Milline on parim sigarirakendus AI-põhiste sigarisoovituste jaoks ja kuidas need funktsioonid tegelikult töötavad?
Enamik neist töötab kahe sisendi põhjal: see, mida sa oled öelnud endale meeldivat, ja see, mida sa oled hinnanud. Ükski mudel ei maitse tubakat. Soovitusfunktsioon hindab nende sigarite kirjeldatud omadusi, mida sa oled kõrgelt hinnanud, ning otsib seejärel hindamata sigarite hulgast neid, mille omadused on sarnased. Funktsioon on täpselt nii hea, kui järjepidevalt sa oled algusest peale kirja pannud, mis sulle meeldis.
Milliste kahe sisendi põhjal soovitusfunktsioon tegelikult töötab?
Kahe, ja mõlemad on sinu enda omad. Esimene on deklareeritud eelistus: kõik, mida sa rakendusele algselt ütlesid, tavaliselt mingi küsimustiku vormis, mis uurib, kas eelistad täisemat kehakust, teatud kesta tooni või kindlaid piirkondi. Teine, ja see, mis muutub aja jooksul olulisemaks, on sinu hinnatud ajalugu: sigarid, mida oled tegelikult logi pidanud ja kuidas sa neid hindasid.
Kumbki sisend ei ole eriline. Küsimustik on lihtsalt vorm. Hinnatud ajalugu on ridade nimekiri andmebaasis, kus iga rida on märgistatud sigari kesta, päritolu, tugevuse, kehakuse ja maitsenootidega, kõrvuti numbriga, mille sa sellele andsid. See, mida inimesed siin "tehisintellektiks" nimetavad, on järgmine samm: hindamisprotsess — formaalselt sisupõhine filtreerimine —, mis vaatab neid omadusi, mis on seotud sinu kõrgelt hinnatud sigaritega, ja järjestab hindamata sigarid selle järgi, kui täpselt nende omadused kokku langevad.
Miks rakendus lihtsalt "ei tea", mis sulle meeldib?
Sest kogu protsessis pole maitsemeeli millelgi. Selles ahelas puudub igasugune sensoorne mudel, komponent, mis kogeks pipart, seedrit või kõrbenud maitset. Olemas on siltide andmebaas (kesta toon, riik, tugevuse vahemik, mõned maitsekategooriad) ja hindamisfunktsioon, mis võrdleb sigaride vahel siltide kattuvust. Selle nimetamine "tehisintellektiks" pole vale, kuid see jätab vale mulje. See sarnaneb pigem kaalutud veergudega tabelarvutusele kui oma arvamusega degusteerijale.
See vahe on oluline, sest see määrab ausa ülempiiri sellele, mida funktsioon suudab teha. See suudab leida sigari, mille salvestatud omadused sarnanevad nende sigarite omadustega, mida sa oled kõrgelt hinnanud. See ei suuda tuvastada, et konkreetsel lehel oli halb nädal, et sinu maitsemeeled on täna erilises seisus, või et tehas on oma segu vahetanud pärast viimase kande logimist. See sobitab kirjeldusi, mitte ei maitse midagi.
Kuidas "kirjeldatud omaduste sobitamine" praktikas tegelikult välja näeb?
Konkreetselt: oletame, et sinu kolm kõrgeima hindega kannet on kõik täisekehalised Nicaragua puurod maduro kestaga ning tugevate kakao- ja espressonootidega. Funktsioonil pole vaja teada, miks need sulle meeldisid. Piisab, kui ta märkab mustrit siltides (päritolu, kest, tugevus ja sinu märkmetega seotud maitsekategooriad) ning otsib ülejäänud kataloogist sigareid, millel on sama kombinatsioon ja mida sa pole veel hinnanud. Kui su hinnangud oleksid olnud vastupidised, kui sulle poleks kõik kolm meeldinud, märgiks sama mehhanism selle kombinatsiooni väldituks.
Maitsepool töötab ainult siis, kui sõnavara on fikseeritud. Kui üks kanne nimetab noodi "nahk" ja teine sama noodi "loomanahk," pole sobitamisel midagi järjepidevat, mida võrrelda. Sellepärast on struktureeritud sõnavara olulisem, kui see kõlab — see on sama probleem, mille vein ja viski maitsmine lahendasid aastakümneid tagasi aroomiratastega. Kuidas sigarite maitseid kategoriseeritakse on tegelikult osa samast infrastruktuurist, mis üldse võimaldab sobitamist teha. Paradigmi logiraamat näiteks jaotab iga noodi ühte kuuest ülemkategooriast (kohv, pähklised, magus, puit ja taimne, naturaalne, ürdid ja vürtsid) just seepärast: et jaanuari kanne ja augusti kanne satuksid samasse kategooriasse ja neid saaks tegelikult võrrelda.
Kus see mehhanism laguneb?
Neli ausat piirangut, järjekorras selle järgi, kui sageli need esile kerkivad:
- Andmeid pole, ennustust pole. Uuel kontol pole millegi vastu võrrelda. Varajased soovitused toetuvad peaaegu täielikult deklareeritud küsimustiku vastustele, mis on palju nõrgem signaal kui tegelik hinnatud ajalugu. See paraneb rohkema logimisega, mitte lihtsalt rakenduse sagedasema kasutamisega.
- Vilets sõnavara sisse, vilets vaste välja. Kui su enda märkmed hakkavad triivima, kui sama maitset logitakse iga kord erineva sõnaga, võrdleb funktsioon müra müraga. Selle parandamine on sinu, mitte algoritmi vastutus.
- Kataloogi sildid peavad olema õiged. Soovitus on täpselt nii hea, kui soovitatava sigari juurde lisatud kirjeldus. Vale kesta info või puuduv maitsesilt tekitab kindla, kuid vale vaste.
- See peegeldab sinu ajalugu, mitte tujusid. Kuude jooksul kogutud hinnangutest ehitatud maitseprofiil on ikkagi keskmine. See võib suunata sind sigarite juurde, mis sarnanevad varem meeldinutega, kuid ei tea, et just täna soovid sa midagi kergemat.
Ükski neist ei lahene rohkema "tehisintellektiga." Need lahenevad parema, järjepidevamalt ja pikema aja jooksul sisestatud andmega.
Kuidas see erineb tavalisest tärnihinnangust?
Tärnihinnang on rahvahulga keskmine: see ütleb, mida enamik inimesi arvas, koondatuna üle kõigi maitsemeelte, kes hinnangu andsid. Soovitusfunktsioon on personaliseeritud. See küsib, kas konkreetne sigar sobib mustriga sinu konkreetses ajaloos, mitte kas see on üldiselt hinnatud. Sigar võib kanda keskpärast keskmist hinnangut ja siiski olla tugev vaste ühele konkreetsele suitsetajale, kelle eelistused lähevad vastu enamuse omadele, ja vastupidine juhtub sama sageli. Kuidas otsustada, mida järgmisena suitsetada, selle asemel et valida juhuslikult käsitleb laiemat otsustusprotsessi, millesse see kõik sobitub; sobitamine on üks sisend selles otsuses, mitte kogu otsus.
Mida arvutab tegelikult üks läbitöötatud näide?
Paradigmi Tasting Match verdikt on konkreetne näide eelpool kirjeldatud mehhanismist, mitte erinev mehhanism. Antud sigari puhul kaalub see sigari kesta, päritolu, tugevust ja salvestatud maitsesilte profiili vastu, mis on ehitatud sinu enda hinnatud kannete põhjal, ning tagastab binaarse verdikti, tõenäoliselt sobib sulle või mitte, kontrollituna vastu 11 519 sigarist koosnevat kataloogi. See teeb sama suuremas mahus siltide võrdlemist, mida eespool kirjeldati; selle all ei peitu eraldi maitse-simulatsiooni sammu. Väljund on täpselt nii usaldusväärne, kui seda toitev hinnatud ajalugu, ning see sama reservatsioon kehtib selle funktsiooni iga versiooni kohta igas rakenduses.
Kui sa hindad rakendusi sel alusel üldse, ei ole kasulikum küsimus see, kelle algoritm on kavalaim. Mehhanism on laias laastus sama igal pool. Küsimus on selles, kas rakendus tegelikult paneb sind piisavalt järjepidevalt logima, et sellel mehhanismil oleks millegi tegelikuga töötada. Mida tegelikult otsida sigarilogist või humidoori jälgimise rakendusest on selle otsuse jaoks parem kontrollnimekiri kui ükski soovitusmootorite funktsioonide võrdlus. Ja kui turundus nimetab ka taustal olevat skannerit "tehisintellektil põhinevaks," tasub teada, et sel väitel on oma eraldi täpsuse ülempiir, mida käsitletakse artiklis kui täpne on tehisintellektil põhinev sigaritundmine.
Lühikokkuvõte
- Soovitusfunktsioon töötab kahe sinu enda pakutud sisendi põhjal: deklareeritud eelistused ja sinu hinnatud ajalugu. Miski selles protsessis ei maitse tubakat.
- Mehhanism võrdleb silte (kest, päritolu, tugevus, maitsekategooria) sigarite vahel, mida oled kõrgelt hinnanud, ja sigarite vahel, mida pole veel proovinud — see ei ole sensoorne ennustus.
- See ebaõnnestub vaikselt uuel kontol, kus puudub ajalugu, ning ebajärjekindlate märkmete puhul, kus sama maitset logitakse iga kord erineva sõnaga.
- Tärnihinnang ütleb, mida rahvahulk arvas. Soovitus ütleb, kas see sigar sobib sinu konkreetse mustriga — see on erinev küsimus erineva vastusega.
- Selle funktsiooni mis tahes versiooni taga olev algoritm on laias laastus sarnane; see, mis rakenduste vahel tegelikult erineb, on see, kas nad panevad sind piisavalt ja piisavalt järjepidevalt logima, et algoritmil oleks millegi tegelikuga võrrelda.