狗不理,我来了!

这些年,我到过一些城市:西安,给我的感觉是回到了古代;上海,代表的着现代;天津,留在我记忆中的是近代。走在天津街头,会让人有种期待,说不准有个拉洋车的从身边飞奔而过,也许会有买报童边跑边买,或许一群进步青年正在集会。虽然对我而言,这些都是电影中镜头,但站在天津街头,周围的建筑会让人有这种错觉。

到过天津三次。第一次是大学时的一年寒假,实在买不到回家直达的车票,因为宿舍有个兄弟家在天津,所以,来这里中转,那一次,归家心切,所以,只扮演了匆匆过客,第一次天津之行在火车站度过。第二次是大学毕业的时候,几个同学相约再最后聚一次,地点选择了天津,那次才算是真正的天津之行。身为地主的兄弟,带我们转了转天津,“近代”天津印象就是在这次留在我的记忆之中。写这篇blog的时候,我刚刚用一个周末完成了第三次天津之行。

北京到天津,距离很近,所以,在北京去拜访天津的兄弟就变棏容易了许多。京津之间的城际列车一个小时一趟,全程七八十分钟,大大削弱了跨越城市的感觉。据说,新的高速铁路正在建设之中,不久之后,京津之间只要半个小时。

这次到天津看到的是一个建设之中的天津,随处可见的是建筑工地,一座座已经初见规模的高楼大厦修正着我对天津的印象。同学很高兴的带着我沿着海河边前行,看棏出,作为一个天津人,他为家乡的变化而自豪。那次到天津,也曾漫步在海河边,搜索记忆,实在没有找回什么值得回忆的地方,这次的海河给我留下很美的感觉,河水清澈,这是治理和建设的成果。最让我感兴趣的是一座步行桥,以玻璃作为原材料,脑子里胡思乱想着这种东西是否结实,有几块是透明玻璃,可以清楚看见脚下的东西,站在上面,淘气的心让我有种想蹦蹦检查玻璃质量的冲动,为了自己的安全,作罢。“这原来是奥匈帝国的租界”,同学指着一片楼对我说,看着那里,思绪又开始飘到近代,天津有很多这种地方,建筑风格一看就是距今已有很多年的历史。我下车的天津北站,是一个难得的拍电影电视的好地方,因为现代都市中很难找到这种有些历史的地方,所以,坐火车到天津,会给人一种天津很可怜的感觉,火车站使然。天津有着悠久的历史和文化,在古文化街里,可以看到很多有趣的东西,一进门,便看到一个洋车,只是上面坐着的是一个肌肤黝黑的外国人。

关于天津,最早的印象是与吃有关。没到过天津,但我知道狗不理包子,十八街麻花。上次逛天津,最让我回味的便是狗不理包子。这次回来,买了不少东西:狗不理包子、十八街麻花、耳朵眼炸糕和崩豆,哈哈,又有好吃的东西了!

理想的设计师和产品经理

这是一篇字字真言,句句合理的好文。 郭宇前两天转载了英文原文,大致读了读但未能全懂; 今天东宝同学终于给翻译出来了,很棒!而且还有很多很合理的漂亮的意译。

我时常困惑:理想的设计师是一个什么样子的呢?我从技术公司的经理和副总裁那里寻找答案,试图去弄清楚,经理和设计人员之间的关系到底是怎样的。

理想的产品经理

优秀的产品经理与设计师之间的关系非常类似他们与程序员之间的关系。产品经理通常和设计师或程序员合作(而不是命令),他们通常接到其它各个部门人员的需求,经过取舍后,尽可能的以工程师和设计师的立场思考问题。理想的产品经理能够创造一个融洽的工作环境,使得市场人员、分析人员、设计师、测试人员等各个项目成员和谐地发挥各自最大的能力和作用。

产品经理无需参与具体设计,他们需要首先运用独特的能力去协调各种流程、项目、预算、保护团队成员等。只有当产品设计人员时间不够等情况,需要和产品经理一起合作、收集反馈的时候,产品管理人员才具体参与到设计工作当中。优秀的产品经理会是一个领导者、驱动机器,他们愿意为激励团队成员去做任何事情,甚至能够将甜点直接送到团队成员的嘴边^_^

理想的设计师

这是一个有着设计天赋的人员,并且是其他人眼中供人的领导者。他们不仅仅制作线框模型(wireframe model)和原型图,而且经常进行换位思考,传播好的创意,参加各种重要的讨论。当遇到设计难题时,他们是导航员,能够解决问题,实现创意,并且人们非常高兴去征求他们的意见。他们是一个优秀的沟通人员和合作对象,就像一个发电机一样,不断的将好的设计想法和创意传输到工程师、市场人员和其他的各个流程当中。他们需要和产品经理沟通何时将转移产品的设计权限、谁来将一个决定、一个设计、或一个问题传达到团队的其他成员当中。

设计师在设计任务中应该是一个决策者,并且当涉及到“易用性、样式和其他设计特点”时,应该给设计师足够的权限去完成设计任务。设计师在设计问题上的意见应该胜过其他人,就像在开发当中,工程师的意见是最重要的。一个优秀的产品设计师通过和其他人员的交流学习到这些能力,他是一个聪明的、有思想的、可靠的团队成员。

常见的错误

我列举出这些常见的混乱错误情况,是为了让大家发现问题所在,并非人身攻击,请勿对号入座^_^

产品经理常见的错误 ——

许多产品经理并不了解设计,更糟的时,他们总以为他们对一切都很在行,结果导致任何一个优秀的设计师马上被打击失败。自大的产品经理,特别是那些有技术背景的,通常对设计师的期望并不高。即便是他们遇到了一个十分出色的设计师,他们也会视而不见,并且妄加指责,甚至挖苦。

产品经理被人们认为是“拿破仑”,尤其是当他们进入办公室之前,我们总能听见有人说:“拿破仑来了”。这是一个暴君、专制者的形象。滑稽的是,他们对自己的权利十分担心,往往视设计师为自己的威胁,害怕他们削弱自己的权利。

设计师常见的错误 ——

很多设计师要求领导者的角色和地位,但一旦遇到了严重的争论问题,或是棘手的商业决策问题,他们就会首先撤退逃跑,形成了权利的真空。每当团队领导者需要去学习、获得那些核心的设计概念、原则、品牌基础、或是任何基础概念是,有些设计师就沉默不语、一言不发,以保护自己的权益不受伤害。

设计师经常自负地不进行任何质量监控的记录,他们坚信自己作品的完美性。因此,设计师自认的才能和团队准确衡量他们才能之间存在一个鸿沟,而且,大部分设计师宁肯不设计也不妥协。

如何修复产品经理和设计师之间的关系

产品经理对这个问题负有更多的责任。和设计师相比,他们通常拥有更多的权利,因此也应该承担更多的责任。也就是说,他们有义务让设计师更有效率地工作。优秀的产品经理应该视设计师和工程师为资源,他们要尽可能地使这些资源发挥的作用最大化。如果产品经理认真地、努力地想尽可能实现设计师的价值,那么合作是自然而然的事情了,紧张的气氛也将会消失。同样的,如果设计师也抱着相同的心态去回馈产品经理,也将会产生相同的效果。

但是设计师的角色承担着一些风险,如果他们想要更多的权利或是影响力,那么结果只会是带来更多的挑战和任务。

在一个全新的团队里,建立好产品经理和设计师之间的关系需要一个示范效应:选择一个最为配对的产品经理和设计师,设定一些基本原则,给他们足够的资源,启动项目,等待产品有了雏形,作为示范案例和模仿对象展现给团队的其他成员。

一些提醒和告诫

# 由于理想的人员总是稀缺的,因此我们能够做的就是不断逼近“理想”的状态。如果你们公司已经有了3、4个优秀的产品经理,那么情况已经非常不错了。现实当中,这些资源就已经足够去吸引那些优秀、完美的稀缺雇员了。 # 通常情况下,只有当设计师和产品经理处于领导地位时,他们才处于理想的角色,发挥他们的才能,最大化地利用资源。 # 只有管理层级别的合作才能使事情好转起来。如果经理之间的思路相近,那么项目进展也会顺利;相反,项目会停滞,争端四起。 # 设计工作的种类有很多,这意味着设计师和产品经理之间的关系和角色也很多。不论是视觉设计、交互设计。游戏设计还是网页设计都会产生不同的、独特的挑战和问题。

P.S. 原文很多口头语和俚语,因此很多是意译,       ------------------------  英文原文:The ideal designer & PM 作者:Scott Berkun 源地址:http://www.scottberkun.com/blog/?p=431

中文译名:理想的设计师和产品经理 […]

数学之美 系列十六(上) 不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里 — 谈谈最大熵模型

发表者:Google 研究员,吴军

[我们在投资时常常讲不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里,这样可以降低风险。在信息处理中,这个原理同样适用。在数学上,这个原理称为最大熵原理(the maximum entropy principle)。这是一个非常有意思的题目,但是把它讲清楚要用两个系列的篇幅。]

前段时间,Google 中国研究院的刘骏总监谈到在网络搜索排名中,用到的信息有上百种。更普遍地讲,在自然语言处理中,我们常常知道各种各样的但是又不完全确定的信息,我们需要用一个统一的模型将这些信息综合起来。如何综合得好,是一门很大的学问。

让我们看一个拼音转汉字的简单的例子。假如输入的拼音是”wang-xiao-bo”,利用语言模型,根据有限的上下文(比如前两个词),我们能给出两个最常见的名字“王小波”和“王晓波”。至于要唯一确定是哪个名字就难了,即使利用较长的上下文也做不到。当然,我们知道如果通篇文章是介绍文学的,作家王小波的可能性就较大;而在讨论两岸关系时,台湾学者王晓波的可能性会较大。在上面的例子中,我们只需要综合两类不同的信息,即主题信息和上下文信息。虽然有不少凑合的办法,比如:分成成千上万种的不同的主题单独处理,或者对每种信息的作用加权平均等等,但都不能准确而圆满地解决问题,这样好比以前我们谈到的行星运动模型中的小圆套大圆打补丁的方法。在很多应用中,我们需要综合几十甚至上百种不同的信息,这种小圆套大圆的方法显然行不通。

数学上最漂亮的办法是最大熵(maximum entropy)模型,它相当于行星运动的椭圆模型。“最大熵”这个名词听起来很深奥,但是它的原理很简单,我们每天都在用。说白了,就是要保留全部的不确定性,将风险降到最小。让我们来看一个实际例子。

有一次,我去 AT&T 实验室作关于最大熵模型的报告,我带去了一个色子。我问听众“每个面朝上的概率分别是多少”,所有人都说是等概率,即各点的概率均为1/6。这种猜测当然是对的。我问听众们为什么,得到的回答是一致的:对这个“一无所知”的色子,假定它每一个朝上概率均等是最安全的做法。(你不应该主观假设它象韦小宝的色子一样灌了铅。)从投资的角度看,就是风险最小的做法。从信息论的角度讲,就是保留了最大的不确定性,也就是说让熵达到最大。接着,我又告诉听众,我的这个色子被我特殊处理过,已知四点朝上的概率是三分之一,在这种情况下,每个面朝上的概率是多少?这次,大部分人认为除去四点的概率是 1/3,其余的均是 2/15,也就是说已知的条件(四点概率为 1/3)必须满足,而对其余各点的概率因为仍然无从知道,因此只好认为它们均等。注意,在猜测这两种不同情况下的概率分布时,大家都没有添加任何主观的假设,诸如四点的反面一定是三点等等。(事实上,有的色子四点反面不是三点而是一点。)这种基于直觉的猜测之所以准确,是因为它恰好符合了最大熵原理。

最大熵原理指出,当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时,我们的预测应当满足全部已知的条件,而对未知的情况不要做任何主观假设。(不做主观假设这点很重要。)在这种情况下,概率分布最均匀,预测的风险最小。因为这时概率分布的信息熵最大,所以人们称这种模型叫“最大熵模型”。我们常说,不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里,其实就是最大熵原理的一个朴素的说法,因为当我们遇到不确定性时,就要保留各种可能性。

回到我们刚才谈到的拼音转汉字的例子,我们已知两种信息,第一,根据语言模型,wang-xiao-bo 可以被转换成王晓波和王小波;第二,根据主题,王小波是作家,《黄金时代》的作者等等,而王晓波是台湾研究两岸关系的学者。因此,我们就可以建立一个最大熵模型,同时满足这两种信息。现在的问题是,这样一个模型是否存在。匈牙利著名数学家、信息论最高奖香农奖得主希萨(Csiszar)证明,对任何一组不自相矛盾的信息,这个最大熵模型不仅存在,而且是唯一的。而且它们都有同一个非常简单的形式 — 指数函数。下面公式是根据上下文(前两个词)和主题预测下一个词的最大熵模型,其中 w3 是要预测的词(王晓波或者王小波)w1 和 w2 是它的前两个字(比如说它们分别是“出版”,和“”),也就是其上下文的一个大致估计,subject 表示主题。

我们看到,在上面的公式中,有几个参数 lambda 和 Z ,他们需要通过观测数据训练出来。

最大熵模型在形式上是最漂亮的统计模型,而在实现上是最复杂的模型之一。我们在将下一个系列中介绍如何训练最大熵模型的诸多参数,以及最大熵模型在自然语言处理和金融方面很多有趣的应用。

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