2026-10-06 22:16:06
作者：
科技
去年秋天我搬家到南京玄武区这边，楼下一条街连开了三家奶茶店，原来开了五年的老店生意稳得一批，结果不到半年就被新开的那家挤得只剩早晚高峰才有几个老客上门。
我好奇了好久，跑去蹲了两天才发现秘密。人家点单页不是固定的选项让你自己瞎选，打开就是一句「根据你的偏好，我们给你推荐三分糖冰美式加珍珠」，准确率高得吓人。我第一次去，它就猜中我爱喝无糖。
老板是个刚毕业两年的小伙子，剃寸头，穿拖鞋，说话直爽。他说没搞什么花里胡哨的，就是用了个现成的机器学习工具，把开业前半个月的点单数据导进去训了两天，就成了。
我们天天都在用机器学习，只是没人说破
说实话，我之前对这玩意的印象还停留在论文里的公式，一堆看不懂的符号，没想到小奶茶店都能用得起。
线下奶茶店智能机器学习点单推荐界面
其实你今天刷的每一条短视频，导航帮你避开拥堵的那一条路，手机拍照帮你把脸修得自然又好看，甚至你网购时候看到的猜你喜欢，全都是机器学习在干活。
很多文章喜欢扯一堆拗口的定义，说什么机器学习是人工智能的分支，基于统计模型巴拉巴拉，说白了不就是这么回事嘛：原来我们让机器干活，得自己一条一条把规则写死，比如写「只要是上午十点，就推荐三分糖奶茶」，可人的偏好千奇百怪，哪写得完？
机器学习就是换了个玩法，你把一堆过去的事儿喂给它，让它自己找里面的规律，下次碰到新的情况，它自己就会猜答案。不用人写死所有规则，自己越用越聪明——就这么简单。
哪有那么多玄乎的？
别信噱头，机器学习也会掉链子
那小伙子跟我说，一开始他也吹过自己是AI奶茶，结果闹了大笑话。刚上线的时候，他把朋友同学点单的数据喂进去，这帮人都是爱喝甜的年轻人，结果机器给一个六十多岁的老奶奶推荐全糖珍珠奶茶，老奶奶喝了一口甜得直皱眉，放下杯子就走，下次再也不来了。
机器学习过拟合问题演示示意图
这个事儿说白了就是，给它吃什么数据，它就长什么样子。你给它全是年轻人的点单记录，它当然觉得全世界都爱喝全糖。网上很多吹得神乎其神的AI项目，本质上都是这个问题，看着在测试里准得不行，一到真实世界就错得离谱。
我去年接触过一个做AI选股的，拿过去十年的牛市数据训出来，头一年进去亏了快三成，创始人蹲在咖啡馆跟我吐槽了一下午，说没想到行情会跟过去完全不一样。
对嘛，机器学习只会找过去数据里的规律，从来没发生过的事儿，它想破头也猜不对。你要是把所有决策都扔给它，不出问题才怪。那个奶茶店小伙子后来改了，把周边小区各个年龄层的点单数据都补进去，还加了一条，推荐不对客人换口味，下次系统就会自动记下来，慢慢就准了。
他说，机器就是个帮我记客人喜好的伙计，真要拿主意还是得我来。比如上次有个客人说想试试没见过的搭配，机器根本推荐不出来，还是我给想的芋泥加青团，现在成了店里的爆款之一。
往后的机器学习，会越来越「不起眼」
往后的机器学习，会越来越「不起眼」
现在很多媒体都在炒大模型，炒通用人工智能，好像机器学习明天就要取代人了，可我反而觉得，未来的机器学习会越来越不起眼，就像你家里的插座，你用的时候不会想到「哦我在用电力」，就是刚需，就是工具。
十年前你开个店想用机器学习，得养好几个工程师，花大几百万，现在不一样了，大平台都有现成的接口，几千块钱就能用，小老板花一下午就能搭好自己的推荐系统，就像那个奶茶店小伙子一样。
不过话说回来，工具越好，人的作用反而越重要。对吧？
那个奶茶店生意好，根本不是只靠机器推荐，机器只是帮他省了记客人偏好的时间，他才能腾出功夫给熟客加免费的小料，下雨天给等单的客人递纸巾，夏天在门口放免费的冰水给外卖员。这些事儿，机器学习永远做不了。
很多人怕机器学习抢工作，其实抢的都是那些只会重复做判断的活儿，需要温度，需要经验，需要随机应变的事儿，还是得人来做。
就像你去买奶茶，哪怕机器推荐的刚好是你想要的甜度，你还是更愿意跟那个笑着记得你名字的老板买，对不对？
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文章名称：楼下奶茶店靠机器学习，抢了整条街的生意？
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