你反复刷到的那条探店视频,藏着机器学习没说出口的小心思

很多人刷短视频的时候都有过那种后背一凉的瞬间——刚跟朋友微信聊起想找家口味正宗的重庆老火锅,转头打开短视频APP,首页第一条就是家楼下藏在老居民楼里的火锅推广,连老板说的“毛肚烫15秒就捞”的台词都跟你上次跟朋友吃饭聊的内容一模一样。

根本没有读心术。

它没偷听你说话。

你所有的“被猜中”,都来自你之前无数次在屏幕上留下的细碎动作。

你以为的“算法读心”,其实是机器学习在攒错题本

很多人对机器学习的印象还停留在“超级智能”的层面,觉得它能看穿你的想法,能预判你的下一步动作,甚至比你自己还懂你。

真不是。

它最开始的工作逻辑,跟你高中时候整理错题本的逻辑一模一样。你做对了题,就把这个解题思路记下来,下次遇到类似的题就往这个方向靠;做错了题,就把错误的思路划掉,调整下次的判断方向。

放在推荐场景里也是一样。你刷到一条视频,停留了3秒就划走,对它来说就是“这道题做错了”;你停下来看了2分钟,甚至点赞、收藏、在评论区打了“想去”两个字,就是“这道题做对了”。它把所有的反馈都拆成了可计算的数字,一点点攒成你的行为轮廓。

机器学习训练过程反馈循环示意图
机器学习训练过程反馈循环示意图

它甚至不知道“火锅”是什么味道,不知道你上周刚跟朋友吵了架,不知道你此刻瘫在沙发上腿上还盖着刚晒过的被子。

它只是把你每一次的动作拆成了能算的数字:停留时长是2.7秒,划走方向是从下往上,点赞的手指在屏幕上停留了1.2秒。就靠这些碎得不能再碎的数字,凑出你可能会喜欢的内容轮廓。

你觉得它懂你,其实它只是攒够了足够多的错题,能在下次遇到类似情况的时候,选一个大概率不会被你划走的内容推给你而已。

你看到的“精准推送”,背后是攒了百万次的笨练习

说出来有点好笑。

那些现在能精准给你推适合肤质的护肤品、能帮你把会议录音转成带重点标记的文字、能识别出照片里哪只猫是你家丢了半年的主子的模型,最开始练手的时候,连“猫”和“椅子”都分不清楚。

所有的“精准”从来都不是天生的,是一次次错出来的。

刚上线的推荐模型最开始就是瞎推。给喜欢看猫的人推挖掘机教学,给喜欢看烘焙的人推户外钓鱼技巧,给准备考试的学生推美食探店。它根本不知道谁是谁,谁喜欢什么,所有的判断都是随机的。直到它攒了够多的用户反馈,错了就调参数,错了再调,调个几万次几十万次,才能慢慢摸清楚不同用户的喜好边界。

机器学习模型从随机猜转到精准输出的训练对比图
机器学习模型从随机猜转到精准输出的训练对比图

我之前帮朋友调试过一个用来识别茶园里杂草的小模型,最开始它把茶树苗当杂草,把杂草当茶树苗,错得离谱。我们蹲在茶园里拍了三百多张照片,每一张都标清楚哪个是茶苗哪个是杂草,喂给模型,花了整整一周,它才能做到基本不认错。

你说它懂茶树吗?根本不懂。它只是记住了茶苗的叶片形状、颜色深浅、在照片里的像素分布规律而已。

就像你背单词的时候,根本不需要知道这个单词的历史渊源,只要看到单词就能反应过来中文意思就行。

别被“替代人类”的噱头吓住,它从来不会主动“想”做什么

现在一提到机器学习,总有人跳出来说它要抢工作,说它以后会有自主意识,会反过来控制人类。

真的想多了。

它从根上就没有“自主意识”这个模块。

你训练一个能识别垃圾的机器学习模型,它这辈子就只会干这件事——它不会突然觉得“我识别垃圾好无聊,我想去写小说”,也不会在没人喂数据的时候自己偷偷学习新技能。就像你家里的微波炉,你按加热键它就转,你不会觉得微波炉有想法,哪天它自己决定给你烤个披萨对吧?机器学习本质上就是个放大了无数倍的、能算复杂数字的工具,跟微波炉没有本质区别,只是它能处理的数字更多,能匹配的模式更细而已。

上次我打网约车,系统给我派的司机刚好是我上次打车载我去高铁站的那位师傅,我上车的时候师傅还笑,说系统怎么老把他派给熟客。我当时就想,这哪是系统认人啊,就是机器学习算出来,这个师傅接我这个出发地点的单,比其他师傅快3分钟,而且他上次接我的时候,没有绕路,乘客评分高,系统自然就优先把我匹配给他了。

就这么简单的事。

根本没有什么人情味在里面,就是数字算出来的最优解。

不过话说回来,也别觉得机器学习就是个没感情的工具。上次我用它整理我妈拍的几千张旅游照片,它自动把我妈在各个景点拍的、姿势差不多的游客照挑出来,还把我爸不小心入镜的半张脸的照片单独归了类,我妈翻的时候还说,这比你爸整理照片靠谱多了。

对吧?

它哪里是有感情了,只是记住了我妈每次拍照都会把脸侧45度,眼睛看向斜上方,这个特征被它记下来了而已。

很多人现在一提到机器学习就觉得是那种要花几个亿训练的大模型,其实根本不是。你手机里的人脸解锁,你外卖软件给你算的配送时间,你打车的时候系统给你派的最近的司机,这些都是机器学习在干活,根本不需要什么超级算力,就是很简单的规则匹配而已。

它能做的所有事,本质上都是在“找相似”——找你之前喜欢的内容的相似点,找病例和已知病例的相似点,找代码和已经写过的代码的相似点。

它从来不会真的“创造”出一个从来没人见过的东西。

哦不对,也不是完全不会。上次我让它给我家猫画一张穿宇航员服在月球上吃小鱼干的图,它画出来的猫的耳朵是三个,月球上长了狗尾巴草。你说这算创造吗?可能算吧,就是它瞎凑的时候凑出来的意外惊喜。

别神化它。

也别害怕它。

它就是个攒了一肚子错题本的笨学生,你给它什么反馈,它就长成什么样子。

作者|科技

排版|科技

审核|乐乐

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