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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**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。
這些人的經歷、喜好、脾性其實是高度吻合的，也就容易捆綁成一個資料圈子，相互引用推送結果，進一步反饋推送效果——這樣循序漸進，最終就可以勾勒出一個個獨一無二的‘人’的需求。”
中國那麼大，十億網民裡面，但凡細分到數百人一群的時候，對娛樂內容的喜好基本上可以做到完全相同了——畢竟，放到人群的總體樣本來看，那都已經是百萬分之一的小眾需求了。
這麼大一個國家，哪怕是再孤僻、特立獨行的個體，好歹至少也有幾百個人和他是興趣愛好完全相同的，這種小機率事件並不奇怪。
初音系的人工智慧要做的，就是在日漸分析中，把人群越分越細，或者兼顧幾個判斷維度交織一張資料評價之網，最終讓“初秘”變得和主人內心的幽靈一樣精準。
這樣，任何人都離不開“初秘”了。
一旦離開，就會像顧莫傑懷念初音娘一樣懷念。
陸文君反覆咀嚼顧莫傑的話，最後終於豁然開朗。
“原來是這樣……這都可以！”
“沒什麼不可以的，其實我們初音的這個想法，從理論上來說，曾經有很多空想家考慮過。只不過那時候沒有深度學習型人工智慧，這些空想家沒法實現。而且這種設想實現之後，可以起到的社會效果和經濟價值，也遠遠不是你現在可以想象的。”
顧莫傑頓了頓，開始說那個案例。
“18年前，凱文。阿什頓在給迪奧化妝品公司做市場調研工作的時候，就提出一個概念，叫做物聯網——他幻想，有朝一日不僅人類要連線到網際網路中，連產品也要連結進去。
屆時一件產品是否被主人選中、買走；主人喜不喜歡這件產品，都應該有一個資料追蹤的反饋，好讓商家做出決策。而導致他提出這個概念和訴求的，正是他在迪奧觀察唇彩銷售資料時，發現的一個現象。”
女人一聊起化妝品，那都是兩眼放光的。
陸文君一聽賣口紅都能賣出那麼重大的改變世界的哲理來，頓時耳朵都豎起來了，渾似一隻波斯貓：“快往下說！別墨跡。”
顧莫傑智珠在握地笑笑，繼續說道：“凱文。阿什頓當年發現：迪奧公司的市場報表上，總是顯示，某一種洋紅色的口紅，銷量特別好。公司也經常增產這種顏色的口紅，每每供不應求。在市場資料的良好反饋之下，這種顏色就繼續增產，其他賣得不好的顏色則減產。
直到有一天，迪奧公司發現這種洋紅色的口紅終於出現滯銷了、產量超過市場需求了。而且他們進一步赫然發現——在他們不斷增產這種暢銷洋紅色口紅的市場，他
