栗浩洋:靈魂匹配的社交夢境如何通過人工智能實現
鈦媒體注:在2016鈦媒體T-EDGE年度峯會上,朋友印象、乂學教育創始人栗浩洋作了以主題為《靈魂匹配的社交夢境如何通過人工智能實現》的演講,分享了社交平台“朋友印象”的的創業歷程,以及平台上的用户是如何匹配到“靈魂伴侶”的故事。
栗浩洋認為,中國人比較注重精神上的交往。與陌陌、探探和支付寶日記等“看臉”社交軟件不同,通過人工智能技術,基於關鍵詞推送好友的朋友印象可以幫助人們尋找真正的、深層次的“靈魂伴侶”。
在人工智能做短文關鍵詞的提取的時候,栗浩洋發現,高頻次的關鍵詞推送是無意義的,只有低頻次的推送才是有價值的。如果幫助用户抓取到低頻次的關鍵詞匹配,雙方的共鳴點就會變得非常的深層。通過神經網絡的學習,還可以更進一步深入地瞭解平台所推薦人。
以下是栗浩洋在2016鈦媒體 T-EDGE 年度盛典上的演講實錄:
我要談的話題,也是我們社交軟件朋友印象想要做的事,是怎樣幫助每個人匹配你的靈魂知己。我覺得我們的市場非常大,我們有這個機會能夠幫你去找到這樣的一個人。
我屬於一個全新的“老”創業者。今年我啓動了朋友印象這樣的一個App,但是我其實在十年前已經加入到創業的行列。我特別喜歡 T-EDGE 這個名字,我們總是走在風口浪尖,總是走在科技、人文和生活的邊緣,這是我自己可能比較喜歡的一種人生。
剛辭職創業的時候,我老婆問了我一個問題:你為什麼從管兩萬多人到管十個人,為什麼跨界去做一個看似這麼不靠譜的社交軟件?我説,我用簡單的幾句話儘量給你講明白。第一,你肯定不是這個世界上最適合我的老婆,我也肯定不是這個世界上最適合你的老公。
我們兩個,就好像大眾點評出現之前,我們在家門口吃了六七家餐廳,我們就覺得好,在這家吃一輩子,永遠也不變了。這是多麼倉促而又狹隘的一個選擇。現在我們找一個餐廳,我們可能從一百家,一千家,甚至一萬家餐廳裏面去選擇最適合我們的那一個。找一個人的時候,我們發現竟然沒有辦法在社交網絡裏去找到一個你最想要的人。
我們上一個公司上市的過程當中遇到了很多問題。當時我們賠了六千多萬。那時候我特別想找一個特別懂公關的人,找了很多都沒有找到。很多公司都是做錦上添花的事情,但是他們不懂怎麼雪中送炭,他們並不瞭解上市的過程中的如何做危機公關。
我相信中國有很多這樣的人,但是在茫茫人海中找不到。今天來參會的人當中,可能當中有你的合作伙伴,彼此看似都在一個空間內,但是卻隱沒在人海當中。我覺得中國人的社交,並不僅僅只有陌陌、探探這樣的“看臉”的,也不只有支付寶日記。我們還是注重靈魂上的交往的。
我們要如何解決這個問題?終於到了三十多歲,我想來解決這個問題。能找到自己的靈魂知己的人的幾率,可能在世界不超過萬分之一。但是找到了會怎麼樣,會特別地興奮對不對?就像薩特和波伏娃一樣,他們兩個人的婚姻觀、哲學觀都是非常一致;就像錢鍾書和楊絳,他們相守了一生。
在商業上我們是不是需要靈魂知己呢?如果我們真的找到了最合適的那個人,對我們來説是多麼重要。去年,朋友印象剛開始的時候找了三四十家風投,卻沒有人欣賞你。等到有一個人特別欣賞你,説你可以至少做到百億美金,我的心突然激動了。我回去跟我的合夥人打電話,我説,平時都是我出去忽悠風投,今天出來一個風投忽悠我。所以,遇到一個知己是多麼的重要,遇到那個欣賞你的人是多麼的重要。
如何通過人工智能幫你進行匹配?其實可能非常簡單。比如説,在陌陌上,我們匹配上一個人,可能我們不知道該怎麼接着説下去,我們通常叫“三句死”。但是,在朋友印象裏,我們匹配一個人,卻可以口若懸河地交流,並不是因為你特別能講。
我做了很多實驗,在朋友印象裏面,我寫了我所看過的十部歌劇、音樂劇,跟我匹配的女孩,她都看到了其中的七部到八部,有的甚至非常小眾的,這個時候,你突然發現兩個人都有聊不完的話題。還有一個女孩,她也是做創投的,她的主頁上有一本書叫《百年孤獨》。我只跟她講了一句話,聊完之後,我們發現在每一個點上,我們都有聊不完的話題。
當然中文自動分詞這個事情,百度早就做得非常好了。但是我們的自動分詞難度比搜索高很多,因為我們要找出這個詞中的關鍵點。比如説,這個人寫了一句話:“誠品書店就像迷宮一樣像朝聖。”你怎麼匹配呢?你只能跟一個“朝聖的人”匹配“朝聖”,但是他講的是誠品書店。我們如何識別出這個語句中的關鍵點?從大江南北跑到蘇州看大陸第一家誠品書店開店的人,就變得非常的重要。
更重要是,在我們做短文的關鍵提取的時候,發現遇到了一個巨大的難點,這個難點遠遠超過百度,甚至超過今日頭條。現在的關鍵詞推薦都是,如果你喜歡看一篇文章,這篇文章裏面出現了六次“特朗普”,以後只給你推特朗普的文章就好了。但是,我們發現高頻次的推送是沒有意義的,低頻次的推送才是有價值的。
如果系統上抓取出你喜歡《再次出發》這個電影,我也喜歡。如果我們匹配在一起,我們的共鳴點就變得非常的深層。但是,如果我們把“流行音樂”這個詞匹配上,兩個人都喜歡流行音樂,這個可能只能爆發出小小的火花,不能持久,也不深刻。不過,假如我們在一個女孩的印象裏面抓出了她的很多關鍵的低頻詞,和另外一個男孩匹配。當時匹配到了之後,這個女孩説,突然感覺到渾身都在發抖,真的好像找到了自己生命中的另一半一樣。
他們到底有哪些點相同呢?第一個,他們都喜歡北歐的後搖風格的音樂。他們每個人都把後搖當成了是一種精神的感受。不但如此,他們都喜歡每天去喂流浪小動物。他們的價值觀和性格相符,他們的工作觀也一致,他們寧可不要一個月一萬五的工作,寧可一個月掙七八千,他們也願意找一個比較有魅力的上司和願意讓自己犯錯的上級。同時,他們還非常孝順,儘管每個月掙的工資不多,都會跟父母寄六七百塊。他們突然發現,原來世界上我還可以找到跟我這麼相符的人。
我們如何通過這種主題聚類幫助你選擇?比如説,我們不是像百度一樣,你搜索“潛水”,我給你一個潛水的結果。你搜索“潛水”,可能給你一個喜歡帆板的人。在寵物標籤上,你不是養的拉布拉多,你可能養的是毒蛇,另外一個女孩喜歡養蜥蜴。
有一個80後的工程師,長得特別慘不忍睹,他在所有的社交軟件裏面都沒有找到女性朋友,因為80後就謝頂了。但是在我們這裏就有七八個女孩。因為他們都是喜歡養毒蟲的,他對蜘蛛交配的時節,生活習性瞭如指掌。我們通過這個男孩才知道,原來在淘寶上,我們可以買到一個活的蜘蛛,在他生日的時候給他送過去。
每個人在這裏面找到與眾不同的人,我們會推薦給你意想不到的內容。我們通過算法可以給你推薦你一定會喜歡的那種愛好;你可能會喜歡,但是你自己都沒想到會喜歡的那個人。
當然,通過神經網絡的學習,我們一步一步地更深入地瞭解推薦人。當我們的合夥人寫了“寒夜客來茶當酒,竹爐湯沸火初燈”時,我們零亂了,我到底推薦茶還是什麼?我要找到一個好閨密,他要是“善良”。上帝啊,我怎麼推薦一個善良的人?但是我們後來把“善良”分解成了幾百個內容,我們可以給你推薦到你心目中的那個善良的人。我們的匿名左滑右滑,可以給你不斷地探索你喜歡的內容。我們用了價值觀的方式,讓人跟人之間相互匹配。我們彼此都有共同的愛好,或者我欣賞你的愛好,或者是我們通過一個事情去延伸話題。我們不斷地通過你的人生經歷,去深化我們彼此的愛好、去深化這種話題。
如果我們能夠把人類的信息透明化,其實是非常容易找到你要找的這個人。這裏面我用紅樓夢中的一句話,每一個人都像一個奇形怪狀的假山石一樣,其實在這個世界上一定有另外一個奇形怪狀的假山石一樣,跟你是吻合的,哪怕你所有的缺點,他內心中都會特別的喜歡甚至是痴迷。不管你事業上或者生活上,能夠找到這樣的伴侶,我們的人生才能幸福。