4 algorytmy uczenia maszynowego, które kształtują twoje życie

Reklama

Oprogramowanie staje się inteligentne. Jest to powolny, nierównomierny proces - ale wydaje się także niemożliwy do powstrzymania. Jeden po drugim, trudne problemy nauczanie maszynowe Jak inteligentne oprogramowanie zmieni Twoje życieNadchodzi Skynet, który będzie niezwykle popularny. Pojawiają się nowe technologie AI, które będą miały szansę na sposób, w jaki żyjemy, bawimy się i pracujemy, Czytaj więcej przechodzą na nowe, potężne narzędzia teoretyczne, pozwalające nam tworzyć oprogramowanie, które potrafi robić naprawdę imponujące rzeczy.

Niektóre aplikacje, takie jak samochody samojezdne, są dostępne za kilka lat. Być może jednak nie zdajesz sobie sprawy, że uczenie maszynowe jest już wokół ciebie i może wywrzeć zaskakujący wpływ na twoje życie. Nie wierzysz mi? Możesz być zaskoczony.

Zacznijmy od oczywistego przykładu.

Zalecenia dotyczące treści

Podczas przeglądania Spotify, Netflix lub Amazon Kindle Store obserwują cię algorytmy uczenia maszynowego. To ich praca - potrzebują informacji, by dać ci rekomendacje, technologii uczenia maszynowego, tak wszechobecnej, że nigdy o tym nie pomyślałeś.

Jest wszędzie - najprawdopodobniej większość mediów, które zużyłeś w ciągu ostatnich kilku lat, została wybrana przez te algorytmy.

Jeśli się nad tym zastanowić, takie zalecenie wydaje się niemożliwe. Skąd program komputerowy wie, że ci się spodoba Zachodnie skrzydło? Czy to obejrzał? Czy czuje ludzkość z niuansowego portretu prezydenta Bartletta Martina Sheena? Czy to dowcipy? Czy ma niejasne trendy dla Janela Moloneya?

Jak się okazuje, te algorytmy nie robią dokładnie żadnej z tych rzeczy. Zamiast tego oceniają treść w całości na podstawie stosowanie. Algorytmy te ignorują treść treści i zamiast tego skupiają się na tym, jakiego rodzaju ludzie ją lubią i co lubią.

Patrząc na to, co już lubisz, algorytm może dowiedzieć się, który z wyuczonych stereotypów najbardziej Ci się podoba, i bardzo precyzyjnie zgaduje twoje gusta. Czy lubisz The Daily Show, Domek w lesie, i Domek z kart? Cóż, straszny duży odsetek ludzi w tej kategorii Zachodnie skrzydło. Szanse są, ty też.

Co ciekawe, to wcześniej uniwersalne podejście zaczyna się zmieniać, gdy osiągamy granicę tego, co można zrozumieć na podstawie wzorców użytkowania. Istnieją prawdziwe granice tego, co można zrobić z tego rodzaju algorytmem. Tylko na początek - Jak oceniasz nową treść, która nie ma jeszcze wyświetleń?

Istnieje również kwestia malejących zysków. Netflix jest dobry w rekomendacjach Przewodnik po Netflix: Wszystko, co kiedykolwiek chciałeś wiedzieć o NetflixW tym przewodniku znajdziesz wszystko, co musisz wiedzieć o korzystaniu z Netflix. Niezależnie od tego, czy jesteś nowym subskrybentem, czy też uznanym fanem najlepszej usługi transmisji strumieniowej na rynku. Czytaj więcej , ale nie będą znacznie lepsze przy użyciu istniejących technik. W 2009 r. Netflix miał konkurencja za milion dolarów znaleźć lepszą wersję algorytmu rekomendacji, a zwycięzca poprawił rekomendacje tylko o około 10%. Od tego czasu ulepszenia były jeszcze mniejsze. W pewnym momencie jedynym sposobem na zrobienie czegoś znacznie lepszego byłoby nauczenie komputerów rozumienia sztuki.

Tak właśnie robią firmy technologiczne.

W ubiegłym roku stażysta Spotify o nazwisku Sander Dieleman zastosował potężną technologię uczenia maszynowego o nazwie „głęboka nauka Microsoft vs Google - Kto prowadzi wyścig sztucznej inteligencji?Badacze sztucznej inteligencji robią namacalne postępy, a ludzie znów zaczynają poważnie mówić o sztucznej inteligencji. Dwóch tytanów prowadzących wyścig sztucznej inteligencji to Google i Microsoft. Czytaj więcej ”Do ich bazy danych, umożliwiając programowi naukę analizy muzyki. Sieć neuronowa automatycznie - wykorzystując wyłącznie surowe dane audio - zaczęła rozpoznawać charakterystyczne wzorce w muzyce.

Jeden neuron niskiego poziomu wystrzelił tylko w odpowiedzi na śpiewanie vibrato. Głębiej w sieci znajdował się neuron, który nauczył się rozpoznawać chrześcijański kamień. Kolejny zwolniony za Chiptunes i ośmiobitowa muzyka Tworzenie muzyki 8bit: wprowadzenie do darmowych trackerów muzycznych ChiptuneOto wszystkie narzędzia potrzebne do tworzenia własnej muzyki chiptune. Czytaj więcej . Kolejny strzelał tylko dla Armin Van Buren. Wiele innych było bezimiennych, ale wciąż wyrażało jakąś znaczącą właściwość muzyki.

Oto mapa wygenerowana przez Dielemana każdego artysty na Spotify, pogrupowana według ich podobieństwa do siebie.

(Poważnie, post na blogu na ten temat jest fascynujący - przeczytaj to).

Wszystkie te funkcje razem dają znacznie bogatsze podstawy do rekomendacji, ponieważ system może polecać piosenki, nie tylko przez to, kto je lubi, ale przez ich rzeczywiste właściwości abstrakcyjne. Spotify nie udostępnił tego jeszcze konsumentom, ale to tylko kwestia czasu. Teraz, jak najlepiej wykorzystać Spotify Lepsze wykorzystanie Spotify dzięki tym najważniejszym wskazówkom i sztuczkomJeśli zainwestowałeś czas i pieniądze w listy odtwarzania i subskrypcję, warto poznać niektóre mniej znane funkcje i dziwactwa, które ma do zaoferowania klient Spotify. Nie można zaprzeczyć ... Czytaj więcej wymaga pewnych szczególnych sztuczek i know-how. W przyszłości może się to zdarzyć automatycznie.

Czy to samo można zrobić dla powiedzmy filmów?

Nie jest wykluczone. Google ma już algorytm, który potrafi zrozumieć zdjęcie wystarczająco dobrze, aby opisać go w języku angielskim z dość dokładną dokładnością. Naukowiec Google Geoffrey Hinton, znany jako „Ojciec sieci neuronowych”, powiedział w jego Reddit AMA że będzie rozczarowany, jeśli nie będziemy dysponować algorytmem opisującym wydarzenia z filmu w ciągu pięciu lat. Tego rodzaju zdolność analityczna byłaby los dodatkowych informacji, które Netflix mógłby wykorzystać do stworzenia mądrzejszych rekomendacji filmowych.

Handel wysokimi częstotliwościami

Innym obszarem, o którym często nie myślimy, jest handel algorytmiczny. W 2012 r. Połowa giełdy papierów wartościowych 5 najlepszych aplikacji inwestycyjnych dla absolutnie początkującychChcesz zacząć inwestować, ale nie masz pojęcia, od czego zacząć? Sprawdź te aplikacje inwestycyjne idealne dla początkujących. Czytaj więcej zostały wykonane przez programy komputerowe. Dlaczego? Ponieważ ludzie są powolni. Wydarzenia rynkowe mogą się zdarzyć w skali milisekund. Ludzie nie potrafią nawet interpretować informacji tak szybko, a tym bardziej działają na nich.

Transakcje o wysokiej częstotliwości umieszczają te decyzje finansowe w rękach algorytmów komputerowych, które mogą przewidywać zachowanie akcji i odpowiednio kupować i sprzedawać. Choć brakuje im osądu ludzkich handlarzy, ich szybkość daje im dostęp do możliwości, które są po prostu zbyt szybkie dla ludzi.

Handel algorytmiczny wpływa na twoje życie finansowe na wiele różnych sposobów. Twoje inwestycje 5 stron internetowych, na których możesz nauczyć się inwestować pieniądzeNauka inwestowania może być zastraszająca, ale te pięć stron internetowych ułatwia to dzięki jasnym wyjaśnieniom i przydatnym poradom. Czytaj więcej istnieje na rynku, który praktycznie kipi algorytmami. Zmieniają dynamikę rynków, zarówno w dobry, jak i zły sposób. Oferują większą płynność i chronią przed zmiennością, ale także wiążą się z pewnym ryzykiem.

Handel algorytmiczny wprowadził zupełnie nowe rodzaje przestępstw finansowych. W 2010 r. Jeden przedsiębiorca korzystał z legionu zautomatyzowanych algorytmów, próbując nielegalnie manipulować rynkiem przypadkowo spowodował krach na rynku o wartości bilionów dolarów - giełda spadła o około 9% minuty.

Jak na ironię, krach pogorszył się dzięki legalnym algorytmom handlowym, które odrzucały pozycje w odpowiedzi na spadek. Ponieważ wielu z nich używało w tym czasie podobnych algorytmów, żywiły się nawzajem, tworząc pętlę ujemnego sprzężenia zwrotnego. Chociaż rynek szybko się odrodził, zadziwiająca fluktuacja pokazuje, jak dużą kontrolę nad światem finansowym przekazaliśmy tym algorytmom.

Reklama

Reklama jest trudna. Konsumenci są kapryśni i muszą być przekupieni, pochlebni i w inny sposób zmanipulowani, aby kupić produkt. Istnieje ograniczenie skuteczności manipulowania ludźmi, gdy trzeba się z nimi masowo komunikować. Ludzie są różni, a te same produkty i wiadomości nie są dla nich atrakcyjne.

Nie trzeba dodawać, że istnienie Internetu i komputerów zasadniczo zmieniło grę dla reklamodawców. Teraz reklamodawcy mogą wskazać wiadomość konkretnej osobie, zastanawiając się dokładnie, czego chcą i potrzebują. W tym celu opierają się na algorytmach uczenia maszynowego, które mogą patrzeć na czyjeś przeglądanie i nawyki zakupowe Czy myślisz dwa razy o tych pułapkach na zakupy online przed zakupem?Detaliści i marketerzy wykorzystują najnowszą psychologię behawioralną, aby zmusić Cię do zakupu swoich produktów, niezależnie od tego, czy ich potrzebujesz. Czy wiesz, w jaki sposób są one celowane? Czytaj więcej i wyciągaj wnioski na temat tego, co mogą kupić w przyszłości.

Potęga tych algorytmów została pokazana w celu uzyskania mocnego efektu w niesławnym przypadku, udostępnione przez docelowego statystyki Andrzeja Pole, w którym menedżer ds. celu skonfrontowany został przez zirytowanego ojca, skarżąc się, że jego nastoletnia córka otrzymała broszury z kuponami przeznaczonymi dla kobiet w ciąży. Kierownik przeprosił i ojciec wyszedł. Kiedy kierownik zadzwonił, by się zgłosić, z zaskoczeniem usłyszał przeprosiny ojca, który odkrył, że oprogramowanie do uczenia maszynowego firmy Target było prawidłowe: jego córka była w ciąży.

To był jeden z incydentów, według Polaka, który spowodował, że Target zaczął ukrywać skuteczność algorytmów uczenia maszynowego. Według Poole

„Jesteśmy bardzo konserwatywni w kwestii przestrzegania wszystkich przepisów dotyczących prywatności. Ale nawet jeśli przestrzegasz prawa, możesz robić rzeczy, w których ludzie cierpią na mdłości. […] Potem zaczęliśmy mieszać wszystkie te reklamy, o których wiemy, że kobiety w ciąży nigdy nie kupią, więc reklamy dla dzieci wyglądały losowo. […] I dowiedzieliśmy się, że dopóki kobieta w ciąży myśli, że nie była szpiegowana, będzie korzystać z kuponów. Zakłada tylko, że wszyscy inni w jej bloku dostali ten sam list do pieluszek i łóżeczek. Dopóki jej nie wystraszymy, działa ”.

Innymi słowy, algorytmy kierowania są tak potężne, że Target musi aktywnie ukrywać ich dokładność, aby uniknąć straszenia klientów. Algorytmy te mogą mieć ogromny wpływ na to, co kupujemy, i (jeśli są właściwie stosowane) są całkowicie niewidoczne.

Rankingi internetowe

Cały czas słyszymy o rzeczach, które są „trendy”, „wysadzają” lub „staje się popularne w sieci 5 zaskakujących rzeczy, których nauczyłem się, obserwując wirusowe posty na TumblrWyobraź sobie swoją niespodziankę, gdy pewnego ranka budzisz się i okazuje się, że coś, co zrobiłeś, stało się wirusowe. Możesz dowiedzieć się wiele o tym, jak treść zachowuje się w Tumblr, obserwując przebieg procesu wirusowego. Czytaj więcej . ” Ogólnie ludzie myślą o tym jako o procesie organicznym. Na pierwszy rzut oka mogą przeoczyć, że dzieje się prawie cała ta działalność garść stron internetowych Ponad 100 najlepszych stron internetowych w InternecieOto najlepsze strony internetowe w Internecie, które zaspokoją wszystkie Twoje potrzeby, w podziale na wygodne kategorie dla łatwego przeglądania. Czytaj więcej : Google, Reddit, Twitter, Tumblr i Facebook. Większość tych stron internetowych używa odmian algorytmu uczenia maszynowego w celu określenia, co robisz i robisz nie widzę, a te algorytmy mają potężny wpływ na to, które historie „wirusowe” i które historie nie.

W przypadku większości tych witryn algorytmy używane do oceniania zawartości są zastrzeżone - tajemnica handlowa.

W przypadku Reddita algorytm kontrolujący, które posty trafiają na pierwszą stronę, jest niezwykle skomplikowany, co jest niezwykle nieudaną próbą utrudnienia gry. To samo dotyczy Twittera i Google. Wszystko to jest trochę niepokojące, ponieważ te rzeczy mogą mieć duże znaczenie.

Według psychologa Rogera Epsteina wybór algorytmu stronicowania przez Google może być przeprowadzony w pojedynkę ustalić wynik z ponad jednej czwartej światowych wyborów prezydenckich. To jest los władzy w rękach oprogramowania.

Naucz się pokochać algorytmy

Lekcja wyciągania z tego wszystkiego nie jest paniką. Od jakiegoś czasu oddajemy moc robotom - i z kilkoma wyjątkami świat nadal wydaje się dobrze. Na razie nie ma zbyt wiele powodów, by zaopatrywać się w konserwy i strzelby.

Warto jednak zdawać sobie sprawę z tego, w jakim stopniu te algorytmy wpływają na twoje życie. Czyje interesy reprezentują? Czy twoje wybory są tak wolne, jak się czują?

Co myślisz? Czy to oprogramowanie jest przerażające? Ciekawy? Daj nam znać w komentarzach!

Kredyty obrazkowe: Poza marionetką przez Shutterstock, ramię robota przez Shutterstock