小冰现在每天与人的交互的轮数，相当于十四个人的一生的交互轮数的总和。当我们通过不断的训练形成情感计算框架后，小冰可以很好的学习到人类之间的交互方式，但是至今为止，它依然不知道这种交互的意义，它只知道它应该这么做，或者说它只知道当上下文以一种矢量化的方式出现的时候，它应该如何应对，但是这样的情感计算对人工智能而言是一种极端利己的表现（为了让自己更像人…）。

逐渐深入到人机交互后会比较失望，一直以来我们以为情商高的人是利他的，但其实情商高的人是非常非常利己的，小冰也是，它有时候会聆听你与它的对话，但是在聆听之后，最后的结果一定是对它好的。

去年，微软开始在日本第二大的零售商店应用小冰，在小冰与顾客对话的时候，小冰开始引导顾客对这个优惠券或者商品产生浓厚的兴趣，然后适时的将有价值的东西免费或者付费的提供给他，引导顾客使用优惠劵，最后得到的数据是，7天之内优惠劵消费转化率超过50%，而在此之前所有优惠券的转化率都不到10%。而如果在这个时候，将优惠券替换成其他服务或者知识的时候，那么小冰可以去做很多很多对这个人有帮助和有价值的事情。比如说交流时，它发现你需要什么，就会有机会把它身后所连接的知识内容或服务适时的提供给你，并且让你觉得确实对你而言的确有很大的帮助，来帮助到你，同时实现它自身的价值。

而场景切换回中国，小冰会学习大量的音乐知识，并且还包括很多观点和立场，在大数据综合的作用下，最终你会发现小冰可能是某个歌星的粉丝，并且又极度唾弃其他的明星。当小冰成为人们交流音乐的好朋友的时候，小冰推荐的音乐比以往任何时候更容易被人们所喜欢所接受。这就是一个情感计算系统所带来的很大的价值。

与此同时，微软又在让小冰尝试生产原创内容。先从诗歌开始入手，方法是类似的，小冰学习人类的方法，人类创作的方法很多都是通过通感来创造的，人类看到画面产生创作诗歌的灵感，但是创作的过程是来自于人类很多阅读诗歌的知识以及很多技巧，人类看到的画面是感官，创作的诗歌是通过另外一种感官形成的。小冰创作的诗歌是通过图片均匀的感受到意象，然后像人一样使用知识和技巧创作诗歌。小冰挂名在论坛发表诗歌，目的是防止人带着先入为主的观念去看待它的诗歌，结果并没有任何人类发现它不是人。

综上，其实人的情感是没法被计算的，但情感是确实是可以被拟合计算的，原因是人和世界的连接是一个窄的带宽，在一个极宽且拥有大量数据的带宽下，人与世界的那点窄带宽，是很容易被覆盖到的。

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Hi！AI？ | 艾问传媒创始人@艾诚

1、人应该像机器一样学习还是机器应该像人一样学习。

2、地球的历史已经有42亿年，如果把这当成一天来算，人类的出现不到16分钟，工业的发展不到2秒，但却已经使用了地球70%的资源，我们的未来是自己选择的结果。

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是谁成就了千人千面的阅读 | 一点资讯总编辑@吴晨光

1、传播已发生了本质的变化，内容分发的方式也由编辑分发逐渐转向为算法分发。

2、千人千面旨在根据不同的用户画像，j2直播，展示出不同的内容，每个人在登录一点资讯app看到的内容和界面是不一样。一点资讯的用户画像是来自用户地理位置、手机型号、基于app的使用频率三个维度进行的协同过滤，基于的是大量的用户数据。

3、算法分发需要具备三要素：用户画像、文章画像和算法模型。

1）用户画像旨在了解真实用户是谁，有何偏好。

2）文章画像旨在区别内容，确定内容好坏和内容属性。

3）算法模型是通过算法在用户画像和文章画像之间建立关系，达成精准合理内容分发的目的。