Искусственный интеллект

Многие вещи со временем усложняются. Онлайн-магазины отслеживают не только покупки, но и пользовательское поведение на сайте. Они могут собирать различную информацию, например товары, которые вы сначала положили в корзину, а затем удалили из заказа, или артикулы, которые вы оценили или добавили в список пожеланий. Есть и другая информация, которую можно получить из одной покупки: время суток, адрес, способ оплаты и даже время, потраченное на оформление заказа. Разумеется, все это подсчитывается для миллионов пользователей.

Поскольку поведение покупателей, как правило, достаточно однообразно, данный массив информации можно использовать для постоянного совершенствования работы агента. Ряд алгоритмов обучения способен динамически адаптироваться к новым условиям, другие же периодически переучиваются в автономном режиме. Но все они используют множество сигналов, полученных в результате наших действий, для коррекции своего поведения. Таким образом они постоянно изучают и отслеживают наши предпочтения, поэтому неудивительно, что временами мы покупаем совершенно не тот товар, которые изначально планировали.

Интеллектуальные агенты могут даже предлагать какие-то товары, чтобы отследить нашу реакцию. Такой способ получения информации по своей ценности ничем не уступает оформлению покупки. Интернет-магазины выступают в роли автономных обучающих агентов, постоянно находящихся на тонкой грани между изучением и эксплуатацией покупателей.

Изучение того, что агенты не знали о вас, может оказаться столь же важным, как и фактическая продажа товара. Проще говоря, агенты любопытны. Эта же стратегия используется спам-фильтрами и другими приложениями, которые должны изучить ваши предпочтения для прогнозирования дальнейших действий. В один прекрасный день техника для дома будет также заинтересована в прогнозировании ваших следующих действий.

Это лишь простейшие примеры. Используя такие же или схожие статистические методы в разных частях и масштабах системы, компьютеры могут научиться распознаванию лиц, транскрибированию речи и переводу текста с одного языка на другой. Если верить некоторым компаниям, специализирующимся на онлайн-знакомствах, то и здесь можно задействовать агентов по подбору потенциальных партнеров. Иными словами, агенты способны подражать сложному человеческому поведению, которое мы не можем полностью смоделировать, и делают они это совершенно не так, как мы.

Новые ситуации

Машинное обучение – это не только анализ поведения в уже произошедших событиях. Иногда ИИ приходится сталкиваться с новыми ситуациями. Как помочь новому клиенту? Кому порекомендовать новую книгу? В данном случае вся хитрость в том, чтобы научить машины обобщению на основании данных от схожих клиентов или товаров.

Даже новый клиент, который никогда не пользовался данным сервисом, оставляет небольшой информационный след (например, свое местоположение или адрес электронной почты). Способность к обнаружению и использованию сходств иногда называют «распознаванием образом», причем такая способность важна не только на этапе «холодного» старта. На самом деле обобщение (то есть обнаружение закономерностей и сходств) является основой разумного поведения.

Что мы имеем в виду, говоря, что два элемента похожи? Книгу можно описать по количеству страниц, языку, тематике, цене, дате выхода, автору и даже индексу ее читабельности. Если говорить о покупателях, то нужными характеристиками могут считаться возраст, пол или местоположение клиента. В машинном обучении такие характеристики иногда называют «признаками» или «сигналами». При достаточности данных ими можно пользоваться для поиска похожих объектов. Таким образом, машина может делать общие выводы об одной ситуации и применять их к другой, благодаря чему совершенствуется ее опыт.

Одна из ключевых проблем машинного обучения – отбор правильных признаков. Цена книги, к примеру, может быть важнее использованного шрифта. А по мере обработки более сложных элементов, таких как изображения, данная проблема становится еще более актуальной. Если сравнить две фотографии на паспорт, снятые с разницей в одну минуту, то на уровне необработанных (сырых) пикселей данные изображения не будут идентичными. Этого достаточно, чтобы компьютер рассматривал их как два совершенно разных изображения. Нам бы хотелось, чтобы компьютер оценивал такие изображения по более подходящим критериям, нежели пиксели. Тогда компьютер не будет сбит с толку небольшими и незначительными изменениями в изображении. Так какими же признаками изображения необходимо руководствоваться для распознавания одного и того же лица на разных фотографиях?

Это оказалось невероятно сложной задачей, усугублявшейся при изменении освещения, положения объекта и фона, сопутствующих натурным съемкам.