上个月我搜汽车，上周我搜键盘，昨天我搜水杯。这次我又来淘宝，你猜我想要什么？汽车、键盘、水杯三者同时要？很可能不是。

此刻我的兴趣很可能集中在某个特定的话题上，这个话题可能是我之前搜索过的汽车键盘和水杯，也可能是今天才想到的东西。

猜测我现在在想什么就和读懂我的心思一样困难。

2017年，三通团队开始利用最先进的算法来提高推荐的准确率，并设定了一个令人难以置信的目标：认知智能。

刚才几次提到了“认知智能”，听起来很激烈。下面是解释：

“认知智能”是“感知智能”的高级形式。

感知智能就是机器能够分辨眼前的物体是人还是狗，并能记下听到的内容。你现在使用的面部识别、辅助驾驶都是这种智能。

认知智能就是让人工智能拥有类似人的“理解”“推理”“规划”的能力，一个具备完全认知智能的机器人，基本已经达到了科幻电影里的水平。

我们来谈谈淘宝推荐系统的变革。

三童告诉我，人的心思其实可以粗略地分为三类：

第一类是标签，是静态的。

比如，如果你是“男性”，那么你很可能永远是男性，因此你很可能永远喜欢男装（如果你不是异装癖者的话）。如果你“有孩子”，那么你基本上永远都会有孩子，并且你会长期喜欢购买儿童产品。

第二类是偏好，这一类更加动态。

如果你是小米Boy，那你很可能一直喜欢小米。如果你是华为粉丝，那你很可能一直喜欢华为。这是品牌偏好，在一段时间内会保持稳定。但人们会一辈子只忠于一个品牌吗？显然大多数人不会。很多人今天夸苹果，明天就拿着苹果说它真好。

第三类是真实意图，这种意图具有很强的动态性。

比如，你偶尔在街上看到有人戴着漂亮的耳机，你就拿出淘宝去找，找到后立马下单。上班时，同事推荐了一款不错的泡面，你打算下单囤一箱泡面。但看了之后，你觉得吃那么多泡面没营养，就放弃了。这种灵光一闪，来得无影无踪。

这三类意图就像试卷上的“选择题”、“填空题”和“必答题”，只有全部答对，用户才会觉得人工智能听懂了。

但对于人工智能来说，这三类问题的难度和计算量是不同的。感知人类的标签是Easy模式，每个月只需要计算一次；感知人类的偏好是Hard模式，可能每周都需要计算一次；感知人类的意图是Hell模式，需要每时每刻、每分每秒不停地计算。

因此，要正确回答这个测试，主要考查两个技能：“算法”和“计算能力”。

所谓算法，主要就是解决问题的能力：无数数据涌入，如何把这些复杂的数据变成一个“意图”？如果算法不精准，用户其实想要黄瓜，你却判断用户想要茄子，答案是错的，无论你算得多快，都是毫无意义的。

所谓计算能力，主要就是回答问题的速度：如何在最短的时间内把算法跑起来。当一个用户搜索一件衣服，她可能一秒钟后就想看到你给她的推荐，但如果淘宝要花一个小时来计算，那这个用户早就退出淘宝了。。。

其中，算力的问题比较好解决，解决方案就是所谓的“阿里云”。阿里云的本质是一大群不知疲倦的计算机，它产生的算力既可以供阿里巴巴自己使用，也可以对外提供服务。其实阿里巴巴当年那么拼命打造阿里云，首先就是为了满足自己的算力需求。（参考）

但算法的完善是一个非常缓慢的过程，为此认知智能团队招募了全球多位顶尖算法专家，做了很多尝试。

例如：

如果你看到一个产品出现在屏幕上，你可能会快速地划过它。这时候，你的快速滑动行为应该被算法视为你对这个产品不感兴趣的因素。

即使你在某些产品上花了很长时间，但你只是停留在那里而不去查看，这并不意味着你对该产品感兴趣。

算法越好，它考虑的情况越详细，得出的结论就越接近现实世界。

近年来认知智能团队在顶级会议上发表了不少论文，都是通过反复试验得出的硬核结论。人们也会发现，虽然淘宝的推荐在很多方面还有提升空间，但正在缓慢但稳步地进步。（参考）

“认知智能”就像媒人，既要懂女孩，也要懂男孩，女孩代表的是“消费者”，男孩代表的是“商品”。

刚才讲的是我对消费者的理解，现在讲一下我对产品的理解。

理解产品的难点主要在于产品的图片，理解图片包括两个方面：

首先，图里是什么？

第二，画面美观吗？

图像识别技术可以几乎准确地判断出图片中的内容，但图片是否美观则取决于个人看法。

一个商品有两个属性：“事实分类”和“情感分类”。

所以这群技术极客需要开发一套算法，计算出什么样的人喜欢什么样的图片。如果是喜欢简约的商务人士，就给他推荐一款简约风格的手袋；如果是波西米亚女孩，就给他推荐一条能让他晕车的花纹裙。

如今，你打开淘宝，首页下拉、支付成功页、商品详情页都有推荐商品的板块，都是原来“猜你喜欢”功能的衍生版。

近年来，使用淘宝推荐功能的人越来越多，但抱怨也随之而来。

最大的问题是，人们总能感觉到淘宝是在根据自己的行为做推荐，这就是推荐的原理，一旦人们注意到你在做推荐，那么无论你的推荐有多好，都不再受欢迎了。。。

欲戴王冠，必承其重。技术带来的问题，必须用技术来解决。

因此，从2019年开始，三同和他的团队开始攻克“认知智能”的高级版，如何让推荐在到达人们的心里，感觉温柔、流畅、细微，却又不失贴心。

三通和团队

双11合影

（六）打雷下雨，天冷要穿棉袄

说真的，大多数人没有意识到，你不需要知道某人的每一个细节才能了解他们，而且你只需依靠常识就可以成为一个非常善解人意的人。

什么是常识？

例如：1.人热的时候，需要冷的东西来降温；2.冷的东西包括冷饮；3.冰淇淋是冷饮；4.夏天的属性是热。综合以上四点，我们可以推断出人们在夏天更喜欢买冰淇淋。

这是常识。

所以，不管你是谁，如果有人在炎热的夏天给你送来一杯冷饮，你肯定会很开心。同样，夏天在淘宝上给你推荐冷饮也是不错的选择。而且，人们会更容易接受基于常识的推荐。

这个世界上存在着无数的常识，把无数的常识组合成一套机器能够理解的东西，就叫做“认知图谱”。

认知智能团队要重点攻克的，是“认知图谱”。

比如手机壳是跟手机相关的配件，所以你买了一部手机，有人给你推荐手机壳，不但不会让你反感，反而会让你觉得很贴心；孜然、辣椒粉、羊肉是跟烧烤相关的商品，如果你对烧烤架感兴趣，给你推荐这些食材会很聪明。

这是认知地图的一个例子。

当然，知识图谱所包含的内容远不止“下雨要打伞”、“天冷要穿棉袄”这样的常识，还能知道“疫情趋势”。

比如说，如果某样东西最近很热卖，而你经常买其他时尚品牌，系统也可以向你推荐这款产品；如果你经常买JK，淘宝可能会向你推荐这款产品。

有了认知图谱之后，淘宝逐渐开始摆脱“推荐你搜索过的东西”的“幼儿园”阶段，进入到向你推荐更合适的商品的高级阶段。

从学术角度来说，近两年在知识图谱领域出现了一个很有意思的测试集，叫“火锅问答”（），这是三个在美国留学的中国留学生在一起吃火锅的时候萌生的念头。

热点问答包含了各类需要知识图谱推理才能得到正确答案的问题，而全球各地的知识图谱系统都会以挑战热点问答的结果作为自身实力的证明。

阿里巴巴认知图谱团队的算法近年来在热点问答性能榜上一直位居全球第一，实力确实不凡。

三桐告诉我，根据后台数据，2020年使用淘宝推荐的用户数量呈爆发式增长，但还有很多人没有使用推荐的习惯。不过他并不着急，相信只要技术进步，会有越来越多的用户能够发现并信任这个“导购”。

三通团队的推荐系统是“隐形导购”，但在淘宝上，还有另一位“实体导购”，那就是大家熟悉的旺旺上喊你“亲~”的客服小姐姐。

你可能会问，客服小姐姐和人工智能什么关系？

这个关系很大，其实现在你在淘宝上问产品，很多答案都是人工智能给的。

7.“机器人姐姐”

AI客服和人工客服哪个更好？

大多数人的答案无疑是：人工客服肯定更好！谁愿意跟机器人说话？？

事实也如此，但2014年，淘宝不必在“人”与“人工智能”之间做出选择，而是在“无人”与“人工智能”之间做出选择。

孔武是现任淘宝智能客服团队的负责人，他是一位历史的见证者。

空有其表，被尊称为“阿里巴巴韩庚”

2014年，淘宝客服压力很大，用户打来的热线电话根本接不到，一些交易纠纷投诉排队长达三个月。短时间内不可能招到几千名客服人员，而且就算招到，养活他们成本也太高了。。。

没有记忆。

当时孔武是CCO事业部的技术总监，CCO是淘宝当时为了提高用户满意度而设立的部门，全称是“阿里巴巴客户体验事业部”。

客服连电话都接不了，还谈什么客户体验......

孔武的任务是开发一款人工智能客服机器人，协助淘宝人工客服处理大量的用户咨询。

这里需要普及一下两点行业知识。

1、当时的客服模式是：先在对话界面给你展示一些常见问题，你点击问题，就会弹出答案。如果实在无法回答，在角落里会有一个“人工服务”的按钮。淘宝也是这么做的。

2、无论哪个行业，用户的问询其实大部分都比较“低级”，比如在淘宝，用户问客服最常见的问题就是“如何退货”、“如何申请售后服务”等基础操作。

好的淘宝手机端下拉关键词，问题来了。

很多用户即便是问一些简单的问题，也会选择人工客服，而人工客服回答一个简单的问题就需要耗费大量的精力和时间，而真正复杂、高级的问题，就被推到了后面，忙不过来。

就好比你考试的时候，选择题很简单，但是题目太多，你没有时间做大题......

那么，想要做的客服机器人的理念是这样的：

用户用“人语”表达疑问，人工智能理解句子后，搜索知识库，能回答就直接回答，不能回答再让人工服务接手也不迟。

还记得那句话吗：“越人工智能，越智能”。要做到这一点，我们首先需要引进大量懂人工智能算法的专家。

孔武那些年的所有想法，在这一刻全部体现出来：

其实我加入CCO之后，就开始马不停蹄地招算法专家了。那时候算法专家没什么地位，也没有团队需要，很郁闷。别人没看到算法的重要性，我就顺势而为吧！我做客服机器人的时候，已经有三个算法团队了。

空笑着说道。

2015年，第一版客服机器人诞生，这就是现在很多人所认识的“阿里小米”。

但就在阿里小米即将上线之际，淘宝内部却突然爆发了一场“关于真相标准的大讨论”。

不少同行形成了“反对派”，他们的观点是：AI客服还是很蠢，一旦发布，用户很容易认为淘宝是在用这个机器人“屏蔽”用户联系人工客服，对淘宝的口碑影响很大。

但孔武及其团队的“正面”看法是：不去尝试，怎么知道用户喜不喜欢？而且人工智能需要不断训练才能成长，如果长期不让阿里小米锻炼，它就会继续智障……眼看人工客服的投诉积压每天都在增加，时不我待！

最终，孔武和他的团队努力争取到了一块“试验田”：淘宝的新注册用户（约占总用户的10%）可以看到人工智能客服的入口。

说实话，阿里小米这个版本智能度不算高，从后台来看，用户问题解决率只有30-40%，大部分都要转为人工。

这不是团队不够努力的错，因为涉及自然语言理解的人工智能确实处于技术早期阶段，确实非常困难。不过，这个结果却让“反对派”同学占了上风，大家一致投票认为，人工智能客服目前还不成熟，再等等也不迟。

他们因一无所有而感到沮丧。

但几个月后，大洋彼岸的一则爆炸性新闻却扭转了“舆论形势”。

2016年春天，积蓄一年力量的全力出击，横扫李世石、柯洁，瞬间让人工智能摆脱了“智障”的标签。虽然下围棋和阿里巴巴的智能客服无关，但这件事情却牵动了所有人的心。

“每个人都开始相信人工智能的春天已经近在眼前。”孔武说。

经过这件事情，“反对派”的阻力明显减弱了，从2016年春天开始，大家投票同意阿里小米全面铺开，所有淘宝用户都可以使用这个智能客服机器人。

要知道，人工智能的智能程度和用来训练它的数据量有直接的关系。

面对数亿的庞大用户群体，阿里小米迅速获取了如海啸般庞大的数据量，进化速度急剧加快，问题解决率攀升至60%。

酒香不怕巷子深，淘宝、天猫上不少商家也开始注意到这个好用的机器人，纷纷找到孔武，询问能否借用一下。双十一将至，自家的客服已经不够用了。

孔武当然很高兴，不过这时候，反对派的担忧又回来了……

8. 小米走红

淘宝本身就用机器人客服，毕竟只代表淘宝。但是如果平台上的商家用机器人客服，一旦出现问题，就会影响销量。商家损失了真金白银肯定会怪罪淘宝，用户购物体验不好肯定会怪罪淘宝。

遭到双方批评，谁能承担责任？

人工智能征程上的“怪兽”如今已显露出全部威力。到底给商家提供机器人客服是“好”，还是不给商家提供机器人客服是“好”？这个选择，是技术人无法承受的重担。

最终双方达成共识，决定选取9家规模比较大的商家，共同打造人工智能客服。大家把利益和风险都列了出来，如果商家信任阿里巴巴，愿意承担风险，那我们就一起做！就这样，阿里小米的商家版——电商小米——正式亮相。

当时同意合作的9家商家就有耐克、小米、荣耀等等，可以看到这些品牌不仅规模大，而且他们的文化非常重视用户口碑和体验。

他们珍视自己的名声，甚至到了“不正常”的地步：

双11之前，各家门店都对店小二提出了一长串的要求，包括店小二回复用户的语气、转人工的方式，甚至规定了不同时段分流给店小二和人工客服的用户比例，尽可能让人工客服接触和服务用户，如果店小二实在太忙，才会接手。

这个双11大家都过得很紧张，然而小米在这9家门店的表现，却可以用“惊艳”来形容。

去年双十一，小米投入了700名人工客服，今年原本预计投入1000人以上，但随着电商小米的加入，双十一仅需500名人工客服就能顺利度过，节省了一半的人力。

当然，单纯节省人力并不是目的，据这些商家回忆，在成本没有增加的情况下，门店的销售额和顾客满意度反而提高了，这的确是一个“正确的选择”。

经过这一战，阿里巴巴内部对阿里小蜜和电商小蜜的质疑声音迅速减少。人工智能终于用时间和努力证明了其所蕴含的巨大力量——机器人客服不仅仅是一个工具，而是一个伟大时代的前奏。

找到一张孔武和小米的合照

从2016年开始，越来越多的店铺开始使用电小蜜，其解答解决率已经超过90%。作为普通买家，你大概也感受到了，这几年在淘宝上咨询商品时，AI的解答越来越多，虽然有时不能令人满意，但还是能解决你的基本问题。

短短两年时间，被无缘“追上”的算法工程师们经历了人生过山车般的历程——从被各部门“冷落”，到“遥不可及”。 借助这手好牌，大家终于可以全力以赴地完善人工智能技术了。

阿里小米这几年攻克了很多技术难关，孔武给我举了几个例子：

1. 多轮互动

用户将以与日常对话相同的方式与机器人对话。在日常人类对话中，多轮交互非常常见。

例如：

用户：我想要一张发票。

客服：您要开具哪种产品的发票？

用户：小米手机。

此时，人脑可以很容易地将前后信息拼凑起来，理解为用户想要为一部“小米手机”开具一张“发票”。

然而，对人类来说轻而易举的事情，对AI来说却很难。这时候，技术极客们就需要为AI打造一个“多轮对话”引擎。简单来说，就是把所有常用的多轮对话都罗列出来，让机器下次遇到同样的情况时，也能轻松应对。

列出多轮对话场景是一个比较繁琐和专业的活，光靠技术团队是不够的，还需要客服团队根据经验不断列出和调整。

为此，孔武和他的团队专门开发了一套可视化系统，让普通客服或运营人员可以通过拖拽的方式调整多轮对话。很多人一起贡献智慧，机器人智能化的步伐会越来越快。

2.知识图谱

知识图谱有点像我们前面提到的认知智能里的“认知图谱”，你可以理解为人类的常识。

以下有两个示例：

如果有人跟客服说：我忘记了。根据知识图谱，这个“忘记了”很可能就是“密码”。那么阿里小米就可以根据“知识图谱”提出后续问题：你忘记密码了吗？

如果有人跟客服说：我不要了。那么根据知识图谱，“我不要了”这个东西很有可能就是“商品”，阿里小米就可以问：你要退货吗？

3.语音对话

从2018年开始，阿里小米的能力更加强大了，过去是通过文字与用户沟通，现在却可以“接电话”。

其实接听电话的本质是将用户的语音转换成文字，然后人工智能客服再将答案从文字转为语音。然而真正去做起来，孔武发现现实比这困难得多。

首先，语音转文考验的是语音识别的准确率，而文字转语音考验的是句子切分、发音的流畅度，这就需要ASR（自动语音识别）和TTS（语音转文字）技术的不断提升。

其次，用户在语音聊天中更加自然，思维也更加飘忽，可能前一秒还在谈售后服务，后一秒又在谈付款，这时候就需要系统时刻感知用户的想法是否发生了转换。

再次，在语音对话过程中，如果用户发现机器人讲的不是自己感兴趣的内容，就会被迫打断。这就需要系统在说话的同时，时刻倾听用户是否有新的指令。这就叫“双工”技术。

上述每一个问题的解决，都需要运用当今人类科学最前沿的成果。

我感慨地叹了口气，这么多年，做了这么多事，其实都是为了一件事：我从来不想让人工智能客服成为用户寻找人工客服的一道墙，而应该成为辅助人工客服帮助用户解决问题的帮手。

眼前的怪物还是会时不时的冲出来，挡住他的去路。

2017年“双11”的一个小插曲，让孔武思考了很多。

那年11月10日晚23点50分，距离双11流量高峰仅剩10分钟，客服人员突然做出一个操作，意图让阿里小米和电商小米表现更好一些。不巧的是，这个操作恰好触发了系统隐藏的Bug，小米瞬间瘫痪。

大家大脑一片空白，赶紧去修复问题。

但恢复系统耗时近20分钟，这意味着小米在双11零点过后10分钟就无法使用。

果然，到了午夜，无数店铺发现小米系统无法正常使用，一时间质疑和投诉如雪片般飞来，孔武和团队只好一边安抚店主，一边全力抢修系统淘宝手机端下拉关键词，直到凌晨 00:10，系统才恢复运行，投诉也渐渐平息。

此后，小米团队痛定思痛，再次加强了原本就很强大的测试体系，确保不再出现此类问题。到2018年双11，小米已经承担了淘宝天猫平台98%的线上服务需求。

许久，虚空被某种情绪所笼罩：

我们的小米，已经不是一个可有可无的机器人了，它的背后是几十万商家的真金白银、生命财产，这是很重的责任。

沒有說話。

（九）淘宝的“打怪升级”

时间终于来到了2020年。

淘宝就像一个机甲战士，全身布满了磨光的人工智能武器，虽然布满伤痕，但眼睛依然炯炯有神。

马云正式宣布退休百度关键词搜索技巧★64xl.com最好用的下拉平台，优化百度搜索下拉框，淡出了人们的视线。他的“下跪托付”也留在了历史的篇章里。恐怕这些技术人不会时时刻刻记得。但那一幕，就像是一场戏剧的开场。

张勇，那个洒脱不羁的年轻人，接手了阿里巴巴的领导权，继续让天下做生意变得更简单。大幕拉开，淘宝像一艘船，被技术人的梦想和选择推向未知的远方。

张勇

后来，罗伟华的翻译团队又想出新招：把产品图片上的文字“剪下来”翻译出来，再“PS”回去，这样，一张中文或英文的图片，就可以变成俄语、西班牙语或土耳其语的图片。这样，整个产品页面的翻译就变得天衣无缝了。

这是一个将中文图片转换成英文图片的例子。

“我们希望外国用户能够完全沉浸其中，而不会意识到他们正在看的是翻译的页面，”罗伟华说。

他们还帮助阿里云团队将阿里云各产品的介绍翻译成世界各地的语言，让代表中国的云计算更加轻松地跨越大洋。

他们还尝试对淘宝的购买评论进行“情感分析”，从上千条评论中找出最典型的好评和抱怨，作为推荐评论呈现给用户，希望缩短人们阅读评论的时间。

三童和他的搜索推荐团队还在探索“高级导购”之路，近年来，他们把大量精力投入到“图计算”这一前沿领域，通过仔细分析数据之间的关系来优化推荐，试图给顾客更多惊喜。

的智能客户服务团队目前试图让小米“阅读理解”。

这些技术正在逐渐从为对托博用户服务的工具转变为为社会服务的生产力。

Lu 告诉我一个故事。

在2020年，-19来了。

因此，杰克·马基金会（Jack MA ），智格大学第一医院和世界卫生组织（WHO）合作，将医生的治疗经验总结为一组医疗手册，并将其释放给公众，但他们很快收到了一些反馈。医疗手册。

这项任务出乎意料地落在了Luo 的机器翻译团队上。

当然，他们敢于完全依靠机器翻译来进行如此严重的事情。

这样做有很大的好处：专业词汇的定义已经统一，人类志愿者无需争论专业词汇，这可以节省很多时间。

呼吁志愿者的英勇哨所很快在WHO网站上发表，来自俄罗斯，印度尼西亚，伊朗，意大利，日本和韩国的志愿者作出了回应，表达了他们为祖国服务的意愿。

这是俄罗斯版的医疗手册的屏幕截图

这样，最初花费至少10天完成的重型翻译工作在3-5天内完成了人工智能和人类的合作。

没有人可以估计，如果一周后发布了这些医疗手册，那么在生与死的边缘，有多少生命将不再等到黎明，并将滑入深渊。

由于流行病，中国的出口贸易也受到关注的人。

但是，直播在中国仍处于起步阶段，在线购物数量已大大增加。

Luo 和他的团队做了一些有趣的事情。

技术是技术，这剑既不是好也不是邪恶的。

但是，在我站在他们旁边时，使用技术的淘杯技术人员正在漫长的冰上行走。

如果我要评估“陶波的升级”过程，我可能会引用吉姆·柯林斯（Jim ）的一段话，吉姆·柯林斯（Jim ）的作者是“持久建造”的作者：

没有一个决定性的行动，没有宏伟的计划，没有一场命名的创新，没有一个幸运的突破，也没有奇迹时刻，就像不断推动巨大的，重型飞轮，旋转并获得动力，直到达到突破点甚至超越。

他们可能做了很多正确的事，但在这条漫长的道路上，谁能真正预测下一个怪物的何时来？

我们别无选择，只能前进。

技术成为烟花

在夜空中散布世界的温柔

免责声明：感谢作者的辛勤工作！