就用了一个下午，我所有的想法都被他洞穿了……
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熟悉我们的人应该都知道 ， 想要判断一个东西是不是足够新奇又沙雕 ， 只要看差评编辑部里有多少人在上班时间为了它摸鱼就行了 。
最近几天他们又玩起了一个神奇的网站 ， 而且反应也很激烈：
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又是题目又是问号的 ， 这玩的是个啥？
其实这是一个被同事挖掘出来的老网站 ， 它叫做Akinator ， 在不少社交平台上 ， 也被大家称为“网络天才” 。 据说它可以在几个问题之内就猜出你心里想的是谁 。
这个网站长这样：
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看上去就像一个长相猥琐的灯神大叔在向你招手的同时还和你搭讪：“你想的是谁 ， 我都能猜到呦~”
这个akinator.com其实在编辑部算是远古纸带（用来形容一个东西过时） 。 它已经存在了好几年 ， 并且同类的网站也有不少 ， 但这是目前为止我们觉得猜人物猜得最准确的网站 。
而且这个灯神也是身经百战了 ， B站已经有许多up主都体验过了这个网站 ， 比如中国BOY就用它成功猜出了自己 。
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甚至在50道问题之内 ， 就猜到了找到财富密码的俄罗斯网红伏拉夫（不了解点这里） 。
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那么 ， 这个网站该怎么玩呢？让我来给大家演示一下~
首先我们在心里想一个人的名字 ， 这次以霉霉TaylorSwift为例 ， 然后点击下面的开始就可以啦！
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然后这个猥琐灯神会开始问你问题 ， 每一个问题基本都是这五个选项 。 这个问题我们选择“是” 。
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他会根据之前的回答不断提出新的问题 ， 你只要做出简单的判断就可以了 。
一开始 ， 这个灯神问的问题比较笼统 。
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问到第7个问题 ， 这货来了个灵魂拷问 ， 感觉要被猜到了 。
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随后这货的第16个问题给我来了个重击 ， 这就被猜出来了吗 。。。
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可恶 ， 果然 。。。
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看看这货猜对的样子 ， 开心的像个三百斤的灯神 。
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17个问题猜出来霉霉是基本操作 ， 如果你想的人物特征很明显的话 ， 这个灯神甚至能在10个问题内搞定 。
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不过办公室的同事们都不信邪 ， 我们是一家科技自媒体公司 ， 怎么能就这样输给一个破网站？
于是同事们纷纷开始想一些更加小众冷门的人物来让这个灯神猜 。。。
这比如这次我想的是游戏《女神异闻录5》的男主角 ， 然后到第19个问题它就猜出来了 。。。
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这次想的是B站知名up主中国BOY ， 结果它只用了12个问题就结束了战斗 。
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不服 ， 再来！
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不仅猜对了 ， 还贴心地附带了Quin的头像 。。。
再来！
还是猜对了 。。。
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又猜对了 。。。
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又双猜对了 。。。
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又双叒猜对了 。。。
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又双叒叕猜对了 。。。
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这你都猜得出来？？？
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在被无数次的击败之后 ， 编辑部的同事们逐渐放弃了和它对线的想法 ， 但我还是想再试一次 。
我就不信真的打不过这个AI ， 我想看到它彻底猜不出来时会不会像同事们一样气急败坏 。
深思熟虑之后 ， 我决定在冷门人物这条道路上坚定地走下去 ， 这次我想的人物是——鲍勃·奥登科克 ， 美剧《绝命毒师》里律师SaulGoodman的扮演者 。
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终于 ， 在这货连续问了80个问题并猜错了三次之后 ， 它终于认输了 ， 并问了我一个非常具有求知欲的问题：你在想谁？
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最后的最后！我终于看到了这个画面！
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一种莫名的成就感涌上心头 ， 感觉还怪高兴的 。
不过话说回来 ， 为什么这东西就像会读心术一样 ， 问你十几个问题就能迅速把范围缩小 ， 并很大几率地猜中你想的那个人？
正当我思来想去的时候 ， 我发现这个网站的最底下有一行不起眼的字：
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点击了这个网站后 ， 浏览器自动跳转到了新的页面 ， 然后来到了一个满屏幕法语的网站 。。。
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在果断打开了网页翻译后 ， 谷歌告诉我 ， 上面那段法语的大概意思就是 ， 我们虽然是一家小公司 ， 但是已经为Akinator这个网站服务了十年 ， 我们的开发人员站在网络创新的最前沿 ， 我们的研究实验室可以研发出令人惊讶的算法 。。。
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简单来讲：我们做出Akinator这个小机灵鬼已经十年啦 ， 我们公司虽然不大 ， 但是勇于创新 ， 而且算法超级牛逼~
你甚至还能在亚马逊的智能音箱上面玩这个猜人物的游戏 。
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像是人工智能、大数据、AI算法什么的我们都或多或少听说过 ， 但是这个网站真正是靠什么才能在如此短的时间内缩小这么多数据的范围 ， 从而一步步给出那个准确答案的呢？
其实方法并不难 ， 这个网站主要采用了一种叫做决策树的方法来进行判断 。
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例如一个问题有最简单的是和否两个选择 ， 那么至少要选择其中的一个 ， 这样另一个选择就被砍掉了 ， 以此类推 。
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就这样做出一个又一个决策后 ， 每一个决策都会砍掉没有被选择的选项 ， 这样范围就会被不断缩小 ， 决策树主要就是用来干这个的 。
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给大家举个例子：
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怎么样 ， 很直观吧？
Akinator的决策原理就是基于决策树来进行的 ， 但是这还不能让Akinator变得如此准确 。
可别忘了 ， Akinator的选项不只有两个 ， 除了是、否之外 ， 还有不知道 ， 或许是和或许不是这三个比较模糊的选项 。
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所以 ， 在决策树的基础上 ， Akinator还有一个浮动的数值 。
这个浮动数值是有区间的 ， 这个区间在0到1之间 ， 否代表0 ， 是代表1 ， 而或许不是、不知道和或许是则分别代表0.25、0.5和0.75 。
当你在不断做出选择的时候 ， 后台的数值也在不断浮动 ， 后台也能够存储用户对这个答案的选择 ， 从而不断改进AI针对这个人物问出的问题 。
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还有很重要的一点 ， 如果你玩了很多次的话 ， 就会发现这个灯神问的问题都是随机的 ， 每次的问题都不一样~
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所以 ， 大家用这个网站的次数越多 ， 它的后台收集到的数据就越多 ， 最终得出的结果就会越来越准确 。
Akinator是AI学习的表现之一 ， 这个网站也被收录进了威斯康星大学计算机科学板块的AI介绍部分 。
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这么一看 ， 好像这个网站没有大家想象的那么神奇？
【就用了一个下午，我所有的想法都被他洞穿了……】这些后台采取的方法是一部分 ， 但更重要的是Akinator能够在很短的时间内做出反馈 ， 并且立刻缩小范围然后问出下一个问题 。
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