“你說的那個，只是推送人工智慧的上半場。”
顧莫傑又喝了口薄荷茶，對於陸文君沒完沒了的質疑已經有些疲勞了。
一個女人，在這個瞬息萬變的時代，脫離前沿技術將近兩年，怎麼可能一夜之間，就靠枕邊風補回來嘛。
喝完茶，他反問陸文君：“從我們剛提出‘給的再多、不如懂我’或者‘猜你喜歡’這些概念的時候，我們最初是怎麼做的。還記得麼？”
許是因為精神旺盛，陸文君回答得很快：“當然記得，不就是和我剛才說的那樣麼：優先訓練機器人回答那些有標準答案的客觀題，比如百度知道上已經有經過稽核的正確答案的題目。
然後再輪到那些百度知道上還沒有答案、但是有人問、咱用專門僱傭的回答問題團隊找資料、回答、稽核、上傳——我記得你那年兩-會的時候，為了推動中國鐵塔的成立，為了給移動和電信被淘汰下崗的人找工作，不就弄了個人工智慧中心，吸納了十幾萬人專門答題、訓練客服型人工智慧麼。”
顧莫傑總算有些欣慰，妻子的水平還沒因為育兒而徹底還給老師。至少她懷孕之前已經知道的事情，至今都還記得。
“對，就是這樣。那種人工智慧，只能優先回答客觀題，也就是有標準答案的題目。很適合當客服，當熱線接線員，因為客服要回答的問題都是邏輯性很強的，很容易排查標準答案——
你不說我還忘了，從移動電信擠出來那十幾萬人，咱三、國家七，養著他們訓練了兩年，如今公司的客服型人工智慧成長非常快，現在已經可以拿給各地的運營商、銀行、機關衙門、法院進行測試了，估計年底就能透過驗收。
明年開始，這些機關和事業單位就不用再在公務員招聘考試的時候招客服和接線員了。這兩類人的工作，會永遠在公職系統內被消滅。目前已經混進公務員和事業編的客服，已經夠他們將來作為機器人客服的補充，用到死了。
再過一年，這個進度可以蔓延到相當一部分的企業單位客服人員。”
顧莫傑把這些資訊和妻子說了一下，才發現自己扯遠了，趕緊回到剛才的話題上。
“前面說了，讓機器人‘聽得懂’一切用人類語言提的問題、並且準確回答其中那些有標準答案的客觀題，這就是深度學習演算法對問題回答型人工智慧的訓練的上半場。
然後，從去年下半年，搞定nhn之後，咱的問題回答型人工智慧已經發展到下半場了，嚴磊和他的研究院，如今天天就忙那些。只不過你在休產假，沒了解罷了。”
“具體給我說說嘛，人家真不想脫節前沿太久，被人以為沒見識。”陸文君的技術宅妹屬性，也算是天生的了，並不是為了賺錢才對數理內容好奇的。作為顧莫傑的妻子，她絕不希望自己在生意上輔佐丈夫的價值就此終結。
“這個下半場，就是：當客觀題部分，採用公用的大資料池訓練完畢後，主觀題部分，我們要依靠對每個使用者細緻入微的行為分析，來做到私人訂製的‘初秘’。
也就是說，數年之後，每個‘初心’手機上的‘初秘’機器人，在回答各自主人提出的主觀題時，答案是不一樣的。這裡面再也不依靠‘大樣本容量的統計’來實現偏好篩選，而是完全按照每個人的喜好量身定做。”
陸文君歪著腦袋想了想：“每個人都根據自己本身的行為資料來揣測，那豈不是一開始很不準？那些不願意配合、不願意把行為習慣隱私洩漏給初音的使用者，我們豈不是很難有進展？何況單個個體產生的資料頻次太低了，很難透過聊聊幾條資訊分析出一個人的喜好啊。”
顧莫傑擺擺手，示意陸文君不必擔心。
“你不懂裡面的技術原理，就別瞎擔心。這是一個循序漸進的過程。比如，我舉個例子，就拿看書而言，曾經我們是把使用者分成幾個大類，有的使用者愛看玄幻，有人愛看都市，有人愛看歷史。然後他看哪類比較多，就把這一類最火的書推給他——這是最原始的弱智狀態，都稱不上人工智慧。
第二步，當他有限地看了幾本書之後，大致可以摸清這個人的脾胃。然後根據和他行為模式類似的人，按照‘人以群分’的演算法，推而廣之認為他和哪類人是一樣的，把那一類人都比較愛看的東西推送給他。
如果他接受了，那麼就留下一個喜好的資料烙印，如果他拒絕了，就進一步細分人群。這樣一步步推進，最後使用者會從數百萬人一群的大群、細化為數萬人的小群、最後甚至是數百人的小群。
這些人