сингулярности" еще далеко, нельзя не восхищаться тем, как стремительно искусственный интеллект осваивает все новые уровни и пласты языка – той самой квинтэссенции человечности.
Рекомендательные системы – ИИ как советчик и проводник в мире контента
Представьте, что у вас есть персональный советчик, который отлично знает ваши вкусы, привычки и предпочтения. Он всегда может подсказать, какой фильм посмотреть, какую книгу почитать, где лучше отдохнуть и что купить для дома. Причем его рекомендации удивительно точны и со временем становятся только лучше, потому что он постоянно учится на ваших реакциях и обратной связи. Звучит фантастически? А ведь именно такого "цифрового советчика" мы уже встречаем практически каждый день – в виде рекомендательных систем, которые незаметно, но прочно вошли в нашу жизнь.
По сути, рекомендательная система – это алгоритм, который пытается предсказать, какие объекты (товары, контент, услуги) наиболее интересны и релевантны для конкретного пользователя. Он анализирует историю взаимодействий человека с системой, находит похожих на него пользователей и на основе этого формирует персональные рекомендации – список объектов, которые с высокой вероятностью будут полезны и привлекательны для него.
Технически современные рекомендательные сервисы строятся на базе продвинутых методов машинного обучения – коллаборативной и контентной фильтрации, факторизационных машин, нейросетей. Они учатся улавливать глубокие и неочевидные взаимосвязи в огромных массивах данных о пользователях и объектах. Например, находят похожих пользователей не только по очевидным признакам (возраст, город, пол), но и по скрытым паттернам поведения. Или обнаруживают неожиданные корреляции между предпочтениями в разных доменах – скажем, любителям группы Radiohead часто нравятся фильмы Тарковского.
Впрочем, мощь рекомендательных систем проявляется не только в умении находить любопытные инсайты, но и в их всепроникающем охвате, который мы уже воспринимаем как должное:
Музыкальные и видеосервисы вроде Яндекс Музыка, Spotify, YouTube, Netflix практически полностью опираются на рекомендательные алгоритмы в подборе контента. Плейлисты дня, персональная радиостанция, похожие исполнители – все это генерируют "движки" автоматических рекомендаций. По сути, они выступают в роли персональных диджеев, кураторов, критиков, помогая пользователям ориентироваться в океане контента.
Онлайн-магазины и маркетплейсы используют "умные" рекомендации как мощнейший инструмент повышения продаж. Амазон, eBay, AliExpress подбирают для покупателей товары на основе истории просмотров и покупок, размещают персональные баннеры и объявления, предлагают сопутствующие продукты. По некоторым оценкам, до 35% дохода Amazon приносят рекомендации "С этим товаром также покупают".
В социальных сетях и медиа алгоритмы рекомендаций формируют индивидуальные ленты новостей, предлагают
