我只是看了一个略带黄色的新闻，从此却踏上了不归路

一直流传着这么一个段子「我无意中在今日头条中看了一次略带有黄色的新闻，从此家里的营养快线就没有断过」这是在这个人工智能时代，对智能推荐算法尚不成熟最搞笑的调侃之一。

众所周知现在的AI推荐算法都是基于你在网络上的阅读、购买、浏览等等一系列的行为记录，通过学习这些记录的共同特征为你做推荐。这种AI推荐算法通常是非常复杂的，整个推荐系统的设计也需要经过极仔细的琢磨。我这里拿电商网站的推荐算法做一个简单例子。

上面的图片展示了一个常见电商网站最基础的推荐系统架构体系：即根据用户基本资料、浏览记录、购买记录、商品评分等，计算用户与物品的相似性、用户与用户的相似性，推荐与用户相关性或者用户偏好性较大的物品，同时推荐相似性较大的用户相关性比较大的商品。

比如说我某天在京东商城通过搜索 Python web 关键词买了一本「Python web开发」这本书，并且在拿到商品之后觉得书还不错，于是在评论区给了一个五星好评。推荐系统这时候看到我的这一行为特征，纳入它的数据库。它通过它强大的大脑「数据库」发现「Flask web开发」这本书与我之前买的这本书「Python web开发」十分相似，并且有80%买过「Python web开发」这本书的人也都会买「Flask web开发」这本书，所以它决定把这本书推荐给我。

这里就出现了几个问题：

1. 主动意愿的行为

我经常给别人送一些书籍，所以这一天我买的这本《Python web开发》其实是送给别人的或者可能是我帮别人买的书，那么这个时候推荐系统并不会知道这一行为是我主动的行为还是被动行为。总之，不管你内心是怎么想法，你在浏览器里面留下来的记录却是一样的。

有人说你这么说有问题，如果你之前的行为记录表明你跟Python web一点关系都没有，那么你这次的购买行为推荐算法会认为它是一个异常点扔掉。扔掉合理也不合理：如果我恰好是从那时候起转行做Python web开发呢？

2. 行为终止于线下

前面我已经提到了推荐系统是基于我们在网络上的行为，然而不幸的是：我们现在还有大部分的生活并没有在线上。假设我非常想学Python web，所以我那天在浏览器上留下了很多Python web的书籍，但是不巧的是我在跟朋友吃饭聊天的时候，朋友说他那有一摞子的Python web相关的书籍可以给我看，所以实际上我的这次购买行为已经终于线下了。但是推荐算法并不知道，它还是会给我疯狂的推荐Python web相关的书籍。

3. 过度推荐

有一个段子「我无意中在今日头条中看了一次略带有黄色的新闻，从此家里的营养快线就没有断过」，我把这个理解为一种过度推荐。很多时候只是因为不小心，或者其他目的的一次或者两次行为，但是却被推荐算法记录了下来跟你较真了。

当然上面这几个可能碰到的问题并不是说推荐算法就不好，推荐算法在很多情况下还是能推荐到很多比较优质的物品的，但前提是你留下的数据足够多。我觉得推荐算法在做两件事情：第一，它通过数据来搜索，为你搭配最适合你的生活方式的提案，以及它的工具书，这是横向它能够达到最广。第二，你买的越多，用户画像越精准，也是一个往深扎的过程。

魅族的副总裁杨拓在聊到关于「人工智能能否产生老子、孔子」这一话题时聊起以下的一则故事表达了以下的看法：

“

人与计算机的较量，实际上是熟练工种与数据库的较量。计算机和人工智能最强大的正在于她们有人类无法比及的数据量。给我推荐的这一套东西，应该是一个有意义的参考，不能完全否定，但它是否真的是你所要的？因为那个是他的判断，他的世界，他的算法，如果你是类似的，也会给你类似的算法。

我记得在诺华制药的时候，一个同事描述他是如何苦读的，他当时在院子里做作业，因为他家是南方，那时候的木头凳子的漆经常掉，长时间的坐在这儿做作业，一起身漆把皮都粘掉了，毛孔都给粘掉了，屁股底下粘了一堆漆，他的学习能到那个地步。但是我相信经过这样努力的人，比如他喜欢音乐和艺术，和家里就是艺术家，拉小提琴、弹钢琴，可能他们俩行为不一样，但志趣相同，人生阅历不同一定会导致对同样事情的判断是不一样的。这种差异，我认为在电脑方面用大数据是很难做到的。

”

其实，这几年人工智能的浪潮一波又一波，但是人工智能的发展是智能的发展不是自我意识的发展，人工智能永远想不到你在想什么，他只能猜测你在想什么。

不知道「我只是看了一个略带黄色的新闻，从此却踏上了不归路」这种情况将消失在何时？

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