歡迎來到科普中國特別推出的寒假精品欄目“給孩子的高新科技課”！

人工智能作為當(dāng)今最前沿的科技之一，正在以令人驚嘆的速度改變著我們的生活。從智能語音助手到無人駕駛汽車，從 AI 繪畫到機(jī)器學(xué)習(xí)，它為我們打開了一個(gè)充滿無限可能的未來。本欄目將以通俗易懂的方式，用視頻和文字給孩子講述人工智能的原理、應(yīng)用及其對(duì)社會(huì)的深遠(yuǎn)影響。

快跟我們一起開啟這場(chǎng) AI 之旅吧！

以下為文字版本：

（閱讀大約需要 5 分鐘）

在生活中，你可能會(huì)有這樣的經(jīng)歷：

刷完一個(gè)視頻，App 總是能推薦出特別符合我們胃口的視頻，讓我們刷刷刷停不下來。

在買東西的時(shí)候呢，購物 App 會(huì)自動(dòng)給我們推薦東西，并且總是那么貼合我們的喜好，讓我們?nèi)滩蛔∠胍岸缡帧薄?/span>

各類 App 對(duì)我們興趣、愛好的學(xué)習(xí)和判斷，同樣離不開 AI 技術(shù)。

這一集，我們就來說一說，AI 是怎么給我們推薦東西的。

AI 推薦算法：如何讀懂你的喜好

早期的推薦算法，使用的是一種叫做協(xié)同過濾的技術(shù)。這個(gè)詞你聽起來可能有點(diǎn)陌生，但它的原理非常好理解。

協(xié)同過濾技術(shù)就是尋找用戶或者是事物之間的相似性，預(yù)測(cè)出用戶可能感興趣的東西，我通過兩個(gè)簡單的例子幫你理解一下。

假如人小明喜歡看 A、B、C、D 四部電影，小王喜歡看 A、B、C、E 電影。那么，小明和小王的興趣看起來還是挺一致的，于是，計(jì)算機(jī)就會(huì)給小明推薦 E 電影。

再比如，小明和小王都身處北京，都處于 20-30 歲之間的，最近都購買過男士洗發(fā)水，那系統(tǒng)也會(huì)認(rèn)為小明和小王可能是同一類人，會(huì)把小明關(guān)注的東西推薦給小王。

這種協(xié)同過濾機(jī)制在 20 世紀(jì)末就已經(jīng)在商業(yè)上得到了應(yīng)用。

比如 1994 年出現(xiàn)的 GroupLens 系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)能夠收集用戶對(duì)新聞內(nèi)容的評(píng)分，然后找到興趣點(diǎn)相似的用戶，按照他們的瀏覽內(nèi)容相互推送。

在 20 世紀(jì)末，亞馬遜的在線書店也采用了這種推薦方法。他們根據(jù)用戶在閱讀興趣上的相似性，來給為用戶推薦其他的書目，你看到的推薦提示語也是“買了這件商品的人，也購買了 XXX”這句話也恰好是這種推薦方式的最佳概括。

當(dāng)然，這種推薦方法是基于用戶的推薦方法，是在用戶之間尋找共同點(diǎn)，除此之外，也有基于內(nèi)容的推薦方法。這種方法更加關(guān)注商品、視頻與用戶之前所喜歡的商品、視頻之間的相似性，會(huì)推薦同一類的東西給用戶。

但這種方法也會(huì)存在一些問題，可能會(huì)產(chǎn)生“回音壁效應(yīng)”，或者叫“信息繭房”。

回音壁效應(yīng)，即不停地給一個(gè)人推送重復(fù)、相似的信息，會(huì)讓這個(gè)人知道的事情越來越局限。甚至，可能會(huì)強(qiáng)化一些錯(cuò)誤的、極端的想法。

比方說，如果一個(gè)人無意間點(diǎn)贊了一個(gè)視頻，內(nèi)容為“地球是平的”，系統(tǒng)就會(huì)推薦越來越多與“地球是平的”有關(guān)的視頻，久而久之，即便達(dá)不到誤導(dǎo)，也會(huì)令人煩躁。

另外，回音壁效應(yīng)可能會(huì)讓人產(chǎn)生一些錯(cuò)覺，認(rèn)為自己喜歡的東西，也是全世界所關(guān)心的東西。比如一個(gè)人喜歡體育，系統(tǒng)會(huì)不斷給他推送與體育相關(guān)的信息。很有可能讓人誤判，甚至錯(cuò)以為體育新聞能代表新聞的全部。

為了解決這個(gè)問題，一些網(wǎng)站在推薦的時(shí)候，會(huì)引入一些隨機(jī)內(nèi)容，防止信息過于單一。在推薦算法的背后，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的幫助，也令系統(tǒng)更趨于智能。

推薦系統(tǒng)的發(fā)展與挑戰(zhàn)

現(xiàn)在的網(wǎng)站、App 通常會(huì)搜集大量的用戶基本數(shù)據(jù)、歷史瀏覽數(shù)據(jù)。海量的數(shù)據(jù)，成為了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的學(xué)習(xí)材料。AI 甚至在我們的興趣愛好發(fā)生變化的初期，就能夠有所察覺，以便給我們推薦更多“對(duì)胃口”的內(nèi)容。

在生活中，推薦算法我們幾乎每天都能用到，從朋友圈到各種各樣的視頻、音樂、新聞軟件、購物軟件，它們的身影無處不在。

除了日常娛樂，推薦算法也在其他領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，比如招聘軟件可以根據(jù)求職者之間的相似性，或者是崗位之間的相似性，來推薦工作。

在金融領(lǐng)域，推薦算法也能根據(jù)用戶的存款、年齡、風(fēng)險(xiǎn)偏好和過去投資理財(cái)?shù)臄?shù)據(jù)，推薦最適合的理財(cái)方案。

在教育領(lǐng)域，推薦算法也能找到每個(gè)學(xué)生和學(xué)習(xí)資料之間的匹配程度，找到最適合的學(xué)習(xí)材料，幫助學(xué)生更好更快地成長。

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，推薦算法也在變得越來越復(fù)雜。它們能綜合考慮用戶使用的時(shí)間、地點(diǎn)，甚至天氣等其他附加信息，做出更合適的推薦。

在加入自然語言處理功能或者視頻交互功能之后，它們可能會(huì)根據(jù)用戶的語氣、表情來做出合適的推測(cè)。

未來，AI 可能會(huì)在你自己之前，就能了解你的心。

策劃制作

本文為科普中國-創(chuàng)作培育計(jì)劃作品

出品｜中國科協(xié)科普部

監(jiān)制｜中國科學(xué)技術(shù)出版社有限公司、北京中科星河文化傳媒有限公司

作者丨北京云御紀(jì)文化傳播有限公司

審核丨秦曾昌 北京航空航天大學(xué) 自動(dòng)化科學(xué)與電氣工程學(xué)院 副教授

策劃丨符思佳

責(zé)編丨符思佳