Dzięki danym osobowym aplikacje predykcyjne są o krok do przodu

Nowy typ aplikacji mobilnej odchodzi od wieloletniej praktyki komputerowej. Zazwyczaj komputery po prostu głupio czekały, aż ich operatorzy poproszą o pomoc. Ale teraz aplikacje oparte na oprogramowaniu do uczenia maszynowego mogą przekazywać aktualne informacje, nawet bez bezpośredniego pytania o nie. Mogą automatycznie pobrać kartę pokładową na Twój lot zaraz po przybyciu na lotnisko lub poinformować Cię, że obecne warunki drogowe wymagają, abyś wyruszył na następne spotkanie w ciągu 10 minut.

Podpowiedzi: Oprogramowanie telefonu wydobywa dane osobowe, aby wyświetlać przypomnienia i prognozy pogody.

Najwyższym profilem z tych aplikacji jest Google Now , który jest funkcją najnowszej wersji mobilnego systemu operacyjnego Android i został niedawno dodany do Wyszukiwarka Google dla iPhone'a. Google Now jest przeszkolony, aby przewidywać, kiedy dana osoba ma podjąć określone działania i odpowiednio zaoferować pomoc. Może również poznać daną osobę, aby dostroić oferowaną pomoc.

Algorytmy Google Now wykorzystują dane z kont poczty e-mail i kalendarza danej osoby oraz wyszukiwań internetowych. Aplikacja uczy się, gdzie mieszkasz i pracujesz oraz kiedy dojeżdżasz do pracy, dzięki czemu może zaoferować wirtualną kartę indeksową zawierającą informacje o ruchu drogowym lub transporcie publicznym. Inne karty oferują karty pokładowe i inne przydatne informacje w odpowiednim czasie (zobacz odpowiedź Google na Siri Thinks Ahead ).

Bill Ferrell, założyciel i dyrektor generalny Miś , firma z aplikacją na iPhone'a, która oferuje podobne funkcje, nazywa ten pomysł inteligencją predykcyjną. System Osito przepowiada działania i potrzeby danej osoby na podstawie lokalizacji, poczty e-mail i danych z kalendarza i wykorzystuje te przewidywania, aby wyjść poza oferowanie tylko informacji lub porad. Przedstawia również sposoby, w jakie osoba może podjąć działanie. Przypomnienie o locie będzie zawierać na przykład przycisk wzywania taksówki.

Teraz, gdy pierwsza generacja tego typu aplikacji została dobrze przyjęta, inżynierowie w Google, Osito i innych miejscach starają się wydobyć więcej spostrzeżeń z danych, które zbierają o swoich użytkownikach. Inżynierowie Osito pracują nad tym, aby dowiedzieć się więcej ze śladów lokalizacji danej osoby, aby udoskonalić prognozy przyszłej aktywności, mówi Ferrell. Google Now niedawno zaczęło pokazywać pogodę w miejscach, do których prawdopodobnie wkrótce się udasz. Może również powiadomić Cię o pobliskich nieruchomościach na sprzedaż, jeśli ostatnio wyszukiwałeś w Internecie, co sugeruje, że szukasz nowego domu.

Eksperci ds. uczenia maszynowego w Grokr , aplikacja predykcyjna na iPhone'a, odkryła, że ​​potrafią z dużą dokładnością określić pochodzenie etniczne, płeć i wiek użytkowników, mówi dyrektor generalny Srivats Sampath. Pomoże nam to lepiej przewidzieć miejsca, do których możesz chcieć pojechać, mówi. Informacje te posłużą do dopracowania rekomendacji Grokr dla restauracji i wydarzeń muzycznych.

Te aplikacje korzystają z ulepszonych technik eksploracji danych, ale odnoszą również sukcesy częściowo dzięki temu, jak są prezentowane użytkownikom. Nie są obsadzani jako sztuczni lokaje, podstawa science fiction, którą Apple próbował naśladować za pomocą aplikacji obsługiwanej głosem Siri w 2010 roku. Zamiast tego aplikacje takie jak Google Now są celowo tworzone bez osobowości i nie udają ludzi.

To gra na mocnych stronach dzisiejszej technologii sztucznej inteligencji, mówi Mike Volpi, partner z inwestorami venture capital Index Ventures, który zainwestował w predykcyjną aplikację na iPhone'a o nazwie Kobieta . Asystent prawdopodobnie jest jednym z najtrudniejszych przypadków użycia, ponieważ ustawiasz oczekiwanie, że będzie to poziom ludzki, mówi Volpi. Mówi, że asystent Apple nie stał się głównym elementem życia wielu użytkowników iPhone'a, ponieważ oprogramowanie nie może wystarczająco dokładnie rozpoznawać mowy. Apple mogło zaostrzyć ten problem, dając swojej aplikacji zdolność do dowcipnego rewanżu (patrz Inteligencja społeczna) i wyświetlając reklamy telewizyjne, w których Siri wydaje się działać z niemal ludzką inteligencją.

Hilary Mason, główny analityk danych w firmie internetowej Bit.ly, ma mieszane recenzje na temat Google Now. Odkrywa, że ​​często podaje niepotrzebne informacje: na przykład, mówi, że nie trzeba jej mówić, że znajduje się w pobliżu sklepu z artykułami biurowymi Staples, co jest prawdą w wielu częściach Manhattanu, lub co jakiś czas otrzymywać rozkład jazdy autobusów. kiedy mija przystanek autobusowy. Nie jest do końca dostrojona do tego, co dla mnie ważne, mówi.

Ale nadal stanowi kamień milowy w informatyce, dodaje: Google Now to trochę kiepski produkt, ale i tak go używam. To ważne, ponieważ po raz pierwszy Google wykorzystało wszystko, co o nas wiedzą, aby stworzyć produkt, który czyni nasze życie lepszym.

ukryć