Я считаю, что моему поколению очень повезло, так как оно оказалось на пороге титанических изменений, происходящих в мире, вызванных технологической революцией. Мы выросли на видеокассетах и магнитофонах, проводных телефонах и больших компьютерах, больших библиотеках, наполненных мерцающим ароматом книг. А затем, почти незаметно, мы перешли на iPod и YouTube, смартфоны, iPad и электронные книги. Я подозреваю, что когда через сотни или тысячи лет люди оглянутся назад, мы окажемся в середине той линии, которая не меньше, чем современный эквивалент BC и AD - «До-Google-Apple-Facebook» и « После-Google-Apple-Facebook ».
Вероятно, более тонкое, но гораздо более важное изменение, которое мы также пережили, - это то, что с социологической точки зрения означало появление технологий. Изменились личные отношения. Развиваются способы и каналы взаимодействия. «Быть друзьями» приобрело другой смысл. А сеть невидимых онлайн-сетей все больше определяет общество. Когда я размышлял над этим, это заставило меня задуматься о другом аспекте - изменились ли также концепция и акт «влюбленности»?
Вы помните, как в те более простые времена обычно приходила любовь? Свидания вслепую устраивали друзья и люди, которые вас хорошо знали. Вы общались с людьми лицом к лицу, чтобы узнать, разделяете ли вы интересы и убеждения. Совместимость определялась по времени, проведенному вместе. Переход к сегодняшнему миру - наука о данных и искусственный интеллект все чаще берут на себя роль вашего друга, семьи, коллеги, знакомого и даже вашего собственного мнения в поиске идеального партнера.
Правила ведения боя (каламбур) претерпели метаморфозы вокруг двух осей:
- Как вы подключаетесь к потенциальным любовным интересам, т. е. к каналам знакомства и общения. Физические встречи теперь происходят намного позже. Ваш телефон, планшет или компьютер - это те сооружения, через которые вы обнаруживаете и заводите потенциально романтические ассоциации. Вы выбираете одним движением пальца. Вы говорите через экран с смайликами, заменяющими реальные выражения. И вы надеетесь, что любовь расцветает.
- К кому вы подключаетесь, то есть к группе людей, из которых вы можете выбирать. Для меня это более явные изменения и в некотором смысле более пугающие. Больше не вы или кто-то из ваших знакомых предлагает потенциальную пару. Машины взяли на себя эту роль.
В нынешней парадигме люди - люди и отдельные лица - могут быть параметризованы, сведены к «набору функций», и алгоритмы, управляемые ИИ, могут затем найти наиболее «оптимальные соответствия», то есть с кем вы, скорее всего, будете совместимы. Давайте разберемся с этим немного, чтобы увидеть, как этот «любовный бизнес» действительно работает за кулисами.
Рекомендательные движки сегодня широко используются во всех сферах нашей жизни. Когда вы делаете покупки на Amazon и получаете предложения по товарам, которые вы, вероятно, купите, это работает рекомендательный механизм. То же самое, когда Netflix предлагает вам фильмы, которые могут вам понравиться. Список таких приложений сегодня бесконечен. Проще говоря, эти движки обычно работают одним из трех способов:
- Исторические тенденции. Основываясь на прошлом поведении человека X, механизм пытается предсказать вероятность выбора X в будущем.
- «Такие люди, как вы». При таком подходе сначала алгоритм кластеризации на основе машинного обучения будет определять группы людей, которые имеют тенденцию быть похожими. Сходство может определяться либо поведением (например, что они покупают или просматривают, как они платят, частота покупок и множество других подобных вещей), либо характеристиками (например, их возрастом, полом, местоположением и т. Д.), Либо обоими. Затем механизм рекомендаций предсказывает выбор X, основываясь не только на том, что X делал в прошлом, но и на том, что делали другие люди, «такие как X».
- «На основе содержания». Этот подход больше фокусируется на целевых элементах и их характеристиках, а не на характеристиках человека. Таким образом, в примере с фильмом Netflix это будет означать определение характеристик фильмов, которые X любит смотреть (жанр, продолжительность, язык, винтаж, актеры и т. Д.), Чтобы определить, что ему, вероятно, будет интересно.
На самом деле, большинство рекомендательных систем могут использовать гибрид всего вышеперечисленного. И чем больше у него обратной связи, тем лучше движок сможет более точно прогнозировать поведение. По сути, обратная связь будет заключаться в том, было ли принято конкретное предсказание (также известное как рекомендация).
А теперь вернемся к нашему любовному делу. Провести параллели несложно.
- Вместо предмета или фильма, вероятность принятия которого предсказывалась, теперь будет человек, с которым X, вероятно, найдет общий язык.
- Исторические тенденции будут относиться к любым доступным данным о предыдущих отношениях X.
- «Такие люди, как X» будут определяться на основе собственного поведения и характеристик X, например возраст, этническая принадлежность, образование, местоположение, статус занятости, предпочтения в еде, хобби, цвет глаз, размер, рост и т. д.
- Характеристики целевого элемента теперь будут относиться к тем же характеристикам у лиц, принадлежащих к предполагаемому целевому списку.
Чем длиннее список этих характеристик, по которым доступны данные, тем лучше будут работать алгоритмы. И помните, не обязательно, чтобы X явно предоставлял эти данные - в мире, в котором мы живем сегодня, большая часть этой информации циркулирует о каждом человеке тем или иным образом, в форме или форме в Интернете - это просто доступ к ней и ее извлечение.
Как только эти точки данных становятся доступными, алгоритмы ИИ могут творить чудеса и назначать оценки вероятности или вероятности каждому потенциальному клиенту, чтобы определить тех, кого с наибольшей вероятностью выберет и понравится X. И, как и в других случаях, система будет самообучающейся. , поэтому он будет становиться все лучше и лучше с каждой обратной связью, т.е. каждый раз, когда X принимает или отклоняет предложенное совпадение.
Как вы, наверное, согласитесь, научиться этому нетрудно. Но последствия не всегда удобны. Теоретически такой подход может быть очень хорош для того, чтобы найти свою любовь. Те из вас, кто, как и я, много совершает покупки в Интернете, могут согласиться с тем, что Amazon, кажется, лучше, чем вы, знает, что вас интересует. Это прекрасно работает. Это очень похоже на сватовство.
Но вот в чем загвоздка: весь этот подход основан на предположении, что поиск любви основан на правилах или логике. Именно здесь я лично думаю, что сватовство никогда не сможет воспользоваться преимуществами искусственного интеллекта, как почти все другие приложения. Потому что на самом деле, или мне так хочется верить, найти любовь не всегда логично. Поэтому, несмотря на постоянно растущее распространение машин и ИИ во всех аспектах нашей жизни, я твердо верю, что в этой конкретной сфере, вероятно, сохранятся тайны и магия.
