2018年12月起，日本政府針對20-40歲、有結婚願望的3980位未婚男女進行了問卷調查，並通過日媒，於今年1月8日公佈了這份關於日本人結婚傾向的調查結果。調查顯示，只有27%的人認為“結婚是理所當然的”，回答“可以不結婚”的佔68%，認為“即使結婚，也可以不要孩子”的佔60%，30-39歲年齡段接受可以終身不婚的比例最高，達到88%。高達70%認可不結婚的比例，創下了自調查開始25年以來的最高紀錄。
針對回答最多答案的人群，當問到有沒有采取一些行動找物件時，61.4%的人稱“並沒有特別採取什麼行動”。特別是20多歲的男性，有72%的人都回答“沒有什麼行動”。日媒稱，由此可以看出，現在的年輕男性對於找物件呈現出較為消極的心態。
而談及為何不打算婚戀的時候，這項報告顯示，46.8%的人回答“沒有遇到合適的物件”，26.6%的人回答“結婚的錢不夠”，24%的人回答“無法與異性好好交往”。由此，報告得出結論[1]，20-40歲適齡男女不結婚的一大原因為“沒有遇到合適的物件”。
基於這一調查結果，日本政府18日發表了《少子化社會對策白皮書》。白皮書指出，許多人有結婚意向，卻不採取行動，政府需支援這些人群，比如創造年輕人在職場內外的多種相親活動，增加找到合適物件的機會。
更重要的是，白皮書中還介紹了日本愛媛縣的一項新穎的舉措：利用AI，幫助年輕人匹配到合適的婚戀物件。
現實中AI在解決婚戀問題時自然不會這麼“科幻”，但近年來也不乏許多通過性格、外貌等資訊進行大資料匹配的約會App出現，但大多數停留在約會方向上。而日本則希望通過AI 能為使用者找到以結婚為目的，關係更為長久的伴侶。
不過，在開始探討AI婚戀為人際關係帶來哪些新特徵之前，讓我們先回顧一下過去在沒有網際網路的時代，我們是如何認識真命天女/子，以及這種方式在現代發生了哪些變化。
基本上來說，那個時代，全球最通行的認識一個新的潛在婚戀物件的方式即“朋友推薦”。隨著當代工作生活節奏變快，城市鄰里關係變化等因素的影響，朋友推薦這種模式卻逐漸變得“不那麼靠譜”。究其原因，大致有三點：
第一，總量小。通常我們的朋友圈相對我們的活動圈是小很多的，朋友推薦的也就是朋友的沒有物件的朋友通常都不多，以至於可以篩選的就很少，在當今日本大家生活比較安逸滿足的情況下就容易秉持著“寧缺毋濫”的態度再看看，看著看著就容易過去了。而相對的，通過大資料匹配基本可以將一個時間段和指定區域的潛在物件都做一輪條件測試，量就會大很多。
第二，費時。通常如果是朋友推薦的物件，礙於面子都是要去見上一面的。如果工作比較忙碌，下班還要飛奔到城市的另一頭見一個大概率此生不再相見的人，對於許多人來說還是比較耗費精力的。如果一週安排了3場見面會的話，那麼往後對見面這件事情，會產生陰影也說不定。特別是那些本來就難以找到物件的宅男宅女們，見面會更是將他們推向了恐懼的深淵。而線上相親，相對來說，只在彼此對彼此的認可區間都比較高的時候雙方才會相見，完全沒有了時間上的顧慮。
第三，面子。如果是朋友介紹的潛在物件，那麼去見面前需要擔憂的事情就挺多的了，譬如，見面之後感覺不是很好，是不是會駁朋友的面子？如果感覺有10%機率能談，雙方試一試結果分了，會不會和朋友連朋友也做不成了？
如上所述，“朋友推薦”模式在現代人婚戀生活裡逐漸失效，認識真名天女/子如此之苦難，無怪乎人們紛紛感嘆“單身一時爽，一直單身一直爽。”
事實上，這一議題也是日本白皮書所關注群體的最大痛點，並由此使得日本官方開始探索AI解決婚戀問題的可能性和付諸實踐。而日本《少子化社會對策白皮書》中提到的愛媛縣，則是這場實踐中一個比較成功的案例。
愛媛縣最初從2008 年開始由志願者組織單身青年男女的聯合約會（集體相親），但受限於上述因素，起初效果並不理想。到2011年開始，同樣是集體相親活動，在其中引入了AI 對每次集體相親的人員進行篩選匹配之後，相親成功的實施率升高了16%。
一對未知的潛在交往物件，必須得在瀏覽有限的相親資料的情況下看上對方。所謂的“看上對方”，通常需要滿足視覺上的“一見鍾情”、社會現實條件和性格匹配三個大條件。
在傳統的約會或婚戀組織、網站中，這三個條件又面臨幾個細分的問題：
1. 雖然婚戀網站都有照片，但使用者總量也十分可觀，一個新進入的使用者從哪開始「一見」。
2. 社會現實條件如職業、薪資、受教育水平是可以直接填寫的，但大家往往並不願意自己的太多資訊直接暴露給陌生人。
3. 性格上就更不用說了，傳統模式下的「性格」更像玄學，沒有可直觀體現的標準。
AI在解決這三個問題上的方法，無非是量化、特徵提取、匹配三個步驟。
以視覺上的一見鍾情為例，一見鍾情似乎是一個較為複雜的問題，使用者往往在「遇到那個對的人」之前都說不出來自己喜歡什麼樣的。
但一旦特徵化之後，人類的長相全都是一個鼻子一張嘴，兩隻眼睛兩個耳朵。每個人在樣貌上的偏好萬變不離五觀每一個元素的資料變化。
雖然人不能準確描述自己對每一個元素的精確數字，但我們可以通過輸入「夢中情人」來曲線救國。
AI 可以先通過使用者輸入的愛好等資訊檢視其是否有喜歡的明星或者二次元人物，之後在資料庫中檢索其他使用者照片是否匹配該明星或二次元人物的關鍵特徵，由此來篩選出資料庫中是否有適合的“夢郎”/“夢姑”。
除此之外，婚戀“成功案例”也可以是AI 匹配的訓練集：我們可以將區役所或市役所（民政局）中成功結婚的人的結婚照錄入AI 學習的照片庫（訓練集）中，如果其中一方（假設為A）開始查詢，我們則先在照片庫中找到近似A 的人，然後開始查詢另一方B 的照片，之後再在我們登記的資料庫中匹配近似B 的人。
如果到這裡我們依然沒有找到合適的可以推薦的物件怎麼辦？莫慌，有句話說“人總是喜歡和自己長得像的人”，和自己像的人不僅是相貌和自己接近，性格、興趣愛好也應當比較接近。那麼這裡我們就要開始考慮如何解決性格匹配的問題了：性格方面我們依然可以使用上述的特徵點提取進行處理。
而社會現實條件，可以通過使用者的生活圈或物理生活軌跡進行匹配。比如消費水平、活動區域、信用卡賬單等，同時這些資訊可以隱形化的出現在使用者之間的推薦中，避免將薪資、職業等資訊直接透露給陌生人。
當然，要生活在一起性格肯定更加重要了。在過去，介紹人對雙方性格的匹配程度往往依據自身的主觀判斷。與「一見鍾情」相同，對性格的量化、特徵提取與匹配是一個在人工時代更無法完成的動作，這也是很多人戀愛走向悲劇的原因。
在這一領域，可以從使用者上網的一些行為資料入手——在聊天的時候喜歡發什麼型別的表情、使用者平時喜歡玩什麼樣的遊戲、喜歡瀏覽什麼樣的網站、看什麼樣的視訊、聽什麼樣的音樂或是喜歡什麼樣的電影等等。從已結婚成功案例的反推訓練集，亦可對這一匹配的精準度做出貢獻。
好了，到這裡，假象一下我們自己是這個匹配系統的一方，那麼通過演算法，我們就能夠解決從認識到相處的最難區間的問題了：有一個性格和眼緣都比較搭的潛在物件— 嗯，離我還不遠，出來見見吧— 呀，你點的菜我也愛吃誒— 對對對，我最近也在追這個劇— 你居然也玩這個遊戲誒，在哪個區呀，一起開黑啊。接下來雙方見家長，由於門當戶對（社會條件匹配），雙方家長一看點頭同意，喜結良緣。