Qual è la migliore app per sigari con raccomandazioni basate sull'IA, e come funzionano davvero queste funzioni?
La maggior parte di esse lavora a partire da due input: ciò che hai dichiarato di apprezzare e ciò che hai valutato. Nessun modello assaggia il tabacco. Una funzione di raccomandazione assegna un punteggio ai tratti descritti dei sigari che hai valutato positivamente, poi individua sigari non ancora valutati con punteggi simili. Vale esattamente quanto la costanza con cui hai registrato ciò che ti è piaciuto in partenza.
Su quali due input funziona davvero una funzione di raccomandazione?
Due, ed entrambi sono tuoi. Il primo è la preferenza dichiarata: quello che hai comunicato all'app all'inizio, di solito attraverso una qualche forma di questionario che chiede se tendi verso corpi più pieni, una particolare tonalità di capa o determinate regioni. Il secondo, e quello che conta di più nel tempo, è il tuo storico di valutazioni: i sigari che hai effettivamente registrato e il punteggio che hai dato loro.
Nessuno dei due input è esotico. Un questionario è un modulo. Uno storico di valutazioni è un elenco di righe in un database, ciascuna etichettata con capa, origine, forza, corpo e note aromatiche del sigaro, accanto al numero che gli hai assegnato. Quello che qui viene chiamato "IA" è il passaggio successivo: un processo di punteggio — formalmente, filtraggio basato sul contenuto — che osserva i tratti associati ai sigari valutati bene e ordina i sigari non valutati in base a quanto i loro tratti corrispondono.
Perché l'app non "sa" semplicemente cosa ti piacerà?
Perché nulla in questa catena ha un palato. Non esiste alcun modello sensoriale in tutto il processo, nessun componente che percepisca pepe, cedro o carbonizzato. Quello che esiste è un database di etichette (tonalità della capa, paese, fascia di forza, una manciata di categorie aromatiche) e una funzione di punteggio che confronta la sovrapposizione delle etichette tra sigari. Chiamarlo "IA" non è sbagliato, ma evoca l'immagine sbagliata. È più vicino a un foglio di calcolo con colonne ponderate che a un degustatore con un'opinione.
Questa distinzione conta perché fissa il tetto onesto di ciò che la funzione può fare. Può trovare un sigaro i cui tratti registrati assomigliano ai tratti dei sigari che hai valutato bene. Non può rilevare che una determinata foglia ha avuto una settimana storta, che il tuo palato sta avendo una giornata storta, o che una fabbrica ha cambiato la miscela dall'ultima registrazione. Sta confrontando descrizioni, non assaggiando nulla.
Come si presenta concretamente la "corrispondenza delle caratteristiche descritte"?
In concreto: supponiamo che le tue tre registrazioni con il punteggio più alto siano tutte puros nicaraguensi di corpo pieno con capa maduro e note intense di cacao ed espresso. Alla funzione non serve sapere perché ti sono piaciuti. Le basta notare lo schema nelle etichette (origine, capa, forza e le categorie aromatiche associate alle tue note) e cercare nel resto del catalogo i sigari che presentano la stessa combinazione e che non hai ancora valutato. Se le tue valutazioni fossero andate nella direzione opposta, se li avessi detestati tutti e tre, lo stesso meccanismo segnalerebbe quella combinazione come da evitare.
La parte aromatica funziona solo se il vocabolario è fisso. Se una registrazione chiama una nota "cuoio" e un'altra chiama la stessa nota "pelle", la corrispondenza non ha nulla di coerente da confrontare. Ecco perché un vocabolario strutturato conta più di quanto sembri — è lo stesso problema che la degustazione di vino e whisky ha risolto decenni fa con le ruote degli aromi. Come vengono categorizzati gli aromi dei sigari è in realtà un pezzo della stessa infrastruttura che rende possibile la corrispondenza. Il diario di Paradigm, per esempio, ordina ogni nota in una di sei categorie di primo livello (caffè, frutta secca, dolce, legno e vegetale, naturale, erbe e spezie) proprio per questa ragione: così una registrazione di gennaio e una di agosto finiscono negli stessi contenitori e possono davvero essere confrontate.
Dove si inceppa tutto questo?
Quattro limiti onesti, in ordine di frequenza con cui si fanno sentire:
- Niente dati, niente previsione. Un account appena creato non ha nulla con cui confrontarsi. Le prime raccomandazioni si appoggiano quasi interamente alle risposte dichiarate nel questionario, un segnale molto più debole di uno storico di valutazioni reale. Questo migliora quanto più registri, non quanto più usi l'app in generale.
- Vocabolario scadente in ingresso, corrispondenza scadente in uscita. Se le tue note derivano, con lo stesso gusto registrato ogni volta con parole diverse, la funzione sta confrontando rumore con rumore. Rimediare spetta a te, non all'algoritmo.
- Le etichette del catalogo devono essere corrette. Una raccomandazione vale quanto la descrizione associata al sigaro raccomandato. Dati errati sulla capa o un'etichetta aromatica mancante producono una corrispondenza sicura di sé verso il sigaro sbagliato.
- Riflette il tuo storico, non il tuo umore. Un profilo di palato costruito su mesi di valutazioni resta pur sempre una media. Può indirizzarti verso sigari simili a quelli che ti sono piaciuti; non ha modo di sapere che stasera vuoi specificamente qualcosa di più leggero.
Nessuno di questi problemi si risolve con più "IA". Si risolvono con dati migliori, inseriti in modo più coerente, per più tempo.
In cosa differisce da una semplice valutazione a stelle?
Una valutazione a stelle è una media della folla: ti dice cosa ha pensato la maggior parte delle persone, aggregando ogni palato che ha espresso un voto. Una funzione di raccomandazione è personalizzata. Si chiede se un sigaro specifico corrisponde allo schema del tuo storico specifico, non se è generalmente apprezzato. Un sigaro può avere una valutazione media mediocre ed essere comunque un'ottima corrispondenza per un fumatore particolare le cui preferenze vanno controcorrente, e il contrario accade altrettanto spesso. Come decidere cosa fumare dopo invece di scegliere a caso copre il processo decisionale più ampio in cui tutto questo si inserisce; la corrispondenza è un input di quella decisione, non la decisione intera.
Cosa calcola davvero un esempio concreto?
Il verdetto Tasting Match di Paradigm è un caso concreto del meccanismo descritto sopra, non un meccanismo diverso. Per un dato sigaro, pesa capa, origine, forza ed etichette aromatiche registrate del sigaro rispetto a un profilo costruito sulle tue registrazioni valutate, poi restituisce un verdetto binario, probabilmente adatto a te oppure no, verificato su un catalogo di 11.519 sigari. Sta facendo lo stesso confronto di etichette descritto prima, su scala maggiore; non c'è alcun passaggio separato di simulazione del gusto nascosto sotto. L'output è affidabile quanto lo storico di valutazioni che lo alimenta, ed è la stessa avvertenza che vale per qualsiasi versione di questa funzione in qualsiasi app.
Se stai valutando le app proprio su questa base, la domanda più utile non è quale abbia l'algoritmo più intelligente. Il meccanismo è sostanzialmente lo stesso ovunque. La domanda è se l'app riesca davvero a farti registrare con abbastanza costanza perché quel meccanismo abbia qualcosa di reale su cui lavorare. Cosa cercare davvero in un'app diario o di gestione dell'humidor è una lista di controllo migliore per questa decisione di quanto potrebbe esserlo qualunque confronto funzione per funzione tra motori di raccomandazione. E se il marketing definisce "basato sull'IA" anche lo scanner sottostante, vale la pena sapere che quell'affermazione ha un proprio tetto di accuratezza separato, trattato in quanto è accurato il riconoscimento dei sigari basato sull'IA.
In breve
- Una funzione di raccomandazione si basa su due input che fornisci tu: preferenze dichiarate e storico di valutazioni. Nulla, in tutta la catena, assaggia il tabacco.
- Il meccanismo consiste nel confrontare etichette (capa, origine, forza, categoria aromatica) tra i sigari che hai valutato bene e quelli che non hai provato, non in una previsione sensoriale.
- Fallisce in silenzio su un account nuovo senza storico e su note incoerenti, dove lo stesso gusto viene registrato ogni volta con parole diverse.
- Una valutazione a stelle ti dice cosa ha pensato la folla. Una raccomandazione ti dice se questo sigaro corrisponde al tuo schema specifico: una domanda diversa con una risposta diversa.
- L'algoritmo dietro qualunque versione di questa funzione è sostanzialmente simile; ciò che varia davvero tra le app è se riescono a farti registrare abbastanza, e con abbastanza costanza, perché ci sia qualcosa di reale da confrontare.