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然而，在现实中，互联网上的许多服务之间并没有所谓的“亲密关系”。从个性化新闻推荐、广告推荐、搜索结果显示、商品推荐、优惠推送等。，人们越来越觉得，嘿，它怎么知道我想要什么？这实际上与她所描述的技术是一样的，也就是说，互联网会根据我们过去的行为和新事件不断地改变服务策略，比如我们浏览什么内容、下载什么应用程序、看什么视频、停留多长时间等等。当内容在互联网上显示给用户时，将收集和分析这些数据，并将这些反馈分析结果添加到下一个推荐服务中。
这项技术是在线学习，也就是说，机器在与用户互动的过程中自主地在线学习并不断调整策略。
目前，在线学习主要存在于学术研究中，而雅虎和谷歌主要停留在实验、研究或论文层面。然而，百度最近在产品的规模应用方面处于领先地位。对于网上学习的定义，学术界也有所不同，并且有三个明显的特点:
1)根据不同的环境，自动选择最佳策略。当缺乏经验或表现不佳时，没有办法确切地知道此时该做什么，然后努力找出正确的。
2)实时反馈。例如，骑自行车时，骑自行车的“策略”是不同的，它会直接反馈汽车是前进、转弯还是停下来失去平衡。
3)增量特征。学习是过去经验的积累，而不是在收到新的反馈时清除过去的经验。
上面的陈述仍然相对抽象，并且给出了几个更容易理解的应用场景:
1)在电子竞技领域，如魔兽、dota等电子竞技，使用了很多策略和战术。在线学习可以使人工智能(ai)通过不断地与人对抗或学习人与人之间的战斗过程来改进其竞争策略，从而击败最强大的人类。
2)在机器人自主学习领域，机器人无需任何指令就能自动给出计划，如控制机器人的步态和平衡。控制理论太复杂了。机器人试图自己行走，跌倒后又爬起来，并调整计划继续前进，最终学会了行走的方法。
3)程序化烹饪机器人过去只烹饪青椒肉丝，但在网上学习后，它不断尝试新材料来看主人喜欢的程度，从而在不断了解主人的口味后学习烹饪鱼香肉丝。
4)学习新语言、新单词，甚至学习编程。刚开始，我不知道新的语言和名词，但我通过外部反馈逐渐理解了一种新的语言或学习了新一代名词的分类。
事实上，人脑本身就是一个基于反馈的在线学习系统。通过对在线学习技术的不断研究，它也在制造一个更智能的系统，能够适应不断变化的外部世界。
以搜索巨头百度为例，这些智能系统已经在百度的在线应用中得到实际应用，效果非常惊人:
百度搜索结果排名:该机器将不断“了解”用户的需求，并“学习”推荐有价值的内容，如搜索“双层床”。这背后的潜在需求是因为空的房间很小，或者有对儿童房的需求，所以这种高质量的结果可以在阅读了这种需求之后展示出来。根据百度在线的实验，搜索的第四个结果提供了在线学习后的推荐内容，第四名的点击率提高了8.6%，满意度监测指标提高了10%。
百度右栏贴心推荐:它还将挖掘关键词背后的需求，拓展相关内容。例如，如果你搜索“爸爸要去哪里？”，右栏将推荐相关的客人和更多类似的综艺节目。根据百度的测试结果，其点击率增加了10%，甚至20%。
百度手机助手“发现”和助手91“猜你喜欢什么”:在“发现”中应用在线学习技术后，下载率提高了32.13%，点击率提高了42.9%。
百度视频“随意观看”和“相似推荐”:视频推荐后根据用户喜好，点击率提高了90.98%。
从这些应用数据中可以看出，通过获得用户的反馈和做出更明智的推荐，用户真正获得了更多的“亲密”感觉，这将带来更多的使用。这些技术升级后能给我们带来更多。未来的搜索将不仅是智能推荐，还将成为一个个性化和关怀的助手，并在搜索后给出更直接的建议，以更好地了解每个人的个性和需求。
例如，如果你想读任何书，你不需要输入标题。该机器将根据您的喜好和当前热点为您选择。你想听什么音乐？机器会根据你的场景和心情自动播放合适的歌曲。你想买什么样的房子？即使你和ta互相匹配，机器也能给出可靠的答案。
最近，《彭博商业周刊》报道称，机器人地球项目是利用机器人不断学习并将学习经验上传到云端，其他机器人也将获得知识，这将对未来世界产生巨大影响，未来世界将逐渐真正实现《她》中描绘的世界。
当机器学会学习时，我们人类还需要什么？
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