三角函数tan和tag的区别
很多观众朋友都知道，我去年的研究方向有所转变，从实验转向编程。在得到了多位大师级的指导后，我正式踏入了人工智能的领域。最近发生的一件小事让我彻底认识到人工智能背后的复杂性。
我们都知道，“千面的推荐系统”是人工智能的一个重要应用场景。关键在于，如何利用人工智能从大量的数据中学习用户的偏好。例如，抖音的推荐系统非常出色，能够精准地理解用户的人性。但是从学术的角度来看，理解“用户真正喜欢的内容”是一个非常复杂的问题，特征极其高维且难以提取。随着机器学习、深度学习的发展，学术界不断在这个领域取得新的突破。然而在实际应用上发现一个新挑战的现实令我不禁反思，这究竟是怎么一回事呢？最近双十一我在淘宝购物时，系统给我推荐了一些不太一样的产品——一款男性穿的！然后接着它向我展示的几乎全部是相关的产品了。它们款式丰富新颖，真的让我眼花缭乱。最终的结果是，无论我怎么尝试改变搜索习惯，我的每一次点击都在为系统确认我的喜好：毕导喜欢。虽然有时候我也会觉得系统是否误解了我的意图或者学错了什么，但不得不说每次刷新页面都能发现新的让我现在打开淘宝的目的发生了改变。从原本寻找好物变成了探索世界上还有哪些我不了解的。我现在每天打开淘宝不是为了购物而是为了探索新奇的世界。对于人工智能来说，它可能只是按照算法和数据进行推荐，但有时候我们真的需要思考一下它是否理解了人性的复杂性？或者说它只是按照某种模式去匹配用户的喜好而已？关于这个问题大家有何看法都可以与我交流。参考文献如下所述。参考文章一：毕导的个人经历分享；参考文章二：关于推荐系统的手册；以及更多相关论文资料可以在网上查阅找到相应的文献链接和资源下载地址供各位学习交流使用感兴趣的可以自行查阅学习交流一下。关于本篇文章如果你对文章内容还有更多想法观点和建议都欢迎在下面留言和我一起讨论和交流学习哦！
