Bërja e sugjerimeve dhe inteligjencës artificiale

Një sugjerim është i ndryshëm nga një komandë. Edhe pse disa njerëz duket se e humbasin plotësisht çështjen, një sugjerim është thjesht një ide e paraqitur si një zgjidhje e mundshme për një problem. Bërja e një sugjerimi nënkupton se mund të ekzistojnë zgjidhje të tjera dhe se pranimi i një sugjerimi nuk do të thotë zbatim automatik i tij. Në fakt, sugjerimi është vetëm një ide; madje mund të mos funksionojë. Sigurisht, në një botë të përsosur, të gjitha sugjerimet do të ishin sugjerime të mira - të paktën zgjidhje të mundshme për një rezultat të saktë, gjë që rrallë ndodh në botën reale.

Marrja e sugjerimeve bazuar në veprimet e kaluara

Mënyra më e zakonshme që përdor një AI për të krijuar një sugjerim është duke mbledhur veprimet e kaluara si ngjarje dhe më pas duke përdorur ato veprime të kaluara si një grup të dhënash për të bërë sugjerime të reja. Për shembull, dikush blen një miniaplikacion gjysmë të pjekur çdo muaj për tre muaj. Ka kuptim të sugjeroni të blini një tjetër në fillim të muajit të katërt. Në fakt, një AI vërtet e zgjuar mund të bëjë sugjerimin në kohën e duhur të muajit. Për shembull, nëse përdoruesi bën blerjen ndërmjet ditës së tretë dhe të pestë të muajit për tre muajt e parë, ia vlen të fillojë të bëjë sugjerimin në ditën e tretë të muajit dhe më pas të kalojë në diçka tjetër pas ditës së pestë.

Njerëzit nxjerrin një numër të madh të dhënash gjatë kryerjes së detyrave. Ndryshe nga njerëzit, një AI në fakt i kushton vëmendje çdo njërës prej këtyre të dhënave dhe mund t'i regjistrojë ato në një mënyrë të qëndrueshme. Mbledhja e vazhdueshme e të dhënave të veprimit i mundëson një AI të ofrojë sugjerime të bazuara në veprimet e kaluara me një shkallë të lartë saktësie në shumë raste.

Marrja e sugjerimeve bazuar në grupe

Një mënyrë tjetër e zakonshme për të bërë sugjerime mbështetet në anëtarësimin në grup. Në këtë rast, anëtarësimi në grup nuk duhet të jetë formal. Një grup mund të përbëhet nga një shoqëri e lirshme e njerëzve që kanë ndonjë nevojë ose aktivitet të vogël të përbashkët. Për shembull, një druvar, një pronar dyqani dhe një dietolog mund të blejnë libra mister. Edhe pse nuk kanë asgjë tjetër të përbashkët, madje as vendndodhjen, fakti që të tre pëlqejnë misteret i bën pjesë të një grupi. Një AI mund të dallojë lehtësisht modele të tilla që mund t'u shmangen njerëzve, kështu që mund të bëjë sugjerime të mira për blerje bazuar në këto lidhje grupore mjaft të lirshme.

Grupet mund të përfshijnë lidhje eterike që janë të përkohshme në rastin më të mirë. Për shembull, të gjithë njerëzit që fluturuan 1982 nga Hjustoni në një ditë të caktuar mund të formojnë një grup. Përsëri, asnjë lidhje nuk ekziston midis këtyre njerëzve përveç se ata u shfaqën në një fluturim specifik. Megjithatë, duke ditur këtë informacion, një AI mund të kryejë filtrim shtesë për të gjetur njerëzit brenda fluturimit që pëlqejnë misteret. Çështja është se një AI mund të ofrojë sugjerime të mira bazuar në përkatësinë e grupit edhe kur grupi është i vështirë (nëse jo i pamundur) për t'u identifikuar nga një perspektivë njerëzore.

Marrja e sugjerimeve të gabuara

Kushdo që ka shpenzuar kohë duke bërë blerje online, e di se faqet e internetit shpesh ofrojnë sugjerime bazuar në kritere të ndryshme, si blerjet e mëparshme. Fatkeqësisht, këto sugjerime shpesh janë të gabuara, sepse AI-ja themelore nuk kupton. Kur dikush bën një blerje një herë në jetë të një Widget Super-Wide, një njeri ka të ngjarë të dijë se blerja është me të vërtetë një herë në jetë, sepse është jashtëzakonisht e pamundur që dikujt t'i duhen dy. Megjithatë, AI nuk e kupton këtë fakt. Pra, nëse një programues nuk krijon në mënyrë specifike një rregull që specifikon se Widgets Super-Wide janë një blerje që ndodh një herë në jetë, AI mund të zgjedhë të vazhdojë të rekomandojë produktin sepse shitjet janë të kuptueshme të vogla. Në ndjekjen e një rregulli dytësor në lidhje me promovimin e produkteve me shitje më të ngadalta, AI sillet sipas karakteristikave që zhvilluesi ka dhënë për të,

Përveç gabimeve të bazuara në rregulla ose logjike në AI, sugjerimet mund të korruptohen përmes çështjeve të të dhënave. Për shembull, një GPS mund të bëjë një sugjerim bazuar në të dhënat më të mira të mundshme për një udhëtim të caktuar. Megjithatë, ndërtimi i rrugës mund ta bëjë rrugën e sugjeruar të paqëndrueshme sepse rruga është e mbyllur. Sigurisht, shumë aplikacione GPS konsiderojnë ndërtimin e rrugëve, por ndonjëherë nuk marrin parasysh çështje të tjera, të tilla si një ndryshim i papritur në kufirin e shpejtësisë ose kushtet e motit që e bëjnë një shteg të caktuar të pabesë. Njerëzit mund të kapërcejnë mungesat në të dhëna përmes inovacionit, si për shembull duke përdorur rrugën më pak të udhëtuar ose duke kuptuar kuptimin e shenjave të devijimit.

Kur një AI arrin të kapërcejë çështjet e logjikës, rregullave dhe të dhënave, ndonjëherë përsëri bën sugjerime të këqija sepse nuk e kupton korrelacionin midis grupeve të caktuara të të dhënave në të njëjtën mënyrë që e kupton njeriu. Për shembull, AI mund të mos dijë të sugjerojë bojë pasi një njeri blen një kombinim të tubit dhe murit të thatë kur bën një riparim hidraulik. Nevoja për të lyer murin e thatë dhe zonën përreth pas riparimit është e dukshme për njeriun sepse njeriu ka një ndjenjë estetike që i mungon AI. Njeriu bën një korrelacion midis produkteve të ndryshme që nuk është i dukshëm për AI.