Melyik a legjobb szivarapp az AI-alapú szivarajánlásokhoz, és hogyan működnek valójában ezek a funkciók?
Legtöbbjük két bemeneti adatból dolgozik: amit elmondtál, hogy szeretsz, és amit értékeltél. Semmilyen modell nem ízleli a dohányt. Egy ajánló funkció pontszámot ad a magasra értékelt szivarjaid leírt jellemzőinek, majd olyan, még nem értékelt szivarokat keres, amelyek hasonló pontszámot érnek el. Csak annyira jó, amennyire következetesen rögzíted, mi tetszett neked eddig.
Milyen két bemeneti adatból dolgozik valójában egy ajánló funkció?
Kettőből, és mindkettő tőled származik. Az első a bevallott preferencia: amit előre megadtál az appnak, jellemzően egy kvíz valamilyen formájában, amely arra kérdez rá, hogy teltebb testű szivarok, egy bizonyos boríték-árnyalat vagy adott régiók felé hajlasz-e. A második – és idővel ez a fontosabb – az értékelt előzményeid: a szivarok, amelyeket tényleg naplóztál, és amilyen pontszámot adtál rájuk.
Semelyik bemenet nem különleges. A kvíz egy űrlap. Az értékelt előzmény egy adatbázis sorainak listája, mindegyik megjelölve a szivar borítékával, eredetével, erősségével, testességével és ízjegyeivel, a hozzá adott pontszám mellett. Amit itt "AI"-nak hívnak, az az ezt követő lépés: egy pontozási folyamat – formálisan tartalomalapú szűrés –, amely megnézi a jól értékelt szivarjaidhoz kapcsolt jellemzőket, és rangsorolja a még nem értékelt szivarokat aszerint, mennyire hasonlítanak rájuk a jellemzőik.
Miért nem "tudja" az app egyszerűen, mit fogsz szeretni?
Mert a folyamatban semminek nincs íze. Nincs érzékszervi modell ebben a láncban, nincs olyan komponens, amely átéli a bors, a cédrus vagy a füst ízét. Amit tényleg tartalmaz, az egy címke-adatbázis (boríték-árnyalat, ország, erősség-kategória, néhány ízkategória) és egy pontozó függvény, amely a szivarok közötti címke-átfedést hasonlítja össze. "AI"-nak nevezni ezt nem hibás, de rossz képet sugall. Közelebb áll egy súlyozott oszlopokkal ellátott táblázathoz, mint egy véleménnyel bíró kóstolóhoz.
Ez a különbség azért fontos, mert megszabja, mire képes a funkció valójában. Talál olyan szivart, amelynek rögzített jellemzői hasonlítanak a jól értékelt szivarjaid jellemzőire. Nem tudja észrevenni, hogy egy adott levélnek rossz hete volt, hogy az ízlésed éppen nincs jó napon, vagy hogy egy gyár megváltoztatta a keverékét az utolsó bejegyzés óta. Leírásokat egyeztet, nem ízlel semmit.
Hogyan néz ki a gyakorlatban a "leírt jellemzők egyeztetése"?
Konkrétan: mondjuk a három legjobbra értékelt bejegyzésed mind teltestű nicaraguai puro, maduro borítékkal, erős kakaó- és eszpresszó-jegyekkel. A funkciónak nem kell tudnia, miért tetszettek. Csak észre kell vennie a mintát a címkékben (eredet, boríték, erősség, valamint a jegyzeteidhez kapcsolt ízkategóriák), és a katalógus többi részében olyan, még nem értékelt szivarokat keres, amelyek ugyanezt a kombinációt hordozzák. Ha a fordítottja történt volna – ha mindhármat gyűlölted volna –, ugyanez a mechanizmus jelölné meg ezt a kombinációt elkerülendőként.
Az íz oldala csak akkor működik, ha a szókincs rögzített. Ha egy bejegyzés "bőr" jegyet említ, egy másik pedig ugyanazt "irhának" nevezi, az egyeztetésnek nincs mihez viszonyítania. Ezért fontosabb egy strukturált szókincs, mint ahogy elsőre tűnik – ugyanaz a probléma ez, amit a bor- és whisky-kóstolás évtizedekkel ezelőtt megoldott az aromakerekekkel. Az, hogy hogyan kategorizálják a szivarok ízeit, valójában ugyanannak az infrastruktúrának a része, amely az egyeztetést egyáltalán lehetővé teszi. A Paradigm naplója például minden jegyzetet hat felső szintű kategória (kávé, dióféle, édes, fa és zöldséges, természetes, fűszer és herba) egyikébe rendez, pontosan ezért: hogy egy januári és egy augusztusi bejegyzés ugyanabba a kategóriába kerüljön, és valóban összehasonlíthatók legyenek.
Hol romlik el ez a rendszer?
Négy valódi korlát, gyakoriság szerint sorba rendezve:
- Nincs adat, nincs előrejelzés. Egy vadonatúj fióknak semmi nincs, amihez viszonyítani lehetne. A korai ajánlások majdnem teljesen a bevallott kvíz-válaszokra támaszkodnak, ami jóval gyengébb jelzés, mint egy valódi értékelt előzmény. Ez javul, ha minél többet naplózol – nem attól, hogy általánosságban minél többet használod az appot.
- Rossz szókincs be, rossz egyezés ki. Ha a saját jegyzeteid ingadoznak – ugyanaz az íz minden alkalommal más szóval naplózva –, a funkció zajt hasonlít zajhoz. Ennek javítása rajtad áll, nem az algoritmuson.
- A katalógus címkéinek helyesnek kell lenniük. Egy ajánlás csak annyira jó, mint az ajánlott szivarhoz kapcsolt leírás. Rossz boríték-adat vagy hiányzó ízcímke magabiztos, de hibás egyezést eredményez.
- A múltadat tükrözi, nem a hangulatodat. Egy hónapok értékeléseiből felépült ízlésprofil még mindig csak egy átlag. Rá tud mutatni olyan szivarokra, amelyek hasonlóak azokhoz, amiket szerettél; nincs módja tudni, hogy ma este pont valami könnyedebbre van kedved.
Ezek közül semelyiket nem oldja meg több "AI". Jobb adat oldja meg őket, következetesebben rögzítve, hosszabb időn át.
Miben más ez, mint egy sima csillagos értékelés?
A csillagos értékelés tömegátlag: azt mutatja, mit gondolt a legtöbb ember, minden beérkezett vélemény ízlésén átlagolva. Az ajánló funkció személyre szabott. Azt kérdezi, hogy egy adott szivar illik-e a te konkrét előzményeidben lévő mintához, nem azt, hogy általánosan kedvelt-e. Egy szivarnak lehet közepes átlagos értékelése, és ettől függetlenül erős egyezés lehet egy adott dohányos számára, akinek az ízlése eltér a tömegétől – és ez fordítva is ugyanolyan gyakran előfordul. Hogyan döntsd el, mit szívj el legközelebb, ahelyett hogy véletlenszerűen választanál tárgyalja azt a szélesebb döntési folyamatot, amelynek ez csak egy része; az egyeztetés egyetlen bemeneti tényező ehhez a döntéshez, nem az egész.
Mit számol ki valójában egy konkrét példa?
A Paradigm Tasting Match ítélete a fent leírt mechanizmus egy konkrét esete, nem egy másik. Egy adott szivarnál a boríték, az eredet, az erősség és a rögzített ízcímkék kerülnek összevetésre egy, a saját értékelt bejegyzéseidből épített profillal, majd a rendszer egy bináris ítéletet ad: valószínűleg megfelel neked vagy nem, ezt egy 11 519 szivart tartalmazó katalógushoz viszonyítva ellenőrizve. Ugyanazt a korábban leírt címke-összehasonlítást végzi, csak nagyobb léptékben; nincs alatta rejtett, önálló íz-szimulációs lépés. A kimenet csak annyira megbízható, mint az azt tápláló értékelt előzmény – ugyanez a fenntartás érvényes e funkció bármely verziójára, bármely appban.
Ha egyáltalán ezen az alapon mérlegelsz appokat, a hasznosabb kérdés nem az, kinek az algoritmusa a legötletesebb. A mechanizmus mindenütt nagyjából ugyanaz. Az igazi kérdés az, hogy az app valójában rávesz-e téged elég következetes naplózásra ahhoz, hogy ennek a mechanizmusnak legyen valódi alapja, amivel dolgozhat. Mit érdemes valójában keresni egy szivarnaplózó vagy humidor-nyilvántartó appban jobb szempontrendszer ehhez a döntéshez, mint bármilyen funkciónkénti összehasonlítás az ajánló motorok között. És ha a marketing a mögöttes szkennert is "AI-alapúnak" nevezi, érdemes tudni, hogy ennek az állításnak saját, külön pontossági korlátja van, amelyet az AI-alapú szivarfelismerés pontossága tárgyal.
Röviden
- Egy ajánló funkció két, tőled származó bemeneten fut: bevallott preferenciákon és az értékelt előzményeiden. A folyamatban semmi nem ízleli a dohányt.
- A mechanizmus címkéket hasonlít (boríték, eredet, erősség, ízkategória) a jól értékelt szivarjaid és a még ki nem próbáltak között, nem érzékszervi előrejelzés.
- Csendben hibázik egy előzmény nélküli, új fióknál, és következetlen jegyzeteknél, ahol ugyanaz az íz minden alkalommal más szóval kerül naplózásra.
- A csillagos értékelés azt mondja meg, mit gondolt a tömeg. Az ajánlás azt mondja meg, hogy ez a szivar illik-e a te konkrét mintádhoz – ez más kérdés, más válasszal.
- Ennek a funkciónak bármely verziója mögött nagyjából hasonló algoritmus áll; ami appok között valóban eltér, az az, hogy rávesznek-e téged elég sok és elég következetes naplózásra ahhoz, hogy legyen mihez viszonyítani.