【猎云网（微信号：ilieyun
）】7月12日报道 （编译： Shane）
想在网上购买新沙发？这意味着有几百种形状、风格、面料和颜色的款式等你挑选。要想要让起居室或卧室焕然一新，不仅在于购置新家具，还要考虑到它们之间的搭配。主打中档家具市场的零售商West Elm认为AI可以学习用户的个人审美，并以此缩小搜索范围。
West Elm新推出的搜索工具Style Finder可利用神经元网络，从用户的Pinterest图库中获知其喜好的风格，并在大约10秒钟推荐出一系列适合用户的家具、地毯、窗帘、镜子和其他家居物品。
West Elm在美国、澳大利亚、加拿大和英国的100家店面推出了这款在线小工具。West Elm的创意总监Luke Chatelain说：“我们要求用户首先提供几张图片，方便软件感知其喜好以开展之后的服务，这方面是可以实现自动化操作的。”他指的是由纽约的AI创企Clarifai提供的视觉识别服务，这项服务建立在神经元网络的基础上。
通常情况下，数据科学家需要不断测试图像识别工具，从而鉴别物体类别：汽车、食物、衣服等等。但运用神经元网络技术，软件可以自发地将显示的内容归类。软件中不一定储存有“运动鞋”这已分类，但是它们会将有橡胶底、皮革或帆布鞋面，鞋带和其他细节的东西都划分为同一类别。
Chatelain团队还创建了一个网站，可以将Clarifai的小工具链接到Pinterest，将图像按照风格分类，然后从West Elm约5000种在销产品中匹配出符合该风格的家居。
Chatelain说：“如果您上传家具或房间的照片会获得最佳效果，但如果你上传的图片是黑白的或者有宠物狗......软件推荐的产品也会有所不同。”
笔者尝试用自己和其他人Pinterest图库中艺术装饰类别图片测试软件，图片包括家具、雕塑、建筑物、甚至纹身，推荐通常都很靠谱。尤其是诸如地毯或墙壁挂件之类的装饰，软件可以轻易地将Pinterest图片中的设计与有类似织物图案的事物相关联。
Style Finder推荐的产品和图片有着大致相同的风格。 Clarifai的创始人兼首席执行官Matt Zeiler说：“我们将决定权交到神经元网络手上。这并非人工调控的算法，例如，你可能喜欢这种颜色，或者你可能会喜欢这种模式，或者你可能会喜欢这种类型的椅子。这是基于大量图片收集的真正高层次的理解。”Style Finder不清楚“椅子”或“装饰艺术”这样的概念，它只是将图片中总结出的风格与类似的图片相匹配。
与其它的推荐引擎不同，Style Finder不依赖用户的购买或浏览历史——因为人的品味会随时间改变。 Zeiler说：“软件所有关于识别操作都基于你当时的喜好。他认为，这项技术可以从一张照片开始学习一种风格，并且用不到10张照片就能总结得差不多。
Chatelain说，West Elm可能会考虑增加感知用户喜好的渠道，如购物历史或最畅销的商品，以优化显示结果。他说，Style Finder的开发时间不过短短几个星期，定并会有更多的改进。
Chatelain还补充道：“我们的商业团队和产品服务团队中意识到他们可以利用这款软件填补产品的空白，紧跟用户所追求的潮流，更直观地与用户交流。”
