12月13-14日19:30，阿里巴巴技術協會、云棲社區聯合主辦并獨家直播的《2017阿里雙11技術十二講》將強勢來襲。本次雙11在線技術論壇將專注更深的科技層面，全方面展現時代更迭下的全新黑科技，帶你詳細了解2017阿里雙11背后的技術，并為你提供與一線專家面對面溝通學習的機會。在本次峰會中，阿里巴巴資深算法專家三桐將帶來《人工智能在商品搜索中的應用》主題分享，云棲社區直播報名傳送門。

搜索一直在用人工智能的前沿技術理解用戶和商品，提供智能的搜索購物體驗，過去幾年在搜索意圖理解、語義匹配、用戶興趣感知、搜索排序策略、多場景協同優化、智能交互等領域取得了重要的進展。搜索的深度用戶感知網絡能夠根據用戶行為足跡和上下文實時感知用戶意圖、預測用戶興趣偏好和生成個性化的排序策略，感知網絡超過10B個參數，已經學習了幾千億次的用戶行為，并且會保持不間斷的增量學習，讓模型越來越聰明；搜索利用多智能體協同學習技術，實現了搜索多個異構場景間的環境感知、通信和協同決策，實現聯合收益***化，而不是此消彼長；搜索的在線深度學習，能夠在秒級完成從日志收集、模型訓練再到模型實時部署，日均處理數千億次的樣本。本文對三桐進行了專訪，深入探討了人工智能在搜索的應用。

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阿里巴巴資深算法專家 三桐

 三桐，2008年加入阿里巴巴，目前負責淘寶個性化和排序團隊。他曾先后負責過相關性、query分析、個性化、排序、智能交互等方向，目前專注淘寶商品搜索算法方向。此外三桐還主持過多個搜索重大技術項目，致力于推動大規模機器學習、深度學習、在線學習、多智能體、遷移學習、知識圖譜等在商品搜索的應用。

人工智能搜索

人工智能在搜索的應用范圍是非常廣的，具體包括這么幾個方面：首先是語義搜索，通過深度學習和知識圖譜技術，解決用戶搜索查詢意圖和商品內容的語義匹配問題；其次是智能交互，通過感知用戶搜索狀態，幫助用戶完成查詢意圖細化或切換，或通過智能問答技術解決售前售后導購問題；再次是個性化匹配，主要是根據用戶行為足跡和上下文實時感知用戶意圖、用戶興趣偏好和生成個性化的排序策略；***是智能決策，主要是指通過強化學習和多智能體等技術解決搜索排序中的策略探索和優化問題。

三桐表示，阿里的搜索智能化之路經歷了幾年的發展和應用，結合淘寶商品搜索業務特點，我們構建了一套有特色的人工智能技術體系，包括電商知識圖譜，實時計算平臺，離線深度學習平臺，在線深度學習平臺，智能決策平臺和在線深度預測平臺。

阿里的搜索智能化發展之路

雙11的商品搜索及技術解讀

“商品搜索是電商業務的核心技術”，雙11期間更是對搜索技術提出了更高的需求：首先是彈性計算，雙11高峰期搜索PV比平時大得多，系統需要根據流量情況實時調整機器資源；其次是實時計算、在線學習和在線預測能力，雙11用戶行為和平時大為不同，需要實時捕獲用戶興趣偏好，在線更新個性化模型和實時預估；***是排序策略，根據雙11的需求特點要求系統能夠實時調整排序策略。

對于雙11海量的搜索請求，搜索技術也經歷了相應的演進歷程。一方面，系統和算法性能持續優化，致力提升系統性能；另一方面，通過彈性技術的應用來提高機器使用效率；此外也有通過異構計算等，解決深度模型稠密計算等問題。今年的雙11，還采用了很多新的技術和算法，包括在線深度學習、強化學習、多智能體、多任務學習、離在線混布等。新技術和新算法的應用下，基于強化學習的智能交互極大提高了交互和搜索的整體收益，基于深度學習的語義搜索大大提高了搜索相關性，多任務學習下的個性化服務更是顯著提高了搜索的個性化體驗，還有多智能體技術實現的多個搜索場景聯合優化等等。

阿里的智能搜索系統之個性化搜索

在搜索效率的提升上，今年更是取得了極為亮眼的成績。三桐提到，雙11當天數據無線搜索通過智能搜索技術A/B-test GMV提升了12.1%，GMV同比提升高達56%。

挑戰及未來

人工智能愈演愈熱的大背景下，“搜索未來肯定會朝越來越智能的方向發展”。為了應對復雜的個性化需求，阿里的智能搜索體系也一直致力于性能的不斷優化，如引入Inference加速算法，實現降維、量化、剪枝、二值網絡等功能。

面對冷啟動、超參數學習、多模交互、智能導購、長期收益和量化、線上線下結合、AI業務創新等新挑戰，三桐表示會注重多場景聯合優化來提高整體效率，比如搜索、推薦和廣告；life long learning，提高模型的用戶和商品理解能力；多目標聯合優化，實現搜索中用戶體驗、賣家流量和平臺訴求多目標的聯合優化。除了當搜索工具外，相信未來的搜索也會支持更優化的智能交互方式，比如語音、自然語言對話等。

在12月13-14日19:30的雙11在線技術峰會上，屆時三桐將詳細介紹人工智能在搜索的應用。預約直播敬請點擊：https://yq.aliyun.com/promotion/428。