引言

圣诞和元旦双节将至，您是否想到为家人和朋友挑选一份精美的节日礼物？也许，此时的你也正在为买些什么而大伤脑筋。不过，有了人工智能的帮忙，一切都变得简单而轻松。你只需回答几个问题，“ebo box” 就会通过深度学习算法，分析市场数据，为你挑选完美的礼物，免去了费时费力挑选礼品之苦。

智能送礼

「ebo box」是一家位于洛杉矶的创业公司设计的产品。它通过对于送礼者和收礼者「进行人工智能学习」，结合「搜集到的市场数据」，即使对于那些难以揣摩的朋友，也可以帮他们找到最佳的礼物。所以，该公司很有创意地将这个过程称为“智能送礼”。

什么是人工智能化的“礼物挑选”？

首先，送礼者通过设定以及回答关于自己和收件人一些问题，让ebo 获取一些基本信息：例如「他们要花销的金额」，「收件人的性别、年龄、位置」等等，还有收件人的「户外活动兴趣」、「性格内向或者外向」、「思维方式是逻辑型还是创造型」等等。

图片来源于：ebo-box

下一步，ebo 会使用找到「用户参数和产品之间的联系」。然而，对于普通购物者来说，找到这些联系很费时费力。目前，ebo 并没有自己的用户数据库，所以它在一个2100万参与者的匿名数据库上培训神经网络，数据库中包含了参与者「是否喜欢某个品牌」、「个人兴趣」、「最喜欢的颜色」等信息。

ebo 的创始人兼CEO，Marwan Sledge 认为：

“人工智能可以发现人类无法发现的联系。”

Sledge 认为他设计的算法可能找到隐藏的联系，例如喜欢喝某种苏打水的人，可能喜欢绿色并且喜欢徒步，也有52%的可能性买某种特殊品牌的智能手机。

用户在下单的时候，可以设置服务一次性交易或者登陆交易。用户也不需要了解礼物到底是什么，直到礼物到家的时候将它打开，这样多了一份“惊喜和神秘感”。

图片来源于：ebo-box

技术上为什么需要GPU？

在海量的数据中寻找这些联系，会带来极其繁重的计算任务。另外，随着使用者回答的调查问题数目增加，公司需要定期地再训练他们的神经网络，来反映出添加的信息。

所以，ebo 需要使用「英伟达的GPU」、「深度学习算法」、以及「CUDA并行计算平台」。这样可以将计算时间从4到5天，减少为1天，目前公司正在尝试减少为几小时。同时，ebo 最近也加入了英伟达的“盗梦空间”项目（Inception program），此项目旨在支持创新成长型的创业公司，在人工智能和数据科学方面取得突破。

未来还有那些工作？

目前，这个流程需要一天的时间处理数据，但是随着开发进展，ebo希望将时间缩短到几小时。最后，公司也希望借助于自己的数据库信息，而不是第三方信息进行分析，这些信息还将包括礼物收取后的评价。这些信息会帮助系统从成功和失败的经验中学习，随着时间的推移将任务完成的更好。

这款产品带来的思考和启发

现在，电子商务在全球范围内特别是中国发展迅猛。目前流行的一些电商平台例如亚马逊、淘宝、天猫、京东等，当我们在上面选择商品时，往往会发现商品相关的推荐数据、搜索、排序方式，大多基于产品本身的性能参数、销售情况、价格以及用户的评价度。但是，小编尚未发现根据用户的性格、兴趣、习惯等等数据进行调查后，使用人工智能作一些深度的分析和推荐，为购买者更精准的推荐适合其个人本身情况的产品。

或许，传统的电商销售平台多在考虑：我们可以提供什么样的产品？而未来，消费者更多关心的可能是“这款产品是否真正适合我自己？”。所以，利用人工智能和大数据等等创新技术，为我们推荐适合自己个人自身特点、兴趣爱好、购物方式的一些产品，会免去大家使用搜索商品过程中耗费的大量心思和精力，不让我们错过真正适合自己的“最佳”商品。

以上的一些思索和启发，或许有点肤浅和不成熟，所以欢迎大家在评论中留下宝贵看法。希望这款人工智能化的礼物挑选系统能够带给大家一些有益的启发吧。

参考资料

【1】https://www.ebo-box.com/

【2】https://blogs.nvidia.com/blog/2016/11/25/ebo-deep-learning-gift-giving/

PS：大家有兴趣的话可以在文章评论中，留下对于文中创新产品或者技术的评价，或者您今后想了解的创新产品和前沿技术，我们期待和您的沟通交流，谢谢！