社交媒体数据的确存在一定的失真成分 。 由个人提供或网络上呈现的信息 ， 难免会与真实的性格出现差异 ， AI在语义理解方面无法全面深入地进行用户画像 ， 匹配的精准度自然也经不起推敲 。
“许多用户可能并没有足够的自我意识来准确回答他们自己的个性以及他们到底会喜欢什么样的伴侣 。 ”曹伟说 ， 客观的数据收集工具通过收集关于用户个性和偏好的清晰数据可以帮助解决这个问题 ， 而不是要用户来提交自我报告 。
与此同时 ， 从线上匹配 ， 到建立联系、互相了解 ， 再到线下约会 ， 最终走入婚姻 ， 这是一个链条极长、充满了不确定性的过程 。 要想使用人工智能让爱情修成正果 ， 更需要一段时间 。
“在网络约会中使用大数据算法的最大挑战之一是现实中并没有一个简单的爱情秘诀 。 ”曹伟说 。
为什么会爱上一些人而不是其他人？为什么有些浪漫的关系会更幸福？为什么有些感情有结果而有些却没有？
“所以今日相亲的算法需要加入人工的相亲行为数据 ， 而试图客观地研究和分析浪漫爱情科学的研究者发现 ， 这些问题的答案并不简单 ， 往往是数百种社会、个人和潜在的遗传因素造成的综合结果 。 ”曹伟说 。
未来或可通过匹配意识提高成功率
如果大数据分析能让真爱变得唾手可得 ， 减少恋爱失败的次数 ， 并让我们保持快乐 ， 那么为什么不继续改善和发展这种技术呢？
日本政府对希望结婚的3980位男女做了问卷调查 ， 结果显示 ， 超过半数的人没有采取任何行动 。 20岁以上年轻单身男性 ， 都在坐等另一半出现 。
这种背景下 ， 出现了由机器人代相亲业务 ， 事先输入所有问题的答案 ， 见面时的自我介绍、问好聊天都由机器人来做 。
约会平台Match就与谷歌合作 ， 创建了一个名为Lara的约会机器人 。 它每天提取一个潜在对象的个人资料 ， 如果系统察觉双方有共同兴趣 ， 会进一步提供在哪里喝一杯、某人最重要的第一篇社交文档是什么 ， 以及如何安排第二天行程之类的建议 。
来自英国的约会平台Loveflutter ， 同样会利用人工智能 ， 在分析用户的推特和聊天记录之后 ， 来指导用户如何在线下见面中更舒适地交流 。
而ICA旗下的一家初创公司AIMM ， 则会通过用户之间的动态交流来进行指导 。 当用户表示对某个潜在对象感兴趣时 ， AIMM会先给你打个电话 ， 让人工智能对即将约会的人具体要说些什么进行指导 ， 有时它会让你保持冷静 ， 有时它会告诉你对方是什么样的人 ， 喜欢怎样的生活方式 。 如果某人经常提到钱 ， 系统就会推断经济能力对他们比较重要 。
“目前的人工智能还是弱智能 ， 未来可能逐渐发展为强智能 ， 强智能可以将人的‘意识’完整地抽象出来 ， 可以将‘意识’复制一份 ， 运行在计算机、手机 ， 或是运行在云端 。 然后有这样一项服务：经过授权 ， 用户可以提交自己的‘意识’ ， 这项服务将数千万用户的‘意识’存储在一个‘意识池’中 ， 然后进行模拟交往 。 ”曹伟说 。
“强智能”如何选定最适合的那个人呢？
曹伟说 ， 在这个系统中 ， 强智能会刻意给“基本适合”的你们设置情感障碍 。 系统会不停地进行模拟 ， 假如两个人的“意识副本”能在大量的轮回式的考验中 ， 不顾一切 ， 愿意冲破所有桎梏在一起的成功率能达到99.8% ， 系统才会谨慎地认为真的很适合 。
由于计算机的运算速度很快 ， 这个系统中的“意识”在不断的轮回式的匹配中可能度过了“上百年” ， 在现实世界中 ， 可能只需要几天 。
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