Yapay zeka destekli puro önerileri için en iyi puro uygulaması hangisi ve bu özellikler gerçekte nasıl çalışır?
Bu uygulamaların çoğu iki girdiyle çalışır: beğendiğinizi söylediğiniz şeyler ve puanladığınız şeyler. Hiçbir model tütünün tadına bakmaz. Bir öneri özelliği, yüksek puan verdiğiniz puroların tanımlanan özelliklerini puanlar, ardından benzer puan alan, henüz puanlamadığınız puroları bulur. Bu özellik, en başta neyi beğendiğinizi ne kadar tutarlı kaydettiğinize bağlı olarak iyi ya da kötü çalışır.
Bir öneri özelliği gerçekte hangi iki girdi üzerinden çalışır?
İki girdi vardır ve ikisi de size aittir. Birincisi beyan edilen tercih: uygulamaya baştan söylediğiniz her şey; genellikle daha dolgun gövdeleri mi, belirli bir sarma yaprağı tonunu mu, yoksa belirli bölgeleri mi tercih ettiğinizi soran bir tür anket üzerinden. İkincisi ve zamanla daha önemli hale gelen ise puanlanmış geçmişiniz: gerçekten kaydettiğiniz purolar ve onlara verdiğiniz puanlar.
Bu girdilerin hiçbiri egzotik değil. Anket bir formdur. Puanlanmış geçmiş ise bir veritabanındaki satırlardan oluşan bir listedir; her satır, purunun sarma yaprağı, kökeni, gücü, gövdesi ve aroma notlarıyla birlikte, ona verdiğiniz sayıyla etiketlenmiştir. Burada insanların "yapay zeka" dediği şey, bundan sonraki adımdır: yüksek puan verdiğiniz purolara eklenen özelliklere bakan ve bu özellikleri, henüz puanlamadığınız puroların özellikleriyle ne kadar yakından eşleştiğine göre sıralayan bir puanlama süreci — resmi adıyla içerik tabanlı filtreleme.
Uygulama neden beğeneceğinizi "bilmiyor"?
Çünkü bu sürecin hiçbir yerinde bir damak yoktur. Bu zincirin hiçbir yerinde duyusal bir model, biber, sedir ya da yanık aromasını deneyimleyen bir bileşen bulunmaz. Var olan şey, etiketlerden oluşan bir veritabanı (sarma yaprağı tonu, ülke, güç bandı, bir avuç aroma kategorisi) ve purolar arasındaki etiket örtüşmesini karşılaştıran bir puanlama fonksiyonudur. Buna "yapay zeka" demek yanlış değil ama yanlış bir tablo çiziyor. Bu, görüşü olan bir tadımcıdan çok, ağırlıklandırılmış sütunları olan bir hesap tablosuna benziyor.
Bu ayrım önemli çünkü bu özelliğin yapabileceklerinin dürüst tavanını belirliyor. Bu özellik, kayıtlı özellikleri, yüksek puan verdiğiniz puroların özelliklerine benzeyen bir puro bulabilir. Ancak belirli bir yaprağın kötü bir hafta geçirdiğini, damağınızın o gün iyi olmadığını ya da bir fabrikanın son kayıttan bu yana harmanı değiştirdiğini algılayamaz. Yaptığı şey tanımları eşleştirmek, herhangi bir şeyin tadına bakmak değil.
"Tanımlanan özellikleri eşleştirme" pratikte tam olarak nasıl görünür?
Somut bir örnek: diyelim ki en yüksek puan verdiğiniz üç kaydın hepsi, maduro sarma yapraklı, yoğun kakao ve espresso notaları taşıyan, tam gövdeli Nikaragua puroları. Özellik, bunları neden beğendiğinizi bilmek zorunda değil. Sadece etiketlerdeki (köken, sarma yaprağı, güç ve notlarınıza eklenen aroma kategorileri) örüntüyü fark etmesi ve kataloğun geri kalanında, henüz puanlamadığınız aynı kombinasyona sahip puroları araması yeterli. Puanlarınız tersi yönde olsaydı, yani üçünden de nefret etseydiniz, aynı mekanizma bu kombinasyonu kaçınılması gereken bir şey olarak işaretlerdi.
Bu işin aroma tarafı, ancak kelime dağarcığı sabitse işe yarar. Bir kayıt bir notu "deri" diye adlandırırken başka bir kayıt aynı notu "post" diye adlandırıyorsa, eşleştirmenin karşılaştıracak tutarlı bir şeyi kalmaz. Yapılandırılmış bir kelime dağarcığının kulağa geldiğinden daha önemli olmasının nedeni tam olarak bu — bu, şarap ve viski tadımının onlarca yıl önce aroma çarkları ile çözdüğü sorunun aynısı. Puro aromalarının nasıl kategorilendiği, eşleştirmeyi mümkün kılan altyapının bir parçasıdır aslında. Örneğin Paradigm'in günlüğü, her notu altı üst düzey kategoriden birine (kahve, kuruyemiş, tatlı, odunsu ve bitkisel, doğal, ot ve baharat) ayırır; bunun tam da bu nedenle yaptığı için ocaktaki bir kayıt ile ağustostaki bir kayıt aynı kutulara düşer ve gerçekten karşılaştırılabilir.
Bu sistem nerede aksıyor?
Ne sıklıkla sorun çıkardığına göre sıralanmış dört dürüst sınırlama:
- Veri yoksa tahmin de yoktur. Yepyeni bir hesabın karşılaştıracak hiçbir şeyi yoktur. İlk öneriler neredeyse tamamen beyan edilen anket cevaplarına dayanır, bu da gerçek bir puanlanmış geçmişten çok daha zayıf bir sinyaldir. Bu durum, uygulamayı genel olarak daha çok kullanmakla değil, daha çok kayıt girmekle iyileşir.
- Çöp kelime dağarcığı girer, çöp eşleşme çıkar. Kendi notlarınız her seferinde farklı kelimelerle kaydedilen aynı tat gibi kayıyorsa, özellik gürültüyü gürültüyle karşılaştırıyor demektir. Bunu düzeltmek algoritmaya değil, size düşer.
- Katalogdaki etiketler doğru olmalı. Bir öneri, ancak önerilen puroya eklenmiş tanım kadar iyidir. Yanlış sarma yaprağı verisi ya da eksik bir aroma etiketi, yanlış puroyla kendinden emin bir eşleşme üretir.
- Bu sistem sizin geçmişinizi yansıtır, ruh halinizi değil. Aylar süren puanlardan oluşturulan bir damak profili yine de bir ortalamadır. Sizi beğendiklerinize benzeyen purolara yönlendirebilir; ama bu akşam özellikle daha hafif bir şey istediğinizi bilmesinin hiçbir yolu yoktur.
Bunların hiçbiri daha fazla "yapay zeka" ile çözülmez. Daha iyi veriyle, daha tutarlı ve daha uzun süre boyunca girilen veriyle çözülür.
Bu, sıradan bir yıldız puanlamasından nasıl farklı?
Yıldız puanlaması bir kitle ortalamasıdır: puan veren her damağın toplamından, çoğu insanın ne düşündüğünü söyler. Bir öneri özelliği ise kişiselleştirilmiştir. Belirli bir purunun genel olarak beğenilip beğenilmediğini değil, sizin özel geçmişinizdeki örüntüyle eşleşip eşleşmediğini sorar. Bir puro, vasat bir ortalama puana sahipken bile, tercihleri kitleye ters düşen belirli bir sigara içicisi için güçlü bir eşleşme olabilir; tersi de en az bunun kadar sık yaşanır. Rastgele seçmek yerine sıradaki puroyu nasıl belirlersiniz, bu eşleştirmenin de bir parçası olduğu daha geniş karar sürecini ele alır; eşleştirme bu kararın tek bileşeni değil, girdilerinden biridir.
Somut bir örnek gerçekte neyi hesaplıyor?
Paradigm'in Tasting Match sonucu, yukarıda anlatılan mekanizmanın somut bir örneğidir, farklı bir mekanizma değil. Belirli bir puro için bu özellik, purunun sarma yaprağını, kökenini, gücünü ve kayıtlı aroma etiketlerini, sizin puanlanmış kayıtlarınızdan oluşturulan bir profille tartar, ardından ikili bir sonuç döndürür: size uygun olma olasılığı yüksek ya da değil; bu sonuç, 11.519 purodan oluşan bir katalogla karşılaştırılarak üretilir. Bu, daha önce anlatılan etiket karşılaştırmasının aynısını, daha büyük ölçekte yapıyor; altında saklı ayrı bir tat simülasyonu adımı yok. Çıktı, ancak onu besleyen puanlanmış geçmiş kadar güvenilirdir; bu, herhangi bir uygulamadaki bu özelliğin herhangi bir versiyonu için geçerli olan aynı uyarıdır.
Uygulamaları bu temelde değerlendiriyorsanız, sorulması gereken asıl soru hangi uygulamanın algoritmasının en zeki olduğu değil. Mekanizma her yerde büyük ölçüde aynı. Asıl soru, uygulamanın sizi bu mekanizmanın üzerinde çalışacağı gerçek bir şeye sahip olacak kadar tutarlı kayıt tutmaya gerçekten teşvik edip etmediği. Bir puro günlüğünde ya da nem dolabı takip uygulamasında gerçekte nelere dikkat edilmeli, öneri motorlarının özellik özellik karşılaştırılmasından çok daha faydalı bir kontrol listesidir bu karar için. Ve pazarlama, alttaki tarayıcıyı da "yapay zeka destekli" diye adlandırıyorsa, bu iddianın da kendi ayrı doğruluk tavanı olduğunu bilmekte fayda var; bu konu yapay zeka tabanlı puro tanımanın doğruluğu ne kadar yüksek yazısında ele alınıyor.
Özetle
- Bir öneri özelliği, sizin sağladığınız iki girdiyle çalışır: beyan edilen tercihler ve puanlanmış geçmişiniz. Bu sürecin hiçbir yerinde tütünün tadına bakan bir şey yoktur.
- Mekanizma, yüksek puan verdiğiniz purolar ile henüz denemediğiniz purolar arasındaki etiketleri (sarma yaprağı, köken, güç, aroma kategorisi) karşılaştırmaktır; duyusal bir tahmin değildir.
- Bu özellik, geçmişi olmayan yepyeni bir hesapta ve aynı tadın her seferinde farklı kelimelerle kaydedildiği tutarsız notlarda sessizce başarısız olur.
- Yıldız puanlaması size kitlenin ne düşündüğünü söyler. Öneri ise bu purunun sizin kendi örüntünüzle eşleşip eşleşmediğini söyler; bu, farklı bir cevabı olan farklı bir sorudur.
- Bu özelliğin herhangi bir versiyonunun arkasındaki algoritma büyük ölçüde benzerdir; uygulamalar arasında gerçekten değişen şey, sizi karşılaştıracak gerçek bir şeye sahip olacak kadar tutarlı ve yeterli kayıt tutmaya teşvik edip etmedikleridir.