编者按：Facebook拥有强大的算法，能够预测用户的各种喜好。然而，它的算法可能还是不够强大。CHRISTOPHER ZARA在Fast Company网站撰文称，她自己一直就食物图片恐惧症，但是无论她如何屏蔽，Facebook仍然没能Get到她的这一习惯，还是不断地推送美食图片。为什么 会这样呢？做到这一点到底有多困难？

　　网络社交媒体在预测用户的图片喜好方面，仍有很长的路要走。

　　我要坦白：我在Facebook上屏蔽了所有关于食物的图片，包括你分享在Facebook上的热气腾腾的牛排、你引以为豪的感恩节大餐，还有你特写的酥脆甜点。

　　我从2009年刚开始使用Facebook的时候，就已经把所有关于食物的图片都屏蔽、隐藏了，但我并不是针对某个人。由于一些说不清道不明的特质，我对食物的图片有种本能的、近乎病态的抵触和厌恶，以致于我无法直视食物的图片。

　　因为厌恶，我会尽可能避免那些会引起我不适的食物图片。近八年来，我一直在有意地屏蔽Facebook上的食物图片。尽管如此，开奖，食物的图片层出不穷，我还是遭受到了不间断的困扰——餐厅菜品推广的广告、我表妹自制的乳蛋饼……每一天，这些食物图片都会伴随着我的Facebook推送出现在我面前，死死地笼罩着我。

　　不是说Facebook用的是非常强大的算法吗？不是说它能了解每一个用户的品味偏好吗？这个世界上最先进的社交网络，为什么还是不能够了解我最基本的、对食物图片的厌恶呢？很明显，Facebook只知道我隐藏、屏蔽了食物图片，但是它的算法没有将食物作为主要线索，将所有事实串联起来。

　　照片来源：Unsplash用户Erol Ahmed

　　人各有所好

　　在对Facebook这一小缺陷展开调查前，我首先跟Facebook内部的熟悉其机器学习操作的人员进行了交流。我发现，Facebook确实是具备理解图片内容的能力的。他们使用了先进的“计算机视觉”技术，这一技术能够对图片对象，甚至是整个场景进行识别和分割。你刚刚点赞的图片到底是“太空针塔”的风景，还是一个被咬了一半的热狗呢？Facebook的人工智能机器人会运用“计算机视觉”技术进行识别。Facebook发言人Ari Entin表示，他们的人工智能机器人正变得越来越智能。他说：“从基础科技的角度来说，我们掌握了所有所需的能力和先进的技术。”

　　然而问题在于——这项技术并没有让我免受食物图片的困扰。像我们之前在《快速公司》杂志提到过的，开奖，Facebook正以一种激动人心的方式使用“计算机视觉”技术。值得注意的是，这一技术大大地提高了图像文本特征（专门为那些有视觉受损的人准备的）的准确度。Entin还表示，“计算机视觉”同样改进了Facebook的搜索引擎，帮助网站鉴别并清除了不良内容和信息，比如暴力、色情相关的图片。（Facebook最近公开表示，他们正在使用图像识别技术来打击色情信息。）现在，Facebook开发人员正准备着手对“计算机视觉”进行深度开发。

　　但是推送里的食物图片就不在其识别的范围之内了。为了弄清这其中的原因，你必须对Facebook算法有一些了解。你在Facebook推送中看到的内容，都是根据大量的信号数据向你推荐的，而这些信号都是由你的“Facebook行为”——你现有的Facebook好友、你点赞过的页面、你发表过评论的页面等等综合决定的。

　　“计算机视觉”技术现在还没有被应用到识别每一张图片这一过程。在了解你的喜好的过程中，Facebook的算法在意的是分享照片的人，而不是照片的内容。这也就是为什么，虽然这些年来我一直在有意地屏蔽食物图片，却还是免不了被食物图片笼罩。

　　我喜欢旅游，我表妹恰巧又是一个旅游爱好者。她经常在Facebook分享遥远地区的好看的照片，我点赞、评论了大部分她分享的旅游照片。因此，尽管我对表妹分享的自制乳蛋饼的照片设置了屏蔽，以表示我对食物图片的厌恶。但对于Facebook来说，我对食物图片屏蔽、厌恶的信号太弱，不足以抵消我点赞、评论过的数百张旅游照片。所以Facebook只知道我喜欢表妹分享的照片，却不知道我喜欢的只是其中的旅行照片，而不是她分享的食物的照片。

　　在我浏览网页的时候，这样的状况同样会出现。每当《纽约时报》弹出关于食谱的文章，我就感觉很不舒服，所以我会自动屏蔽它。我会在它关于食物的图片下点击“不喜欢”键，这就相当于我发出了“我不喜欢《纽约时报》的信息”的信号。但事实上我不喜欢的只是《纽约时报》的关于食物的内容，而不是全部内容。Facebook接收到了错误的信号，误解了我的想法，导致推文的针对性对我的作用越来越小。