外媒介绍如何运用人工智能成功给用户擦鞋
新闻网站variety近日撰文介绍了媒体公司如何借助人工智能技术与消费者加强联系，并为其推荐更加个性化的内容。
以下为原文内容：
杀手电脑、机器人暴动——好莱坞从很早以前就开始设想人工智能的各种负面影响。即便是在银屏之外，人工智能也逐渐成为媒体企业的重要组成部分——只不过，至今仍然没有达到电影《她》和《机械姬》里面描述的那么先进。
举个例子：你今天可能已经与人工智能有过接触，但你自己却浑然不知。它向你的手机推送了通知，你最喜欢的网站借助它给你发送了邮件，它还会在你观看视频时为你推荐内容——这都是利用机器学习实现的。它们借助海量数据猜测出你可能喜欢的媒体内容。
youtube的内容推荐系统便是其中之一。早期，这家视频分享网站只是使用一种名为协作式过滤的模式向用户推荐内容。如果有10个人都选择了相同的5段视频，该网站便会预计下一个观看了其中4段视频的人也会喜欢第5段。
随着时间的推移，youtube对推荐模式进行了提炼，采用了更加复杂的预测模型，但依然没有充分涵盖其网站上的海量视频。
“youtube就是这么多样化。”youtube搜索和发现技术副总裁克里斯托斯·古德罗(christos goodrow)解释道，“我们认为地球上的每个人都可以在youtube上找到100小时适合自己的视频。”
但关键在于如何准确找出这100小时的视频。正因如此，youtube才积极拥抱基于神经网络技术的深度学习技术——这种技术可以利用算法模拟人脑的工作方式。这些算法可以通过训练制定精明的决策，为用户推荐真正合适的视频。
古德罗20年前就为大企业客户开发了类似的神经网络。那时候，这项技术还有些漫无目的。“如今，它们突然之间变得效果很好。”
他解释道，关键的差异在于数据。youtube的算法基于数以千亿的观看行为数据点进行训练——这在几年前是根本不可能实现的。
youtube母公司谷歌(微博)已经将人工智能视作其今后业务的关键组成部分，谷歌ceo桑达尔·皮猜(sundar pichai)最近在新闻发布会上对记者表示，人工智能革命与互联网或智能手机的发明具有同样深远的意义。
“我们处在计算行业的开创性时刻。”皮猜相信，“目前正在从移动为先的时代向人工智能为先的时代进化。”
旧金山人工智能创业公司vidora ceo亚历克斯·霍鲁布(alex holub)也同意这种观点。“未来三五年，每家企业都将在核心位置部署一套人工智能引擎。”他说。
vidora正在帮助新闻集团、雅虎日本和沃尔玛旗下的vudu视频服务等媒体公司推动人工智能项目。这家创业公司的技术可以帮助这些公司定制与用户之间的交流信息，以便减少用户流失率，既可以通过网站和应用来实施，也可以通过移动设备上的推送通知来实现。
vdora这种基于人工智能的系统不仅能学会应该推荐哪些视频，还知道如何推广每一段视频，甚至针对每一个客户找到最佳的价格和价值主张。“每个人都能获得属于自己的体验。”霍鲁布说。
要实现这一目标，同样需要借助庞大的数据帮助该系统了解用户习惯，然后对人工智能引擎进行训练。“在网络世界中，你可以获得每个用户的专享数据，这在以前是无法做到的。”霍鲁布说。
霍鲁布坚称，假以时日，这些系统将会逐步改进，而且可以执行复杂的任务。例如，一套视频订阅服务可以在不远的将来通过人工智能系统来决定应该购买哪些电影的版权。
古德罗还希望借助人工智能帮助youtube应对今后的重大挑战：了解客户满意度。这项服务已经能够知道用户喜欢观看哪些视频，但并不真正了解这些用户究竟喜欢哪些因素。该网站正在尝试通过调查的方式获取每个视频的反馈。一段时间之后，他们或许就可以借助这些数据对人工智能算法进行训练，从而识别出一些体现用户满意度的微妙信号。
换句话说：人工智能并不会变成杀手机器人，反而可以轻而易举地成为杀手级的内容推荐引擎。
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随着时间的推移，youtube对推荐模式进行了提炼，采用了更加复杂的预测模型，但依然没有充分涵盖其网站上的海量视频。
“youtube就是这么多样化。”youtube搜索和发现技术副总裁克里斯托斯·古德罗(christos goodrow)解释道，“我们认为地球上的每个人都可以在youtube上找到100小时适合自己的视频。”
但关键在于如何准确找出这100小时的视频。正因如此，youtube才积极拥抱基于神经网络技术的深度学习技术——这种技术可以利用算法模拟人脑的工作方式。这些算法可以通过训练制定精明的决策，为用户推荐真正合适的视频。
古德罗20年前就为大企业客户开发了类似的神经网络。那时候，这项技术还有些漫无目的。“如今，它们突然之间变得效果很好。”
他解释道，关键的差异在于数据。youtube的算法基于数以千亿的观看行为数据点进行训练——这在几年前是根本不可能实现的。
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要实现这一目标，同样需要借助庞大的数据帮助该系统了解用户习惯，然后对人工智能引擎进行训练。“在网络世界中，你可以获得每个用户的专享数据，这在以前是无法做到的。”霍鲁布说。
霍鲁布坚称，假以时日，这些系统将会逐步改进，而且可以执行复杂的任务。例如，一套视频订阅服务可以在不远的将来通过人工智能系统来决定应该购买哪些电影的版权。
古德罗还希望借助人工智能帮助youtube应对今后的重大挑战：了解客户满意度。这项服务已经能够知道用户喜欢观看哪些视频，但并不真正了解这些用户究竟喜欢哪些因素。该网站正在尝试通过调查的方式获取每个视频的反馈。一段时间之后，他们或许就可以借助这些数据对人工智能算法进行训练，从而识别出一些体现用户满意度的微妙信号。
换句话说：人工智能并不会变成杀手机器人，反而可以轻而易举地成为杀手级的内容推荐引擎。
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