“listen to” Özel yaşamımızı nasıl yapıyoruz

Hiçbir sebep yok, zaman ya da daha fazla, mikrofonları sadece bize bebek için bir reklam göstermek için değil, arabalara karşı dişler veya ucuz uçak bileti. Gerçekten yaptığınız şey çok daha basit bir şeydir, ama aynı zamanda çok ... daha akıllı.

Alt çizgi, “Graph Net Network” veya Şubat GNN olarak adlandırılan Yapay Zeka modelidir. Verilerimizi görüyor, bir dizi metin, tıklama, SMS ve harita olarak değil, insan ilişkileri haritası olarak. Sadece, insanlar yerine, haritanın küçük bilgi noktaları vardır. Ve arkadaşlıklar yerine, bağlantılı.

Ne yapıyorsun, GNN?

İnsanların birbirleriyle konuştuğu bir oda düşünün. GNN veri parçaları alır ve konuşmalarına izin verir. Günlerinin nasıl olduğu hakkında değil, birbirleriyle nasıl ilişkili oldukları hakkında. “” herhangi bir öğedir. Messenger'da yazdığınız bir kelime, dün açtığınız bir site, evin konumunuz, genellikle yiyecek aradığınız zaman.

<x) Hangi kelimeler genellikle birlikte görünür? Ne araştırma her zaman takip eder? Hangi alanlarda belirli uygulamaları açtığınızda? Başka bir deyişle: GNN “tasarruf etmez:”. “'yi yaptığınız şeylere bağlı tutar”. Ve bu görünüşte basit fikir, daha sonra görmek istediğiniz şeyi tahmin etmek için son derece iyi yapar.
Hangi veriler kullanıyorsunuz?

Haber önerileri, özel reklamlar veya uygulamalardaki içerik söz konusu olduğunda, IA dört büyük veri grubu kullanır:

1. Yazdığımız metin. Bu, veriye izin veren araştırma, uygulama mesajlarından metinleri içerir (örneğin, Whatsapp gibi kodlanmış uygulamalardan değil), YouTube açıklamaları, yorumları ve mesajları. GNN mesajı “İnsan konuşma” olarak okumaz, ancak birlikte bağlantılı kelimeler olarak. Örneğin, <x2 yazmak istiyorsanız Evim için perde satın almayı düşünüyorum”, modelleme işaretleri: perdeler, evler, pazarlar ve ilişkiler. Konuştuğunuz kişi ile tartıştığınız bir resim oluşturmuyor.

2. Web siteleri için araştırma ve ziyaret hikayesi. Bu, bilginin en büyük kaynağıdır. Bu bir sır değil: Tarayıcının tarihi ilgi alanları, zaman alışkanlıkları ve modelleri ortaya koyuyor. GNN burada dizileri okur: Haber siteleri ile başlıyorsunuz, sonra sporunuzu açın, sonra oyun ne zaman olduğunu görün, sonra ayakkabılarınıza bakın. Bu diziler “inset” grafikte yapılır.

3. Konum sadece aktif olursa. GPS, diğer eklemlerle ilgili coğrafi puanlar verir: Zeka evdeyken öğretir, işte hangi mahallede alışveriş yaptığımızda, hangi zaman üzerindeyiz. Ofisinizin yakınında bir kafe için ticari bir gösteri hiç gördünüz mü? Bu değil çünkü telefon “listler” üzgünsün ve başka bir şey önerir. Çünkü her sabah 9:15 civarında olduğunuzu kaydetti ve Facebook'u açtınız.

4. Genel kullanım modelleri. Ne kadar sık bir uygulama açıyoruz, ne kadar süre kalacağız, daha önce veya sonra biraz daha yapıyoruz? Bu bir ritim, kişisel ve eşsiz. Telefonunuz reklam için değil, iki nedenden dolayı: Birincisi, yasal olarak felaket ve teknik olarak karmaşık olurdu. İkincisi, GNN zaten “clever” olmadan ne ilginizi çekebileceğini tahmin etmek için yeterli bilgiye sahiptir.

Bütün bunları nasıl yapıyorsunuz? Bu ilişki grafiği inşa ederek ve <x0 <x0” olarak adlandırılan bir şeyi sayarak, hangi kullanıcı türünin sayısal bir özeti gibi görünüyor. Bir çubuk bir parmak izi gibidir. Kullanıcı “Buzdolabı ile ilgilenmez”, ancak “Bu hesapla kullanıcılar buzdolabı ile ilgilenen diğer kullanıcılara bağlıdır”. Yani GNN modellere dayanan bir varsayım yapıyor, gözetim değil.

Tüm bunlar cep telefonunuzda nasıl kullanılır?

Her türlü şekilde. Google Discover'ta önerilen haberlerden, Instagram'da gösteren Reels'e, YouTube raporlarına, Play Store uygulama önerilerine ve elbette reklamlara yol açtı. Teknik mantık her zaman aynıdır: Mobil telefon alışkanlıklarımızı öğrenirken daha yoğun olan bir ilişki haritası oluşturun. GNNs bu tür işler için idealdir çünkü yeni düğümler, yeni bağlantılar, yeni modeller olarak daha iyi öğrenirler.

Pratikte, bu demektir: Akşam haberlerini izliyorsanız, kaynak koşullara uygundur. Hafta sonu gezileri arıyorsanız, reklam değişiklikleri. Kargoları belirli alanlara talep ederseniz, öneriler görünür. Sağlık, yaşam - tarzı veya özel ürünlerle ilgili kelimelerle metin yaptığınızda, sistem bunu yeni bir özelin göstergesidir. Ve bunların hepsi konuşmalarınızın kopyalarını tutmadan yapılır. Sadece bağlantıları ve modelleri tutar.

Bu iyi veya kötü mü?

Görüşler farklıdır. Elbette, kaotik zamanlarını kaçırmamıza yardımcı olan bir kişiselleştirme biçimidir. Ancak, herhangi bir araç gibi, karanlık tarafı da vardır: “muluska” ilgileri yaratır, çeşitli bilgileri sınırlar ve saplarımızı güçlendirir. Buradaki önemli olan GNN, yapay zekanın etkili olmak için bir casus gibi görünmesi gerektiğini gösteriyor. Sadece ilişki ağlarını izlemek ve kaydetmek gerekir. Bu ilişkiler, çoğu zaman, kendi parmaklarımız, gümrüklerimiz ve günlük hareketlerimiz tarafından yaratılmıştır. Yani, cep telefonu “x3> Onu verdiğimiz izler.