私たちの “リストン to” 電話私たちのプライベートライフ

理由はありません, 時間以上, ちょうどおむつのための広告を表示するマイクをアクティブにするための許可はありません, カラシに対する歯, または安価な飛行機のチケット. あなたが本当に何をしているかは、はるかに簡単ですが、あまりにも多く...スマートです。

ボトムラインは、“グラフネットネットワーク”、2月GNNという人工知能のモデルです。 テキストの束としてではなく、私たちのデータを参照してください, クリック, SMS とマップ, しかし、人間関係のマップとして. 人の代わりに、マップには小さな情報があります。 そして友情の代わりに、それは接続されています。

GNNとは?

お互いに話している人達がいっぱいの部屋を想像してみてください。 GNNはデータピースを取得し、それらを話すことを可能にします。 自分の日がどうであったかではなく、お互いにどのように関係しているか。 “due to” は任意の項目です。 使徒に書いた言葉、昨日開いたサイト、家のあなたの場所、あなたが通常、食べ物を探す時間。

<x) どの単語も一緒に表示されますか? どのような研究が常に続いていますか? 特定のアプリケーションを開くと、どの領域にいるか? つまり、GNN は “を保存しません。 “s は、” のものに接続します。 そして、このシンプルなアイデアは、後で見たいと思う可能性を予測して非常に良いことです。
どのようなデータを使用しますか?

ニュースの推奨事項、カスタム広告、またはアプリ内のコンテンツに関しては、IAは4つの主要なデータグループを使用します。

1. 私達が書くテキスト. これは、データ(Whatsappのようなコードされたアプリからではなく)、YouTubeの説明、コメントや投稿を可能にする、研究、アプリメッセージからのテキストを含みます。 GNN は “human の会話” としてメッセージを読みませんが、一緒に接続する単語として。 例えば、“を書くと 私は私の家のためのカーテンを買うことについて考えています”、モデル軸受け印:カーテン、家、市場および関係。 あなたが話していた人と話し合ったことの写真を形作りません。

2。 研究の物語とWebサイトへの訪問。 これは、情報の最大ソースです。 それは秘密ではありません: ブラウザの履歴は、興味、時間習慣、モデルを明らかにします。 GNN は、シーケンスを読みます。ニュースサイトから始めて、スポーツを開き、ゲームが何であるかを見て、あなたの靴を見てください。 これらのシーケンスは、グラフ上に “inset” を生成します。

3。 アクティブであれば、場所だけ。 GPSは、他のジョイントに関連する地理的なポイントを与えます: 知能は、私たちが仕事でいるときに、私たちが買い物している近所、私たちがどこにいるかを教えてくれます。 事務所の近くにカフェの商業ショーを見たことがありますか? 電話 “が to” にリストされているので、設定して何かを示唆しているからです。 朝9時15分頃にレコーディングしたので、Facebookを開きます。

4. 一般的なモデルの使用。 どのくらいの頻度でアプリを開いたり、どのくらいの期間滞在しているか、それ以上は少し前にやりますか? それは一種のリズム、個人的、ユニークです。 あなたの携帯電話は広告のために有効ではありません。, 2つの理由で:まず, それは法的に壊滅的かつ技術的に複雑であるため. 第二に、GNNはすでにあなたが“clever”なしに興味があるかもしれないものを予測するのに十分な情報を持っているので、何もしません。

どうすればいいですか? この関係グラフを構築し、<x0 <x0”と呼ばれるものを数えることで、ユーザーがいるタイプの数値集計です。 棒は指紋のようなものです。 ユーザー名は “が冷蔵庫に興味を持たせていません。” ですが、このアカウントを持つ “ユーザーは、冷蔵庫に興味を持たれた他のユーザーに接続されています。” GNNは、監視ではなく、モデルに基づいて仮定しています。

携帯電話で使われているのは?

あらゆる種類の方法で。 Google Discoverに提案したニュースから、Instagram、YouTubeレポート、Play Storeアプリの提案、そしてもちろん広告で表示されるリールに。 技術的なロジックは常に同じです:携帯電話が私たちの習慣を学習するにつれて、より激しい関係のマップを構築します。 GNNは、新しいノット、新しいコネクション、新しいモデルなど、より良い学習のために、このようなジョブに最適です。

練習では、それは意味します: 夕方のニュースを見ると、ソースは状況に合います。 週末旅行、広告変更を求める場合。 特定のエリアへの配送要求がある場合は、提案が表示されます。 健康、生活 - スタイル、または特定の製品に関連する単語をテキストにすると、システムは新しいカスタムの指標としてこれを取ります。 そして、このすべてがあなたの会話のコピーを維持することなく行われます。 接続とモデルのみを保持します。

それは良いですか悪いですか?

意見は異なります。 もちろん、チャオティックなタイムラインを見逃さないのに役立つパーソナライズの形態です。 しかし、任意のツールと同様に、ダークサイドもあります。 “muluska” の利益を生成し、さまざまな情報を制限し、私たちの肥満を強化します。 ここで重要なのは、GNN が人工知能がスパイのように効果的に見える必要がある方法を示すことです。 彼女は関係ネットワークを見て記録する必要があります。 これらの関係は、ほとんどの時間、私たちの独自の指、習慣、毎日の動きによって作成されます。 そこで、携帯電話 “x3> は、私たちが彼に与える痕跡。