替代造型師和設計師，亞馬遜要用人工智慧玩時尚

8月24日消息，據國外媒體報道，亞馬遜並不是高端時尚的代名詞，但公司正準備使用人工智慧演算法來替代造型師和設計師。

這家電子商務公司的研究人員目前正在開發相關機器學習系統，從而更有效地發現最新時尚趨勢並作出反應，甚至可以塑造出時尚。這些研究能夠讓亞馬遜對社交媒體的時尚趨勢進行實時跟蹤，從而在改進旗下零售業務中顯現出優勢。特別是可以幫助公司擴大自身在服裝業的優勢，甚至主導該領域。

康奈爾大學教授卡維塔?巴拉（Kavita Bala）參加了亞馬遜上周舉辦的機器學習和時尚研討會，他說：「諸如亞馬遜這樣的公司一直在努力了解全世界的時尚趨勢。其正在改變整個行業。」

許多具有前瞻性的零售商已經在使用像Instagram和Pinterest這樣的社交網路來追蹤最新的流行趨勢並迅速做出反應。像訂閱服務Stitch Fix這樣的創業公司已經根據用戶偏好和社交媒體活動進行個性化的商品推薦。

與此同時，亞馬遜正在致力於發展自有服裝業務，開發自己的服裝品牌，提高產品的展示圖片質量，並推出Prime Wardrobe服務，讓用戶在確定購買之前可以試穿衣服。而亞馬遜的Echo Look應用程序甚至會給你合適的服裝搭配。

而這還遠遠不夠，亞馬遜依舊在致力於更強大的功能開發。例如，位於以色列的亞馬遜研究人員開發了一種機器學習演算法，其能夠通過分析附加到圖像上的幾個標籤，推斷出特定的搭配是否可以被視為時尚。該軟體可以根據所提供的時尚反饋或建議進行調整。此前計算機通常需要大量的標籤才能從視覺信息中學習，但是在許多現實世界的情況下，例如張貼到Instagram的圖像，可能只有一個標籤，而亞馬遜的這種機器學習演算法就有了用武之地。

舊金山亞馬遜研究中心Lab126開發了一種從圖像中學習特定時尚風格的演算法，然後可以生成類似樣式的新產品，可以說這種演算法就是一個簡單的人工智慧時尚設計師。目前這種演算法還不具備實用性，也暗示了一種可能性。

相關研究使用一種稱之為生成對抗網路（GAN）的前沿工具。它由兩個深層神經網路組成，可以通過原始數據進行有效學習。 GAN通過分析多個樣例來確定特定風格的屬性，然後可以將該風格應用於現有服裝產品。由谷歌Brain團隊研究人員開發的GAN也是當今機器學習的熱門話題。

在亞馬遜舉辦的研討會上這兩個項目被公之於眾。該活動主要面向通過機器學習探索時尚趨勢的學術研究人員。該公司拒絕對這些項目發表評論。

研討會上還展示了如何開發跟蹤時尚趨勢的技術，從而更深入地了解人類行為。 Bala和她的同事正在使用從Instagram收集的信息作為人類學研究的依據。她說：「我們正在努力了解人們的日常生活。在人類歷史上，這真的是前所未有的，我們有如此多的視覺記錄。」

其他人正在探索可以直接探究人們衣櫃的想法。來自伊利諾伊大學厄巴納香檳分校的一個研究小組展示了一種用於識別時尚化社交網路帳戶的演算法。印度服裝網站Myntra的一個團隊展示了自己開發的程序，能夠從用戶購買歷史中猜出其關於特定服裝的正確尺寸。

馬里蘭州巴爾的摩縣大學教授蒂姆·奧茨（Tim Oates）介紹了將特定風格從一種服裝轉嫁到另一種服裝的方法細節。他認為，這種方法可用於設計新的服裝產品。奧茨表示，「你可以通過現有的衣服訓練一個演算法，然後你可以對機器說設計出一件夾克或一條褲子，我想要適應我的風格。」

不過，時尚設計師或許無需擔心擔心。 奧次等人指出，機器學習在時尚方面的應用還有很長的路要走。他坦言，「人們在音樂，時尚和電影等領域也進行相應創新。但我們還沒有看到的是一種真正由機器產生的音樂或時尚風格，能夠與人產生共鳴。」

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