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是一種什麼樣的形態？完全想象不出來啊。”
“比如，當我們的演算法和大資料再積累一年半載，略有小成。我們可以在過渡階段弄一個未讀池的概念。比如一個使用者在初見上訂閱了好多公眾號、關注了很多明星，然後每天刷出來的動態有幾百條，他們根本看不完。
這時候，咱從目前的‘猜使用者喜好’推送排列，改為設定一個‘未讀池’，使用者覺得閒著無聊，主動點選一下‘重新整理’，就給他刷出幾十條實際上我們用推送人工智慧篩選過權重、揣摩過他喜好的內容來。因為使用者主動點選了這一下‘重新整理’，所以他們不會有被人揣摩的惡劣體驗，只會覺得這些東西是他主動去拿的——但實際上還是我們揣摩後送的。
再往後，等這個能力徹底大成，我們就可以把所有有行跡的推送渠道和推薦位統統幹掉——只留下一個‘初秘’人工智慧助手。等使用者對著自己的手機喊一句‘我想看都市文’、‘現在的電影無聊死了’，就揣摩出對方的心意，然後給他一些演算法認為他想要的——這種時候，使用者的體驗完全是一個主人在使喚一個機器人小秘，怎麼還可能存在‘使用者體驗不爽’的問題呢？”
“這都行？嘶——這麼一看，好像還真是什麼都解決了誒。”
陸文君略微腦補了一下，一想到初音未來可以做到讓一個軟糯的語音助手發出女聲，在‘狗吸金薩馬’發出命令後立刻送上他想要的東西時，誰都扛不住這種服務啊。
“可是……初秘能夠做到這個功能麼？以前我們訓練初秘，和蘋果訓練siri，不都是靠‘統計最高頻次的幾個回答，選出最有可能優選的標準答案’來訓練的麼？
但是每個人的偏好，是眾口難調的啊，靠對大多數人的選擇進行統計、給出機率最大的結果，完全做不到你剛才說的目標吧？”（未完待續。）
第81章 物聯網不是你想的那個口號
“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
