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用AI优化皇帝选妃流程

By dou.lu — Published 2024-05-15

用AI优化皇帝选妃流程

性需求是满级需求。

历代君王即便日理万机,在这件事上也从不马虎。也可能在日理的那些万机中,这件事本身就占据了很大的比重。

假设清朝进入了AI时代,作为内务府产品团队大总管,如何用AI来优化选妃这件大事呢。

根据《清史稿》,我们把选妃流程总结如下:

flowchart TD; 1["发布选妃诏书"] --> 2["各级行政单位完成推荐指标"] --> 3["进京初选"] --> 4["复选政审"]-->5["培训"]-->6["皇上面试"];

在这个流程中,我们发现,最需要优化的部分是前两步。因为人口基数过大,皇上又不能蹲路边看小姑娘,责任就分配给了地方官员,可皇上的审美又无法具象,地方官员只能通过主观判断挑选本地佳丽。这里还会有腐败问题,鉴于妃子上位当了皇后的事情在历史上多次发生,有的地方大佬本着嫁谁不是嫁的心态很乐意把女儿送进宫中。

所以,我们要通过AI自动而公正的在全国适龄人口中,筛选最符合皇上审美的女性进入初赛。

审美数据标注

首先,我们需要知道皇上在外貌上喜欢什么样的女孩。

都AI时代了,大清肯定有人口管理系统,而且身份证照片标准统一又不让美颜,归一去噪的过程就很方便。我们从系统中筛选出符合年龄和出身条件的女性证件照,作为我们的数据集之一。

开发一个APP,皇上没事就在iPad上刷里面的小姑娘,左滑喜欢(可评分),右滑不喜欢(0分)。

这样,我们就获得了已经标注好的皇上审美训练集。

模型训练与测试

这是个图像问题,适合使用卷积神经网络来训练,如用TensorFlow框架,核心代码不超过30行。

模型的输入是小姑娘照片,输出为评分。

训练后用测试集验证性能,如果准确率满足需求,就可以等待下次选妃了。

应用

皇上终于憋不住下选妃诏书了,我们就可以根据初选的目标人数来定义分数线,导出满足分数的女性直接进入初选。

题外话,感觉选妃比高考科学多了。高考不管是谁只要分数够,就能直接跟皇上睡觉,皇上苦不堪言。

产品经理做了什么

在这个项目中,产品经理和任何时代的产品经理一样,无非是了解锤子,研究钉子。然后一切都从一个好问题开始,就像大家在用GPT时一样,设计一个好问题就等于输出了一半创造力。

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