Kako nas poslušate?

Ni razloga, ni časa ali več, ni dovoljenja za aktiviranje mikrofonov, samo da bi nam pokazal oglas za plenice, zobe proti karies, ali poceni letalske karte. Kar v resnici počneš je nekaj veliko enostavnejšega, ampak tudi veliko... pametnejšega.

Na koncu je model umetne inteligence, ki se imenuje “Graph Net Net Net Net Net” ali februar GNN. Naše podatke ne vidi kot kopico besedil, klikov, SMS-ov in zemljevidov, temveč kot zemljevid človeških odnosov. Le da ima zemljevid namesto ljudi majhne informacije. In namesto prijateljstva je povezano.

Kaj počneš, GNN?

Predstavljajte si sobo, polno ljudi, ki se pogovarjajo med seboj. GNN dobi podatke in jim dovoli, da govorijo. Ne o tem, kakšen je bil njihov dan, ampak o tem, kako se navezujeta drug na drugega. Vsak “zaradi” je predmet. Besedo, ki si jo napisal v Messengerju, stran, ki si jo odprl včeraj, lokacijo hiše, čas, ko običajno iščeš hrano.

Katere besede se pogosto pojavljajo skupaj? Katera raziskava vedno sledi? Na katerih področjih ste, ko odprete določene aplikacije? Z drugimi besedami: GNN ne shrani “, ste rekli”. On ohranja “s povezane s stvarmi, ki jih počnete”. Zaradi te preproste ideje je zelo dobro predvideti, kar si verjetno želiš videti kasneje.
Katere podatke uporabljaš?

Ko gre za priporočila za novice, oglase po meri ali vsebine znotraj aplikacij, ocena učinka uporablja štiri glavne skupine podatkov:

1. Besedilo, kaj pišemo. To vključuje besedila iz raziskav, sporočila aplikacij, ki omogočajo podatke (ne iz kodiranih aplikacij, kot so Whatsapp), opise YouTube, komentarje in objave. GNN ne bere sporočila kot “človeški pogovor”, ampak kot besede, povezane skupaj. Na primer, če pišete “Razmišljam o nakupu zaves za mojo hišo”, model z znaki: zavese, hiše, trgi in odnosi. Ne tvori slike, o kateri si govoril z osebo, s katero si govoril.

2. Zgodba o raziskavah in obiskih spletnih strani. To je največji vir informacij. To ni skrivnost: Zgodovina brskalnika razkriva interese, časovne navade in modele. GNN tukaj prebere sekvence: Začnete z novicami strani, nato odprete svoje športe, potem poglejte, koliko je ura igre, nato poglejte svoje čevlje. Ta zaporedja so na grafu narejena “.

3. Lokacija samo, če je aktivna. GPS daje geografske točke povezane z drugimi sklepi: Inteligenca uči, ko smo doma, ko smo v službi, v kateri soseski nakupujemo, v kateri uri smo. Si kdaj videl reklamo za kavarno blizu pisarne? Ne zato, ker telefon posluša, da si vznemirjen in predlagaš nekaj drugega. Ker je posnel, da vsako jutro ob 9.15 odpreš Facebook.

4. Splošni modeli uporabe. Kako pogosto odpremo aplikacijo, kako dolgo bomo ostali, kaj bomo še malo pred ali po tem? To je nekakšen ritem, osebni in edinstven. Vaš telefon ni omogočen za oglaševanje iz dveh razlogov: Prvič, ker bi bil pravno katastrofalen in tehnično zapleten. Drugič, ker GNN že ima dovolj informacij, da lahko napove, kaj bi vas zanimalo brez “klever” nič.

Kako ti uspe vse to? Z izgradnjo tega grafa razmerja in štetjem nečesa, kar se imenuje <x0 <x0”, kar je številčni povzetek vrste uporabnika, za katerega se zdi, da ste. Palica je kot prstni odtis. Uporabniško ime ne pomeni “zanima hladilnike”, vendar je uporabnik “s tem računom povezan z drugimi uporabniki, ki so bili zainteresirani za hladilnike”. GNN domneva na podlagi modelov, ne nadzora.

Kako se vse to uporablja na tvojem telefonu?

Na vse mogoče načine. Od novic, predlaganih na Google Discover, do Reelsov, ki se pojavljajo na Instagramu, YouTube poročila, predlogi aplikacij Play Store in seveda oglasi. Tehnična logika je vedno ista: Zgradite zemljevid odnosov, ki postane intenzivnejši, ko se mobilni telefon nauči naših navad. GNN so idealni za takšna delovna mesta, saj se bolje učijo kot novi vozli, nove povezave, novi modeli.

V praksi to pomeni: Če gledaš večerne novice, vir ustreza okoliščinam. Če iščete vikend izlete, se oglaševanje spremeni. Če zahtevate pošiljke na določena področja, se pojavijo predlogi. Ko pišete z besedami, ki so povezane z zdravjem, življenjskim slogom ali določenimi izdelki, sistem to razume kot znak nove navade. In vse to je opravljeno, ne da bi obdržali kopije vaših pogovorov. Ima samo zveze in modele.

Je to dobro ali slabo?

Mnenja se razlikujejo. Seveda je to oblika personalizacije, ki nam pomaga, da ne zamudimo kaotičnih časovnic. Vendar, kot vsako orodje, obstaja tudi njegova temna stran: ustvarja “muluska” interese, omejuje raznolikost informacij in krepi naše obsedenosti. Pomembno je, da GNN pokaže, kako umetna inteligenca ne rabi izgledati kot vohun, da bi bila učinkovita. Samo gledati mora in snemati zveze. Te odnose, največkrat, ustvarjamo mi po lastnih prstih, običajih in dnevnih gibih. Torej, mobilni telefon “x3> sledi smo mu dali.