Внесення пропозицій та штучний інтелект

Пропозиція відрізняється від команди. Незважаючи на те, що деякі люди, здається, повністю упускають суть, пропозиція — це просто ідея, висунута як потенційне рішення проблеми. Внесення пропозиції означає, що можуть існувати інші рішення, і що прийняття пропозиції не означає її автоматичне впровадження. Насправді пропозиція є лише ідеєю; це може навіть не спрацювати. Звичайно, в ідеальному світі всі пропозиції були б хорошими пропозиціями — принаймні можливими рішеннями для правильного результату, що рідко буває в реальному світі.

Отримання пропозицій на основі минулих дій

Найпоширеніший спосіб, який AI використовує для створення пропозиції, — це збирання минулих дій як подій, а потім використання цих минулих дій як набору даних для створення нових пропозицій. Наприклад, хтось щомісяця протягом трьох місяців купує Half-Baked Widget. На початку четвертого місяця є сенс запропонувати придбати ще один. Насправді, справді розумний AI може зробити пропозицію в потрібний час місяця. Наприклад, якщо користувач здійснює покупку між третім і п’ятим числом місяця протягом перших трьох місяців, варто почати робити пропозицію з третього дня місяця, а потім перейти до чогось іншого після п’ятого дня.

Люди видають величезну кількість підказок під час виконання завдань. На відміну від людей, ШІ фактично звертає увагу на кожну з цих підказок і може фіксувати їх послідовно. Послідовний збір даних про дії дозволяє ШІ у багатьох випадках надавати пропозиції на основі минулих дій з високим ступенем точності.

Отримання пропозицій на основі груп

Інший поширений спосіб внесення пропозицій – членство в групі. У цьому випадку членство в групі не повинно бути формальним. Група може складатися з вільного об'єднання людей, які мають спільні незначні потреби або діяльність. Наприклад, і лісоруб, і власник магазину, і дієтолог могли купити таємничі книги. Незважаючи на те, що вони не мають нічого спільного, навіть розташування, той факт, що всі три схожі на загадки, робить їх частиною групи. ШІ може легко помітити подібні моделі, які можуть ускользнути від людей, тому він може робити хороші пропозиції щодо покупки на основі цих досить вільних групових приналежностей.

Групи можуть включати ефірні зв’язки, які в кращому випадку є тимчасовими. Наприклад, усі люди, які вилетіли рейсом 1982 із Х’юстона в певний день, могли сформувати групу. Знову ж таки, між цими людьми не існує жодного зв’язку, крім того, що вони з’явилися на певному рейсі. Однак, знаючи цю інформацію, ШІ може виконати додаткову фільтрацію, щоб знайти людей у ​​польоті, які люблять таємниці. Справа в тому, що ШІ може надати хороші пропозиції на основі групової приналежності, навіть якщо групу важко (якщо неможливо) визначити з точки зору людини.

Отримання неправильних пропозицій

Кожен, хто проводив час за покупками в Інтернеті, знає, що веб-сайти часто пропонують пропозиції на основі різних критеріїв, наприклад, попередніх покупок. На жаль, ці пропозиції часто хибні, тому що основному ШІ не вистачає розуміння. Коли хтось раз у житті купує Super-Wide Widget, людина, ймовірно, знає, що купівля дійсно відбувається раз у житті, тому що вкрай малоймовірно, що комусь знадобиться два. Однак ШІ не розуміє цього факту. Отже, якщо програміст спеціально не створить правило, яке вказує, що суперширокі віджети є купівлею раз у житті, ШІ може вирішити продовжувати рекомендувати продукт, оскільки продажі, зрозуміло, невеликі. Дотримуючись вторинного правила щодо просування продуктів із повільними продажами, AI веде себе відповідно до характеристик, які йому надав розробник,

Окрім помилок у штучному інтелекті, заснованих на правилах або логічних помилках, пропозиції можуть бути пошкоджені через проблеми з даними. Наприклад, GPS може зробити пропозицію на основі найкращих можливих даних для конкретної подорожі. Однак будівництво дороги може зробити запропонований шлях непридатним, оскільки дорога закрита. Звичайно, багато додатків GPS розглядають будівництво доріг, але іноді вони не враховують інші проблеми, такі як раптова зміна обмеження швидкості або погодні умови, які роблять певний шлях підступним. Люди можуть подолати нестачу даних за допомогою інновацій, наприклад, використовуючи дорогу з меншою кількістю проїзду або розуміючи значення знаків об’їзду.

Коли штучному інтелекту вдається подолати проблеми з логікою, правилами та даними, він іноді все одно робить погані пропозиції, оскільки не розуміє кореляції між певними наборами даних так само, як це робить людина. Наприклад, штучний інтелект може не знати, щоб запропонувати фарбу після того, як людина купує комбінацію труби та гіпсокартону під час ремонту сантехніки. Необхідність фарбування гіпсокартону та прилеглої території після ремонту очевидна для людини, оскільки у людини є відчуття естетики, якого бракує ШІ. Людина встановлює кореляцію між різними продуктами, яка не є очевидною для ШІ.