月初外媒曝光了科技行業(yè)一個(gè)“不可告人的秘密”，很多“人工智能”能夠如此智能的奧秘，竟然是因?yàn)檫@些公司雇傭了真人手動(dòng)操作，完成幫助用戶讀取郵件、語(yǔ)音留言轉(zhuǎn)文字或是私人助理訂日程等功能，這一波“人工”可是真的很“智能”了。

新聞一出，眾人嘩然，除了對(duì)用戶隱私侵犯和對(duì)這些公司道德水平的評(píng)判，這一現(xiàn)象也引發(fā)了技術(shù)人的思考，除卻這些虛假激進(jìn)的案例，有哪些人工智能領(lǐng)域有代表性的前沿研發(fā)經(jīng)驗(yàn)值得我們借鑒參考？

以 Google、Facebook 等公司為代表，硅谷在人工智能等領(lǐng)域一直走在世界前列。我們來(lái)看看硅谷有代表性互聯(lián)網(wǎng)公司的技術(shù)專家，他們?cè)谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域有哪些不能被“智能的人工”代替的前沿研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

視覺(jué)搜索

視覺(jué)搜索是最近計(jì)算機(jī)視覺(jué)的熱門研究領(lǐng)域，又稱基于內(nèi)容的圖像檢索。這個(gè)研究熱點(diǎn)主要由井噴式增長(zhǎng)的在線圖片和搜索引擎的流行所驅(qū)動(dòng)，目前，Pinterest Lens（Pinterest 的搜索類似圖片應(yīng)用）、Google Goggles（Google 的照相搜索 App）、Google Similar Images（Google 的相似圖片搜索）和 Amazon Flow（Amazon 的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)購(gòu)物應(yīng)用）是幾個(gè)商業(yè)化視覺(jué)搜索系統(tǒng)中較為成功的案例。

其中 Pinterest 作為月活用戶超過(guò) 2 億，擁有數(shù)十億圖片儲(chǔ)存的初創(chuàng)公司，一直致力于依靠視覺(jué)搜索和推薦，幫助用戶發(fā)現(xiàn)、儲(chǔ)存創(chuàng)意并應(yīng)用到日常生活中。Pinterest 的視覺(jué)搜索架構(gòu)和搜索流程，包括圖片特征向量提取、模型訓(xùn)練、分布式視覺(jué)搜索渠道的流程，以及在 Flashlight、Pins、Len Your Look 等主要相關(guān)產(chǎn)品中都有應(yīng)用。

據(jù) Pinterest 實(shí)驗(yàn)室給出的數(shù)據(jù)，在視覺(jué)搜索功能的幫助下，Pinterest 的公司業(yè)務(wù)和用戶體驗(yàn)都有所提高。 線上實(shí)驗(yàn)表明， 用戶在 related Pins 的參與度在視覺(jué)搜索技術(shù)的幫助下有了 5 -10% 的提高。

提升用戶增長(zhǎng)

我們一般認(rèn)為，推薦系統(tǒng)是最典型的機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用之一。推薦系統(tǒng)可以以定制化方式向用戶介紹產(chǎn)品和信息，同時(shí)可以增強(qiáng)用戶的滿意度和忠誠(chéng)度。

LinkedIn 從成立之日起，就在很多高價(jià)值、高使用度的數(shù)據(jù)產(chǎn)品中集成了推薦系統(tǒng)，比如“猜您認(rèn)識(shí)”（People You Might Know，簡(jiǎn)稱 PYMK）功能。從那時(shí)起，幾乎 LinkedIn 的每條產(chǎn)品線都會(huì)包含一個(gè)推薦系統(tǒng)，典型的像職位推薦（job recommendation）、推薦關(guān)注（people to follow，company to follow）和課程推薦（courses to take）等。這些設(shè)計(jì)極大的提高了 LinkedIn 的用戶留存及增長(zhǎng)。

更快速高效可靠的服務(wù)

Uber Eats 自 2015 年 12 月在多倫多推出以來(lái)，已經(jīng)在超過(guò) 30 個(gè)國(guó)家 200 個(gè)城市上線并持續(xù)快速發(fā)展。隨著過(guò)去兩年業(yè)務(wù)高速增長(zhǎng)，機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 在 Uber Eats 重的應(yīng)用也經(jīng)歷了不少挑戰(zhàn)。

人工智能可以在外賣軟件做什么？其實(shí)餐廳推薦、動(dòng)態(tài)定價(jià)、時(shí)間預(yù)測(cè)、智能派單種種地方都能讓人工智能大顯身手，Uber Eats 技術(shù)團(tuán)隊(duì)的工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家為了讓 Uber Eats 無(wú)論何時(shí)、無(wú)論何地都能快速、可靠、高效地送達(dá)做出了很大的努力，為占據(jù)更大市場(chǎng)份額做出了非常大的貢獻(xiàn)。