時間：2017-09-13 來源：互聯網 瀏覽量：
穀歌和微軟在公眾麵前談到他們在人工智能和機器學習上的巨大投資時，常常強調那些光輝燦爛的宏願，比如無與倫比的棋手，或者社交聊天機器人，但是他們很少提及那些悄然進行的，平淡無奇但又最有利潤的用途，他們最近的工作正是如此：改進機器學習，提高廣告收入。
從穀歌到阿裏，小改進帶來大利潤
像無人駕駛汽車或者高度智能機器人這樣AI驅動的“火箭”項目，毫無疑問能帶來豐厚的利潤——前提是你要先打開市場。但是眼下還有其他可以立刻變現的事情，比如通過你的點擊，更準確地進行相關預測。
許多在線廣告隻在人們點擊時付費，所以向你展示精準的廣告，可以直接轉化為收入。最近一份來自微軟必應的研究論文顯示，“即使改善0.1%的精度，也能增加數億美元的收益。”而同一基線係統、同一精度測量中，他們已經提高了0.9%。
穀歌、微軟還有其他互聯網巨頭，都沒有分享他們廣告業務運營的詳細信息，這可以理解。但是這篇必應的論文，還有穀歌、阿裏巴巴最近刊出的材料，都顯示了在廣告係統中應用AI所具有的巨大潛在利潤。他們都描述了利用深度學習預測廣告點擊的重大進展，機器學習技術點燃了人們對AI的希望，更激發了人們投資的興趣。
穀歌CEO桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）已將他的公司形容為“AI第一”。其資產損益表顯示，廣告是毫無疑問的大頭。穀歌最近一季度的廣告收入為227億美元，占母公司Alphabet收入的87%。
本月早些時候，穀歌紐約分處的研究人員發表了一篇關於深度學習係統的論文，深度學習可以預測廣告點擊，有助於進一步提高廣告收入。作者指出，一個擁有龐大用戶基數的公司，可以通過“微小的改進”，取得巨大的收入，同時介紹了他們研究的新方法 “大大超越了”其他係統，能以更少的運算達到相同效果。
阿裏巴巴，作為中國電子商務公司與世界最大的零售商之一，也想通過深入學習來提高每年的廣告收入。六月刊出的一篇論文，描述了一個叫做“深度興趣網絡”的係統，它可以預測用戶將會點擊何種產品的廣告。它每天都在使用網站的億萬用戶的匿名日誌上進行測試。
阿裏巴巴的研究人員推薦表示，深度學習的能力遠遠超越傳統的推薦算法，後者有時會弄錯用戶在線生活的多樣性，比如一個年輕用戶，有時是為自己挑選商品，有時則是為孩子挑選衣服。
而近年發力AI領域的百度，同樣在使用新的技術服務於廣告業務。搜索結果的信息流中，通過推薦算法，進行廣告精準投放。在推薦算法中，其一是基於用戶性質的推薦，可以說是用戶與用戶的交互過程，根據用戶標簽、喜好進行；其二是基於對象性質的推薦，可以說是對象與對象的交互過程，根據產品和內容的本身相似度進行同類推薦；其三是用戶與對象的交互過程，根據搜索、瀏覽、關注、收藏、分享、下載、評價等加強的行為，或者取關、刪除、拉黑、秒關等減弱的行為，還有關係傳遞，進行權重的加減。通過大量用戶的搜索習慣，讓AI進行深度學習，提高了廣告投放的精度。
深度學習，預測你下周會買什麼
目前很難確切地知道，深度學習對科技巨頭的廣告收入有什麼影響。許多因素影響在線廣告市場，而巨頭們也沒有透露他們技術或業務的詳細內容。穀歌報告顯示，多年來廣告收入均在穩步增長，微軟在過去五個季度的財報中，也表明必應的搜索廣告收入和平均搜索收入都有強勁的增長。
穀歌拒絕透露最近發布的點擊預測係統和它在廣告業務中使用的技術有多密切的聯係。研究員傅剛（GangFu）在郵件中說，在廣告中使用機器學習，仍舊有很大的潛力。“這仍然是一個具有技術挑戰的問題，而且任何（即使是細微的）模型精度提升，都會對許多組織產生巨大的影響，”他寫道。微軟則告訴《連線》記者，他們不斷在廣告係統中測試新的機器學習技術。在郵件中，微軟搜索廣告的市場總監約翰·克斯裏（John Cosley）將廣告形容為“也許是迄今為止AI和機器學習最有利可圖的應用領域。”
僅僅關注描述深度學習在廣告中應用的研究論文，可能會削弱技術真正的實力與挑戰。公司都會仔細審核這些文章，以免泄露公司機密。研究人員傾向於將麵臨的問題簡化，表達為工程師必須大規模、高速度地定位並投放廣告，計算廣告公司Criteo的研究主管蘇居·拉簡（Suju Rajan）如是說。Criteo曾發布過源於匿名日誌的百萬次廣告點擊數據，供穀歌與其他公司在論文中進行提升點擊預測精度的研究。
拉簡認為，深度學習仍然可以為廣告業提供許多幫助。比如，它可以計算出你今天在網上看的東西、做的事情，與你下周點擊或購買的長期因果關係。她說：“能夠對用戶的興趣時間進行建模，可以幫助深度模型做得更好。”
未來目標：廣告，隻給需要的人
穀歌和微軟正在更好地預測我們的欲望和點擊，這是一件好事。這讓他們更接近自己的長期目標，即讓廣告更不像強行廣告，因為它們對被投放者來說真的有用。這也能幫助廣告主接觸到他們想要接觸的用戶。
但是在線廣告公司受到的激勵，和消費者或其他公司卻不太一樣。哈佛商學院的教授本傑明·埃德爾曼（BenjaminEdelman）發表了一份研究報告，指出穀歌搜索偏向於自己提供的服務，旨在不公平地驅使其他公司為自己的品牌在穀歌上投放大量廣告。（穀歌此前曾被罰款27億美元，同時也在多次此類指控中脫身。）
這種市場扭曲的做法也可以通過機器學習來改善。 “如果機器學習能通過向合適的人展示正確的廣告來提高廣告平台的效率，那麼他們就值得被賦予更多權力——因為他們在創造價值，” 埃德爾曼說，“但是穀歌現在所做的很多事情，並沒有真正擴大市場。”在廣告業，就像許多其他領域一樣，AI能夠帶給科技巨頭更大的力量，但同時，這也意味著更多的責任。
原文載於www.wired.com，本文為未來圖靈（futureturing）編譯文章，轉載請申請授權（微信：zhuzhichao8818）並注明來源。
作者：Tom Simonite
翻譯：薛靜
