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Airbnb在人工智能上的野心 可能不仅是帮你订到房间这么简单

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Airbnb在人工智能上的野心 可能不仅是帮你订到房间这么简单

看起来,Airbnb想要借着人工智能为自己铺好一条路,未来能够扩展业务功能的路。

就在两三天前,加州旧金山的梅森堡举行了一场人工智能和机器人爱好者聚会,Airbnb的工程副总裁迈克·柯蒂斯(Mike Curtis)是出席者之一。在这个聚会上,他对Airbnb如何利用人工智能以及AI的未来发展方向进行了一番高谈阔论。

有说法认为区块链或AI都是破坏性技术,这种说法不仅低估了这两种技术而且十分可笑。不过,对于柯蒂斯而言,他并不关心区块链带来的干扰,他的困境是如何说服人们愿意留在陌生人的家里。这看起来没什么技术含量,但实际上更难。

“这显然就是个人性化的难题啊。”柯蒂斯说。Airbnb当然是拿出了AI技术来作为解决方法,当前网站和App里都有预测模型,并且呈现排名搜索结果,分别考虑到用户的偏好、级别以及搜索历史。

有超过100种信号来共同决定你看到的最终结果是什么,而紧接着机器会通过自我学习的性能为这些信号分别权重。

图片来源:VentureBeat

Airbnb从2014年开始就使用人工智能来进行房屋主人和住户之间的匹配。而到今天,除了用户匹配之外几乎所有的搜索结果都用到了人工智能,个性化在他们的产品中显得愈加的无处不在。

 “我们目前所做的工作就是建立起一些有预测能力的模型,这些模型能够告诉我们,无论你正在看哪一个列表,无论你是否点击了它还是别的什么——事实上都会在屏幕背后留给我们一个预测性的评分,以此来显示你有多大可能会在数据的另一端给出一个积极性的评论。” 柯蒂斯表示,“我们用尽一切的评论数据来打磨这个模型,这些数据来自曾经到过这儿的人,也包括他们在别的地方留下的评论。”

毫无疑问,住宿预订行业里另一个重要因素就是价格,Airbnb当然也在他们的人工智能上考虑了价格问题。

柯蒂斯认为,他们所搭建的模型不仅提高了Airbnb的收入,同时也扩大了房屋主人的收入。更重要的是,这对人工智能的未来发展有着示范性的作用,因为它增加了人们在AI无法替代的领域里的收入。而Airbnb本身,也正是这个具有先进AI和自动化技术的时代里,能够为人类提供工作机会、创造收入来源的一个典范。

为了继续施展Airbnb在使用人工智能上的野心,他们已经开始使用无人监控的人工智能,以确定如何为特定用户呈现出最完美的房屋清单。

 “我们目前探索的领域之一,就是无人监控下非结构化信息的自主学习,这些信息包括我们已经有的图片清单、描述清单以及其他的清单。这样一来,无人监控算法在面对聚合类清单时不会感觉到有什么区别,就能更好地读取信息。”柯蒂斯接着解释到,这样的目的在于“能够在基于用户人群的另一个同样的程序上,有可能以一种积极的方式去理解那些聚合类的交互,并且在之后对排名搜索模型的搭建能够有所帮助。”

接下来的几年里,柯蒂斯说,个性化会在特殊行程定制和端对端的旅游规划中扮演一个重要的角色。如此一来,Airbnb将不仅能够帮助你住到别人的家里,还能在交通、娱乐以及旅途的其他任何细节中对你有所便利。

本文译自VentureBeat:How Airbnb uses AI to get you into other people's homes 作者:KHARJ JOHNSON

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

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看起来,Airbnb想要借着人工智能为自己铺好一条路,未来能够扩展业务功能的路。

就在两三天前,加州旧金山的梅森堡举行了一场人工智能和机器人爱好者聚会,Airbnb的工程副总裁迈克·柯蒂斯(Mike Curtis)是出席者之一。在这个聚会上,他对Airbnb如何利用人工智能以及AI的未来发展方向进行了一番高谈阔论。

有说法认为区块链或AI都是破坏性技术,这种说法不仅低估了这两种技术而且十分可笑。不过,对于柯蒂斯而言,他并不关心区块链带来的干扰,他的困境是如何说服人们愿意留在陌生人的家里。这看起来没什么技术含量,但实际上更难。

“这显然就是个人性化的难题啊。”柯蒂斯说。Airbnb当然是拿出了AI技术来作为解决方法,当前网站和App里都有预测模型,并且呈现排名搜索结果,分别考虑到用户的偏好、级别以及搜索历史。

有超过100种信号来共同决定你看到的最终结果是什么,而紧接着机器会通过自我学习的性能为这些信号分别权重。

图片来源:VentureBeat

Airbnb从2014年开始就使用人工智能来进行房屋主人和住户之间的匹配。而到今天,除了用户匹配之外几乎所有的搜索结果都用到了人工智能,个性化在他们的产品中显得愈加的无处不在。

 “我们目前所做的工作就是建立起一些有预测能力的模型,这些模型能够告诉我们,无论你正在看哪一个列表,无论你是否点击了它还是别的什么——事实上都会在屏幕背后留给我们一个预测性的评分,以此来显示你有多大可能会在数据的另一端给出一个积极性的评论。” 柯蒂斯表示,“我们用尽一切的评论数据来打磨这个模型,这些数据来自曾经到过这儿的人,也包括他们在别的地方留下的评论。”

毫无疑问,住宿预订行业里另一个重要因素就是价格,Airbnb当然也在他们的人工智能上考虑了价格问题。

柯蒂斯认为,他们所搭建的模型不仅提高了Airbnb的收入,同时也扩大了房屋主人的收入。更重要的是,这对人工智能的未来发展有着示范性的作用,因为它增加了人们在AI无法替代的领域里的收入。而Airbnb本身,也正是这个具有先进AI和自动化技术的时代里,能够为人类提供工作机会、创造收入来源的一个典范。

为了继续施展Airbnb在使用人工智能上的野心,他们已经开始使用无人监控的人工智能,以确定如何为特定用户呈现出最完美的房屋清单。

 “我们目前探索的领域之一,就是无人监控下非结构化信息的自主学习,这些信息包括我们已经有的图片清单、描述清单以及其他的清单。这样一来,无人监控算法在面对聚合类清单时不会感觉到有什么区别,就能更好地读取信息。”柯蒂斯接着解释到,这样的目的在于“能够在基于用户人群的另一个同样的程序上,有可能以一种积极的方式去理解那些聚合类的交互,并且在之后对排名搜索模型的搭建能够有所帮助。”

接下来的几年里,柯蒂斯说,个性化会在特殊行程定制和端对端的旅游规划中扮演一个重要的角色。如此一来,Airbnb将不仅能够帮助你住到别人的家里,还能在交通、娱乐以及旅途的其他任何细节中对你有所便利。

本文译自VentureBeat:How Airbnb uses AI to get you into other people's homes 作者:KHARJ JOHNSON

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