“前面说了，让机器人‘听得懂’一切用人类语言提的问题、并且准确回答其中那些有标准答案的客观题，这就是深度学习算法对问题回答型人工智能的训练的上半场。然后，从去年下半年，搞定nhn之后，咱的问题回答型人工智能已经发展到下半场了，严磊和他的研究院，如今天天就忙那些。只不过你在休产假，没了解罢了。”

“具体给我说说嘛，人家真不想脱节前沿太久，被人以为没见识。”陆文君的技术宅妹属性，也算是天生的了，并不是为了赚钱才对数理内容好奇的。作为顾莫杰的妻子，她绝不希望自己在生意上辅佐丈夫的价值就此终结。

“这个下半场，就是：当客观题部分，采用公用的大数据池训练完毕后，主观题部分，我们要依靠对每个用户细致入微的行为分析，来做到私人订制的‘初秘’。也就是说，数年之后，每个‘初心’手机上的‘初秘’机器人，在回答各自主人提出的主观题时，答案是不一样的。这里面再也不依靠‘大样本容量的统计’来实现偏好筛选，而是完全按照每个人的喜好量身定做。”

陆文君歪着脑袋想了想：“每个人都根据自己本身的行为数据来揣测，那岂不是一开始很不准？那些不愿意配合、不愿意把行为习惯隐私泄漏给初音的用户，我们岂不是很难有进展？何况单个个体产生的数据频次太低了，很难通过聊聊几条信息分析出一个人的喜好啊。”

顾莫杰摆摆手，示意陆文君不必担心。

“你不懂里面的技术原理，就别瞎担心。这是一个循序渐进的过程。比如，我举个例子，就拿看书而言，曾经我们是把用户分成几个大类，有的用户爱看玄幻，有人爱看都市，有人爱看历史。然后他看哪类比较多，就把这一类最火的书推给他——这是最原始的弱智状态，都称不上人工智能。

第二步，当他有限地看了几本书之后，大致可以摸清这个人的脾胃。然后根据和他行为模式类似的人，按照‘人以群分’的算法，推而广之认为他和哪类人是一样的，把那一类人都比较爱看的东西推送给他。

如果他接受了，那么就留下一个喜好的数据烙印，如果他拒绝了，就进一步细分人群。这样一步步推进，最后用户会从数百万人一群的大群、细化为数万人的小群、最后甚至是数百人的小群。

这些人的经历、喜好、脾性其实是高度吻合的，也就容易捆绑成一个数据圈子，相互引用推送结果，进一步反馈推送效果——这样循序渐进，最终就可以勾勒出一个个独一无二的‘人’的需求。”

中国那么大，十亿网民里面，但凡细分到数百人一群的时候，对娱乐内容的喜好基本上可以做到完全相同了——毕竟，放到人群的总体样本来看，那都已经是百万分之一的小众需求了。

这么大一个国家，哪怕是再孤僻、特立独行的个体，好歹至少也有几百个人和他是兴趣爱好完全相同的，这种小概率事件并不奇怪。

初音系的人工智能要做的，就是在日渐分析中，把人群越分越细，或者兼顾几个判断维度交织一张数据评价之网，最终让“初秘”变得和主人内心的幽灵一样精准。

这样，任何人都离不开“初秘”了。

一旦离开，就会像顾莫杰怀念初音娘一样怀念。

陆文君反复咀嚼顾莫杰的话，最后终于豁然开朗。

“原来是这样……这都可以！”