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当机器学会了学习人类该怎么玩

时间:2019-05-15 08:12:58 来源:互联网 阅读:0次

如果今年你没看过《她(her)》这部电影,那你就out了。作为豆瓣高达8.4分评分的电影,女主角斯嘉丽约翰逊竟然完全没露脸,整部电影只有她性感迷人的声线,由于她是个人工智能。电影中男主角爱上人工智能中的她OS1,原因很简单,她知道他的性情,知道他的需要,知道和他怎么相处,知道他在难过时给他安慰归结两个字知心, 这样的完善情人,现实中太少。

但是现实中并不是没有,在互联里的诸多服务中,也愈来愈让人感觉到知心。从个性化的推荐、广告推荐、搜索的结果展示、商品的推荐、优惠的推送等,愈来愈让人感到,咦,它怎么知道我想要的?这背后其实和《她(her)》里所描绘的技术是一样的,即互联会随根据我们过去的行动以及新的事件而不断改变服务策略,例如我们阅读甚么内容、下载什么运用、看过甚么视频、停留了多长时间等等,这些数据在互联为用户展示内容时会进行收录、分析,并在下一步的服务中加入这些反馈分析结果,进行推荐。

这个技术就是Online Learning,即机器自主的不断学习,不断的在与用户交互的过程中调剂策略。

Online Learning目前主要还是存在于学术界研究状态,Yahoo和Google也主要停留在实验、调研或论文层面,不过百度近期已率先在旗下产品中规模运用了。对Online Learning的定义,学术界也都不一,比较明确的有三个特点:

1) 根据环境不同,自动选择策略。当经验不足或者表现不佳时,没有办法确切知道这个时候做甚么正确,这时则通过尝试去发现正确。

2) 实时真实反馈。比如骑车的时候,骑车策略不同,会直接反馈到车是往前走,还是拐弯,还是停下来失去平衡。

3) 增量特性。学习是不断在过去经验上的积累,而不是接收到新的反馈时就清掉过去的经验。

以上的说法还比较抽象,举几个更容易理解的应用场景:

1)在电子竞技领域,如魔兽争霸,DOTA等电子竞技,中间包括很多策略和战术的使用。 Online Learning可以让人工智能(AI)通过不断与人对战,或者学习人之间对战进程提升竞技策略,以至于可以战胜厉害的人类。

2)在机器人自主学习领域,在人们没有给任何指示的情况下机器人自动给出方案,例如控制机器人的步态和平衡,控制理论太过复杂,机器人通过自己去尝试走路,跌倒再爬起,调剂方案继续,终学出了走路的方法。

3)编好程序的做菜的机器人,原来只会做中规中矩的青椒肉丝,但是经过Online Learning以后,不断尝试新用料来看主人的喜爱程度,由此而不断了解主人口味后逐步学会做鱼香肉丝。

4)学习新的语言、新的词语甚至学习编程。开始时对新语言、新名词不了解,但逐渐通过外界的反馈,理解一门新的语言,或者学会一个新生代名词的分类。

实际上,人脑本身就是一个基于反馈的学习系统,通过不断研究学习技术,也是在做能够适应外界不断变化的更加智能的系统。

以搜索巨头百度为例,这些智能化的系统已经在百度各运用有实际的使用,效果很惊人:

百度搜索结果的排序:机器将不断读懂用户需求,不断学习而进行推荐有价值的内容,例如搜索双层床,这背后潜伏的需求是由于空间小、或者有儿童房的需求,那么读懂这个背后需求后可以将这类优良结果给予展现。根据百度的试验,将搜索的第四位结果提供学习后的推荐内容,第四位点击率增加了8.6%,满意率监控指标增加10%。

百度右侧栏知心推荐:也一样会发掘关键词背后的需要,展开关联内容。比如搜索爸爸去哪儿,右边栏会把相关的佳宾和更多类似的综艺节目做推荐。根据百度的实验结果,其点击率有10%甚至20%的提升。

百度助手发现和91助手的猜你喜欢:在发现中应用online learning技术后,下载率增加了32.13%,点击率增加42.9%。

百度视频随心看和类似推荐:针对用户的喜好进行视频推荐后,点击量上升90.98%。

这些运用数据可见,通过获得用户的反馈而进行更智能化的推荐,对用户而言确实获得了更多知心的感觉,也就带来越多使用。这些技术不断升级以后能给我们更多,未来的搜索将不仅仅是智能化推荐,将更成为一种个性化的贴心助理,在搜索更了解每个人的个性和需要以后,给出更直接的建议。

比如你想看什么书,不再需要输入书名,机器将根据你的喜好和当前的热点为你选择,你想听什么音乐,机器将根据你所处的场景、心情自动播放应时应景的歌,你想买什么样的房子,甚至你和Ta是不是班配,机器都能给出靠谱的答案。

近《彭博商业周刊》报道RoboEarth项目,就是利用机器人不断学习后并将学习经验上传云,其他机器人也获得知识,这对未来的世界将影响重大,这将逐步真正的实现《她》里所描绘的世界。

当机器学会了学习,我们人类还需要甚么?

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