昨晚窝在出租屋的懒人沙发上刷短视频，本来只想看两条橘猫踩奶的视频就睡觉。
手指划了三下。
再抬头，手机显示两点十七分。
屏幕上正播着一只橘猫偷喝主人奶茶被抓包的片段，精准踩中我所有的笑点。
我盯着屏幕愣了三秒——这破软件怎么比我妈还知道我想看什么？
你以为的”猜你喜欢”，根本不是什么人工筛的
很多人之前跟我一样，以为平台首页的推荐是运营小编蹲在后台，对着每个人的浏览记录手动挑内容。
真不是。这事儿从根上就是深度学习在干。
你小时候学认猫，不是有人把”猫的所有特征”列成12345让你死记硬背，是你见了十次八次，摸过不同毛色不同体型的猫，慢慢脑子里形成了一个模糊的判断标准：尖耳朵、长尾巴、会踩奶、偷喝奶茶的，大概率是猫。
深度学习干的就是这个逻辑——只不过它不用蹲在现实里见猫，它是把全网几亿条带标签的视频喂进去，让它自己扒规律。你每一次的微小动作，都是给它喂的训练数据：停留时长、划走速度、点赞收藏、甚至看到一半退出去的动作，全是它判断你喜好的依据。
你上次刷到柯基视频，只停了0.8秒就划走，它记下来了：哦，这人不爱看短腿狗。你上次看橘猫偷喝奶茶的片段，反复拉回去看了三遍，还点了收藏，它立马把这个标签的权重拉满：下次同类橘猫整活的内容，优先往你首页塞。
说真的我第一次知道这事儿的时候后背一凉。合着我躺那儿刷俩小时，不是我在选内容，是内容在顺着我脑子里的痒点往我眼前凑啊。
别把深度学习想得太玄，它本质就是个”笨小孩”
现在网上吹深度学习吹得神乎其神，说它有自我意识，能像人一样思考，能搞创作能替代人。
拉倒吧。它根本没有自我意识，笨得很。
它连”橘猫胖了会压塌沙发”这种常识都不知道，只是摸清楚了”橘猫+踩奶+偷喝奶茶”这几个标签凑在一起的时候，像我这样的用户停留时长会比别的视频高不少——它根本不知道”奶茶是什么”，也不知道”猫为什么会胖”。
之前有个做短视频的朋友跟我吐槽，说他拍了条自己家英短拆家的视频，发出去半个月播放量才两百。他百思不得其解，直到他把封面的字从”我家猫拆家了”改成”胖橘偷喝奶茶被抓”，播放量三天破了十万。
为啥？因为深度学习根本不关心你视频里到底是英短还是橘猫，它只识别你封面的文字、视频的声音标签、过往同类标签的用户反馈——”胖橘””偷喝奶茶”这俩关键词，在爱刷猫的用户群体里是高权重标签，它不管你实际内容对不对，先把流量推出去再说。
离谱吧？但真就这么回事。
你让它真的写个有真情实感的猫的故事，它写不出来。它拼出来的句子全是网上攒的碎块，读着顺，但没有魂。它永远只会从过去的经验里找规律，从来不会凭空生出新的感受。
你身边的深度学习，早就不止刷视频这一件事
很多人一听到深度学习，就觉得是实验室里离普通人八丈远的高科技。其实根本不是。
你每次打开修图软件，它自动把你脸上的瑕疵磨掉，还知道给你选个适合你脸型的滤镜——那也是深度学习在跑。之前我同事拍了张晚霞的照片，软件自动给她标了”日落、晚霞、城市天际线”的标签，帮她一键生成了朋友圈文案，她当时还夸软件聪明，其实就是深度学习把全网几百万张带标签的晚霞照片学透了，知道大家看晚霞的时候喜欢配什么句子、什么色调。
还有你打车的时候，平台给你预估的到车时间，为什么有时候准有时候不准？那也是深度学习在算——它把过去所有雨天、晚高峰、学校放学时段的打车数据全喂进去，摸清楚了”下雨的时候，某条路的车要多等十几分钟””周五晚上六点，商圈门口的司机接单率会降三成”的规律，给你算个大概的时间。
当然它也有算错的时候。上次我在暴雨天打车，它预估的上车等待时间是8分钟，结果我在雨里站了22分钟。后来我才知道，那天路边有个小学放学，刚好赶上老师拖堂，校门口堵得水泄不通。它再厉害，也没法预判哪个老师会拖堂啊。
你早上出门刷的公交路线推荐，外卖软件给你推的你常吃的那家黄焖鸡，甚至你手机相册自动给你拼的去年旅游的照片合集，全是深度学习在背后跑。它没有那么神，也没有那么可怕。
我现在刷短视频的时候，偶尔会故意划走几个平时会停下来看的视频，就想看看这笨小孩多久能反应过来我换口味了。
上次试了一次。
第二天首页全是我之前看过的橘猫视频。
得，合着这记性还挺好。