聖誕元旦禮物怎麼選？人工智慧幫你輕鬆搞定

引言

聖誕和元旦雙節將至，您是否想到為家人和朋友挑選一份精美的節日禮物？也許，此時的你也正在為買些什麼而大傷腦筋。不過，有了人工智慧的幫忙，一切都變得簡單而輕鬆。你只需回答幾個問題，「ebo box」 就會通過深度學習演算法，分析市場數據，為你挑選完美的禮物，免去了費時費力挑選禮品之苦。

智能送禮

「ebo box」是一家位於洛杉磯的創業公司設計的產品。它通過對於送禮者和收禮者「進行人工智慧學習」，結合「搜集到的市場數據」，即使對於那些難以揣摩的朋友，也可以幫他們找到最佳的禮物。所以，該公司很有創意地將這個過程稱為「智能送禮」。

什麼是人工智慧化的「禮物挑選」？

首先，送禮者通過設定以及回答關於自己和收件人一些問題，讓ebo 獲取一些基本信息：例如「他們要花銷的金額」，「收件人的性別、年齡、位置」等等，還有收件人的「戶外活動興趣」、「性格內向或者外向」、「思維方式是邏輯型還是創造型」等等。

圖片來源於：ebo-box

下一步，ebo 會使用找到「用戶參數和產品之間的聯繫」。然而，對於普通購物者來說，找到這些聯繫很費時費力。目前，ebo 並沒有自己的用戶資料庫，所以它在一個2100萬參與者的匿名資料庫上培訓神經網路，資料庫中包含了參與者「是否喜歡某個品牌」、「個人興趣」、「最喜歡的顏色」等信息。

ebo 的創始人兼CEO，Marwan Sledge 認為：

「人工智慧可以發現人類無法發現的聯繫。」

Sledge 認為他設計的演算法可能找到隱藏的聯繫，例如喜歡喝某種蘇打水的人，可能喜歡綠色並且喜歡徒步，也有52%的可能性買某種特殊品牌的智能手機。

用戶在下單的時候，可以設置服務一次性交易或者登陸交易。用戶也不需要了解禮物到底是什麼，直到禮物到家的時候將它打開，這樣多了一份「驚喜和神秘感」。

圖片來源於：ebo-box

技術上為什麼需要GPU？

在海量的數據中尋找這些聯繫，會帶來極其繁重的計算任務。另外，隨著使用者回答的調查問題數目增加，公司需要定期地再訓練他們的神經網路，來反映出添加的信息。

所以，ebo 需要使用「英偉達的GPU」、「深度學習演算法」、以及「CUDA並行計算平台」。這樣可以將計算時間從4到5天，減少為1天，目前公司正在嘗試減少為幾小時。同時，ebo 最近也加入了英偉達的「盜夢空間」項目（Inception program），此項目旨在支持創新成長型的創業公司，在人工智慧和數據科學方面取得突破。

未來還有那些工作？

目前，這個流程需要一天的時間處理數據，但是隨著開發進展，ebo希望將時間縮短到幾小時。最後，公司也希望藉助於自己的資料庫信息，而不是第三方信息進行分析，這些信息還將包括禮物收取後的評價。這些信息會幫助系統從成功和失敗的經驗中學習，隨著時間的推移將任務完成的更好。

這款產品帶來的思考和啟發

現在，電子商務在全球範圍內特別是中國發展迅猛。目前流行的一些電商平台例如亞馬遜、淘寶、天貓、京東等，當我們在上面選擇商品時，往往會發現商品相關的推薦數據、搜索、排序方式，大多基於產品本身的性能參數、銷售情況、價格以及用戶的評價度。但是，小編尚未發現根據用戶的性格、興趣、習慣等等數據進行調查後，使用人工智慧作一些深度的分析和推薦，為購買者更精準的推薦適合其個人本身情況的產品。

或許，傳統的電商銷售平台多在考慮：我們可以提供什麼樣的產品？而未來，消費者更多關心的可能是「這款產品是否真正適合我自己？」。所以，利用人工智慧和大數據等等創新技術，為我們推薦適合自己個人自身特點、興趣愛好、購物方式的一些產品，會免去大家使用搜索商品過程中耗費的大量心思和精力，不讓我們錯過真正適合自己的「最佳」商品。

以上的一些思索和啟發，或許有點膚淺和不成熟，所以歡迎大家在評論中留下寶貴看法。希望這款人工智慧化的禮物挑選系統能夠帶給大家一些有益的啟發吧。

參考資料

【1】https://www.ebo-box.com/

【2】https://blogs.nvidia.com/blog/2016/11/25/ebo-deep-learning-gift-giving/

PS：大家有興趣的話可以在文章評論中，留下對於文中創新產品或者技術的評價，或者您今後想了解的創新產品和前沿技術，我們期待和您的溝通交流，謝謝！

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