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。