费八个小时寻找食物，那还谈何进步与发展呢！

除此之外，这次人工智能技术革新，又与过去有所不同。过去随第一次、第二次技术革命所产生的纺织机、蒸汽机、内燃机等，其共同点在于，它们都超过了人类的身体能力。这类机器的发明使人类得以从低价值的体力劳动中解脱出来，也使更多的人得以从事更依赖脑力劳动的工作。人类的基础能力有两种：身体能力和认知能力。

这一次人工智能技术革新的不同在于，机器在某些领域拥有了超越人类的认知能力。人类智能与人工智能将以前所未有的方式共生、协作。

认知层面的协作，相互沟通和彼此理解是必要的前提。鉴于语言是人类最重要的信息传达方式，所以就我个人而言，选择人机对话作为人工智能领域的切入点，也就顺理成章了。

回看历史，技术革新周期通常可被分为三个阶段：技术先于产品、产品先于技术、运营先于产品。目前，人工智能周期正在由第一阶段向第二阶段过渡，这个时期不仅是技术为社会生活带来巨大改变的时期，更是产品经理们尽情发挥创造力来影响这个世界的时期。实际上，成熟人工智能产品经理的缺乏，正是当下人工智能技术真正落地、改变人们生活的主要瓶颈。

前段时间听了梁宁前辈的产品思维课，其中有这样一个观点深得我心：“一个人能从中得到快乐的东西，决定了这个人。”对我来说，能从中得到快乐的事情，是我的思想能够影响更多的人、我做的事情能够改变更多人的生活、我所憧憬的未来尽早到来。

彼得·德鲁克曾说：预测未来最好的方法就是去创造它。我迫不及待地希望迎来一个人类智能与人工智能共生的新时代，每个人都可以毫无顾虑地去从事真正有价值、也真正感兴趣的工作，所以我选择将自己所积累的微不足道的知识分享给更多人，为人工智能真正改变人们的生活尽一点自己的力量。本书的意义，也正在于此。

本书以帮助读者构建人机对话/人工智能产品经理的完整知识体系结构为核心脉络，分类阐述了人工智能对未来社会的影响；举例说明了产品经理应该如何培养抽象、归纳及系统思维能力；通俗讲解了人工智能方向下蓬勃发展的机器学习、深度学习及自然语言处理技术的必备知识；详细介绍了人工智能技术在人机对话领域的具体应用实践；细致剖析了市面上主流人机对话开放平台的经典设计，并深入探究了其在设计之初意欲求解的问题。

第1章试图勾勒出一种对世界未来发展的认知，包括生物碳基算法与计算机硅基算法间的关系；随着人工智能的持续发展，人类思想文化、工作岗位、社会制度在未来可能发生的变化；人机对话的意义及人机交互数十年来的变迁过程；历次技术革新周期背后的阶段发展规律，以及产品经理在不同阶段所扮演的角色。

第2章摆脱了具体的实践细节与工作方法，尝试探寻产品经理，尤其是经常从事平台/系统设计的产品经理处理与解决问题的元能力。阐述了产品经理应当如何对待技术、如何明确自己的定位、如何将抽象能力与归纳能力应用于设计，以及如何在复杂系统逻辑中发现解决问题的杠杆，并介绍了具备一定通用性的平台设计工作流程。

第3章舍弃了晦涩的数学公式，采用定性讲解的方法介绍了人工智能领域下的三类关键技术即机器学习、深度学习、自然语言处理的必备知识，希望帮助读者更好地理解技术边界，进而在将来从事与人工智能相关的产品设计工作时，有能力创造性地提出基于新技术的解决方案，学会利用产品设计弥补技术能力的不足，并能够具备对产品由最初想法到最终落地的整个过程的把控能力，做到对结果负责。

第4章相较于第3章，在经典技术理论的基础上更进一步，从智能搜索与对话交互两个方面，详细讲解了机器学习、深度学习、自然语言处理这些领域的经典模型如何应用于智能交互领域，理论结合实践，真正去解决特定场景下的业务问题。

第5章是本书的核心，5.1 节和5.2 节从全局的角度介绍了目前业内公认的对话交互框架，讲解了目前学术界所采用的自然语言语义的三种表示方式，并阐述了目前市面上主流的对话平台，即 Bot Framework 的由来。5.3 节全面剖析了以 Dialogflow、DuerOS、云小蜜为代表的主流 Bot Framework 的经典设计及其设计思路，并单独介绍了基于对话流/图设计的非主流 Bot Framework，如 Facebook 的 wit.ai 和 KITT.AI的 Chatflow 的设计逻辑。5.4 节介绍了隐藏在设计背后的对话逻辑，并用大量篇幅探究了目前各家公司Bot Framework 设计所存在的问题，最后尝试给出设计与对话逻辑的最优解。

第6章是对第5章的补充，因为对话问题并不是对话平台唯一要解决的问题。一套完整的人机对话平台除第5章所提到的业务运营栏目外，还包括服务管理栏目、系统管理栏目等。同时，数据分析平台也是支撑对话类产品发展不可缺少的部分。

不论是转行从事人机对话/人工智能领域的产品经理，还是希望在人机对话领域深耕的非技术从业者，阅读本书都能收获更全面的认知和更独到的理解。希望本书能对读者有所帮助。

其实本书从真正开始动笔到完成初稿，不过几个月的时间，可是书中相关内容的积累与沉淀从两年前就开始了。写作这本书对我而言，既是已有知识体系化的结束，又是新的开始，使我得以跨过已有知识体系的边界，在新的领域重新经历认知由发散到收敛的过程。

在积累知识及真正动笔完成本书写作的过程中，我得到了许多前辈、朋友的支持、鼓励和帮助，感谢你们，也希望终有一天，我们都能成为自己想要成为的样子。

第1章 绪论 / 1

1.1 人工智能与未来 / 2

1.1.1 DeepMind 与强化学习 / 3

1.1.2 生物与算法 / 4

1.1.3 被撼动的自由主义 / 5

1.1.4 被取代的工作 / 8

1.1.5 新的社会契约 / 12

1.2 人机对话的意义 / 14

1.3 人机交互的变迁 / 15

1.4 需求、风口、周期 / 16

1.4.1 需求与风口 / 16

1.4.2 周期三段论 / 17

1.4.3 周期中的产品经理 / 19

1.4.4 人工智能周期 / 20

第2章 产品经理与系统设计 / 22

2.1 产品经理与技术 / 23

2.1.1 产品经理的技术了解层级 / 23

2.1.2 技术型产品经理的定位 / 25

2.1.3 技术型产品经理的价值 / 27

2.1.4 技术型产品经理的思维能力 / 29

2.2 系统与系统思维 / 33

2.2.1 系统之美 / 33

2.2.2 优秀软件系统的特征 / 35

2.2.3 系统设计的基本问题 / 38

2.3 平台设计通用工作流程 / 39

第3章 人工智能技术 / 42

3.1 机器学习 / 43

3.1.1 机器学习简介 / 43

3.1.2 k-近邻（kNN）算法 / 45

3.1.3 ID3 决策树算法 / 46

3.1.4 朴素贝叶斯分类算法 / 47

3.1.5 逻辑回归算法 / 50

3.1.6 支持向量机（SVM） / 53

3.1.7 AdaBoost 元算法 / 55

3.1.8 线性回归及树回归算法 / 58

3.1.9 K 均值聚类算法 / 61

3.1.10 Apriori 及FP-growth 算法 / 63

3.1.11 PCA 与SVD / 64

3.1.12 主题模型 LDA / 66

3.2 深度学习 / 68

3.2.1 深度学习与机器学习 / 68

3.2.2 感知机模型与前馈神经网络 / 69

3.2.3 深度神经网络的训练 / 72

3.2.4 卷积神经网络（CNN） / 79

3.2.5 递归神经网络（RNN）与LSTM / 84

3.3 自然语言处理 / 87

3.3.1 自然语言处理简介 / 87

3.3.2 熵 / 88

3.3.3 形式语言 / 90

3.3.4 语言模型 / 91

3.3.5 马尔可夫模型（MM） / 93

3.3.6 隐马尔可夫模型（HMM） / 94

3.3.7 最大熵模型（MEM） / 96

3.3.8 最大熵马尔可夫模型（MEMM）与条件随机场（CRF） / 96

3.3.9 词法分析 / 98

3.3.10 句法分析 / 100

3.3.11 语义分析 / 102

第4章 智能交互技术 / 104

4.1 智能搜索 / 105

4.1.1 搜索命中方式 / 107

4.1.2 SMT 与词义相似度 / 109

4.1.3 词向量与 word2vec / 109

4.1.4 利用DNN 优化搜索结果 / 113

4.1.5 利用 CNN 计算语义相关性 / 116

4.1.6 利用 RNN 构建语言模型 / 118

4.1.7 基于知识图谱的知识推理 / 120

4.1.8 知识图谱的局限 / 122

4.1.9 其他智能搜索技术 / 123

4.2 对话交互 / 124

4.2.1 对话交互概述 / 124

4.2.2 自然语言理解与填槽 / 125

4.2.3 开放域上下文理解 / 127

4.2.4 自然语言生成与 seq2seq / 128

4.2.5 人机对话与强化学习 / 132

4.3 问答匹配技术的发展 / 134

第5章 Bot Framework 设计探究 / 138

5.1 多轮对话初探 / 139

5.2 对话系统与语义表示 / 140

5.2.1 对话系统的组成 / 140

5.2.2 语义表示的三种方式 / 141

5.2.3 Bot Framework 的产生 / 145

5.3 Bot Framework 设计 / 148

5.3.1 国内外开放Bot Framework 一览 / 148

5.3.2 Bot Framework 的组成 / 150

5.3.3 意图（Intent） / 150

5.3.4 实体（Entity） / 158

5.3.5 训练（Training） / 163

5.3.6 基于分布语义的平台设计 / 173

5.3.7 基于对话流/图设计的 Bot Framework / 174

5.4 基于Bot Framework 的多轮对话 / 180

5.4.1 基于分布语义的人机对话 / 181

5.4.2 基于模型论语义的人机对话 / 182

5.4.3 基于框架语义的人机对话 / 183

5.4.4 Bot Framework 下的人机对话逻辑 / 184

5.4.5 寻找设计与对话逻辑的最优解 / 194

第6章 对话服务管理与数据分析平台 / 212

6.1 人机对话平台基本模型 / 213

6.2 对话服务管理 / 215

6.2.1 服务部署与模拟测试 / 215

6.2.2 发布上线与版本管理 / 218

6.2.3 特殊类型对话服务管理 / 220

6.3 对话数据分析平台 / 221