4 Algoritmi di apprendimento automatico che modellano la tua vita

Il software sta diventando intelligente. È un processo lento e irregolare, ma è anche apparentemente inarrestabile. Uno dopo l'altro, i difficili problemi dell'apprendimento automatico. Come il software intelligente sta cambiando la tua vita? Il software intelligente sta cambiando la tua vita? Skynet sta arrivando e sarà incredibilmente popolare. Le nuove tecnologie IA stanno emergendo per il modo in cui viviamo, giochiamo e lavoriamo, Read More sta scendendo a potenti nuovi strumenti teorici, permettendoci di creare software in grado di fare cose davvero impressionanti.

Alcune applicazioni, come le auto a guida autonoma, hanno alcuni anni di riposo. Ciò che potresti non capire, però, è che l'apprendimento automatico è già tutto intorno a te e può esercitare un sorprendente grado di influenza sulla tua vita. Non mi credi? Potresti essere sorpreso.

Iniziamo con un esempio ovvio.

Consigli sui contenuti

Quando navighi su Spotify o Netflix o sul Kindle Store di Amazon, gli algoritmi di apprendimento automatico ti stanno guardando. È il loro lavoro - hanno bisogno delle informazioni per darti consigli, un pezzo di tecnologia di apprendimento automatico così onnipresente che potresti non aver mai pensato a questo.

È ovunque - con ogni probabilità, la maggior parte dei media che hai consumato negli ultimi anni è stata selezionata per te da questi algoritmi.

Se ci pensi, questo tipo di raccomandazione sembra impossibile. Come sa che un programma per computer ti piacerà L'ala ovest? L'ha guardato? Ritiene l'umanità del ritratto sfumato di Martin Sheen del presidente Bartlett? Ottiene le battute? Ha vagamente i capelli per Janel Moloney?

Come risulta, questi algoritmi non fanno esattamente nessuna di queste cose. Invece, classificano il contenuto interamente basato su uso. Questi algoritmi ignorano la sostanza del contenuto e si concentrano invece su che tipo di persone piaccia e su che altro tendono a piacere.

Osservando ciò che già ti piace, l'algoritmo può capire quale dei suoi stereotipi appresi ti assomiglia di più, e fa congetture molto accurate sui tuoi gusti. Ti piace The Daily Show, Cabin in the Woods, e Castello di carte? Bene, una grande proporzione di persone in quella categoria come L'ala ovest. Le probabilità sono, lo farai anche tu.

È interessante notare che questo approccio precedentemente universale sta iniziando a cambiare, poiché raggiungiamo il limite di ciò che puoi capire dai modelli di utilizzo. Esistono limiti reali a ciò che puoi fare con questo tipo di algoritmo. Solo per i principianti - come si classifica il nuovo contenuto che non ha ancora viste?

C'è anche il problema dei rendimenti decrescenti. Netflix è bravo nelle raccomandazioni La guida definitiva di Netflix: tutto ciò che avresti sempre voluto sapere su Netflix La guida definitiva su Netflix: tutto ciò che avresti voluto sapere su Netflix Questa guida offre tutto ciò che devi sapere sull'uso di Netflix. Che tu sia un nuovo abbonato o un affermato fan del miglior servizio di streaming in circolazione. Leggi di più, ma non miglioreranno molto con le tecniche esistenti. Nel 2009, Netflix aveva una competizione da un milione di dollari per trovare una versione superiore del suo algoritmo di raccomandazione, e il vincitore ha migliorato le raccomandazioni di solo il 10% circa. Da allora, i miglioramenti sono stati ancora più piccoli. Ad un certo punto, l'unico modo per fare molto meglio sarebbe insegnare effettivamente ai computer a capire l'arte.

Quindi, questo è quello che stanno facendo le aziende tecnologiche.

L'anno scorso, uno stagista di Spotify di nome Sander Dieleman ha applicato una potente tecnologia di apprendimento automatico chiamata “deep learning Microsoft vs Google - Chi guida la gara di Intelligenza Artificiale? Microsoft vs Google - Chi guida la gara di Intelligenza Artificiale? I ricercatori di intelligenza artificiale stanno facendo progressi tangibili e la gente sta iniziando a parlare seriamente di AI. I due titani che guidano la corsa all'intelligenza artificiale sono Google e Microsoft. Leggi di più ” al loro database, permettendo al programma di imparare ad analizzare la musica. La rete neurale automaticamente - utilizzando nient'altro che dati audio grezzi - arrivò a riconoscere i modelli distintivi nella musica.

Un neurone di basso livello ha sparato solo in risposta al canto del vibrato. Più in profondità nella rete c'era un neurone che aveva imparato a identificare il rock cristiano. Un altro motivo per chiptunes e musica a otto bit Making 8bit Music: introduzione ai tracker gratuiti di Chiptune Music Making 8bit Music: introduzione ai tracker gratuiti di Chiptune Music Qui ci sono tutti gli strumenti necessari per creare la tua musica chiptune. Leggi di più . Un altro sparato solo per Armin Van Buren. Molti altri erano senza nome ma esprimevano ancora alcune proprietà significative della musica.

Ecco una mappa Dieleman generato da ogni artista su Spotify, raggruppato per la loro somiglianza tra loro.

(Seriamente, il post sul blog è affascinante - vai a leggere).

Tutte queste caratteristiche insieme forniscono motivi molto più ricchi di raccomandazioni, perché il sistema può raccomandare canzoni, non solo da chi gli piace, ma dalle loro reali proprietà astratte. Spotify non l'ha ancora rivelato ai consumatori, ma è solo una questione di tempo. In questo momento, ottenere il massimo da Spotify Fai un uso migliore di Spotify con questi suggerimenti e trucchi migliori Usa meglio Spotify con questi suggerimenti e trucchi Se hai investito tempo e denaro in playlist e in abbonamento, ha senso imparare alcune delle funzioni e peculiarità meno conosciute che il client Spotify ha da offrire. Non si può negare che ... Per saperne di più sono necessari trucchi e know-how specifici. In futuro, potrebbe accadere automaticamente.

Potrebbe lo stesso essere fatto per, diciamo, i film?

Non è fuori questione. Google ha già un algoritmo in grado di comprendere una fotografia abbastanza bene da descriverla in inglese con un discreto grado di accuratezza. Ricercatore di Google Geoffrey Hinton, noto come il “Padre di reti neurali,” ha detto nel suo Reddit AMA che rimarrà deluso se non avremo un algoritmo in grado di descrivere gli eventi di un film entro cinque anni. Questo tipo di capacità analitica sarebbe a lotto di informazioni aggiuntive che Netflix potrebbe utilizzare per ottenere consigli sui film più intelligenti.

Trading ad alta frequenza

Un'altra area su cui spesso non pensiamo è il trading algoritmico. Nel 2012, la metà di tutte le negoziazioni del mercato azionario Come iniziare a investire in azioni anche se sei un principiante totale Come iniziare a investire in azioni Anche se sei un principiante totale Entrare nel mondo degli investimenti non è facile, ma grazie a nuovi strumenti online basati su algoritmi che puoi coinvolgere anche se sei un principiante. Qui ci sono sei dei migliori. Ulteriori informazioni sono state fatte dai programmi per computer. Perché? Perché gli umani sono lenti. Gli eventi di mercato possono verificarsi in un intervallo di millisecondi. Gli esseri umani non riescono nemmeno a interpretare le informazioni in modo rapido, e tanto meno che agiscono su di esse.

Il trading ad alta frequenza mette queste decisioni finanziarie nelle mani di algoritmi informatici in grado di prevedere il comportamento delle azioni e di acquistare e vendere di conseguenza. Mentre non hanno il giudizio dei commercianti umani, la loro velocità dà loro l'accesso a opportunità che sono semplicemente troppo veloci per gli esseri umani.

Il trading algoritmico influenza la tua vita finanziaria in una varietà di modi diversi. I tuoi investimenti 5 Siti Web in cui puoi imparare a investire 5 Siti web in cui puoi imparare a investire denaro Imparare a investire può intimidire, ma questi cinque siti Web aiutano a semplificare spiegazioni chiare e consigli utili. Leggi di più esistono in un mercato che praticamente sfiora gli algoritmi. Cambiano le dinamiche dei mercati, sia in termini buoni che cattivi. Offrono più liquidità e un buffer contro la volatilità, ma introducono anche alcuni rischi.

Il trading algoritmico ha introdotto tipi completamente nuovi di crimine finanziario. Nel 2010, un singolo trader che utilizzava una legione di algoritmi automatizzati nel tentativo di manipolare illegalmente il mercato provocò accidentalmente un crollo di un trilione di dollari, il mercato azionario calò di circa il 9% in pochi minuti.

Ironia della sorte, l'incidente è stato aggravato da algoritmi di trading legittimi che hanno scaricato posizioni in risposta al calo. Poiché molti di loro usavano algoritmi simili al momento, si nutrivano l'uno con l'altro, creando un ciclo di feedback negativo. Sebbene il mercato si sia ripreso rapidamente, le sorprendenti fluttuazioni mostrano quanto controllo ha il mondo finanziario ceduto a questi algoritmi.

Pubblicità

La pubblicità è difficile. I consumatori sono volubili e devono essere corretti, lusingati o manipolati in altro modo nell'acquisto di un prodotto. C'è un limite a quanto efficacemente puoi manipolare le persone quando devi comunicare con loro in massa. Le persone sono diverse e gli stessi prodotti e messaggi non piaceranno a tutti loro.

Inutile dire che l'esistenza di Internet e dei computer ha cambiato radicalmente il gioco per gli inserzionisti. Ora, gli inserzionisti possono individuare un messaggio per una persona specifica, capendo esattamente cosa vogliono e di cui hanno bisogno. Per fare ciò, si basano su algoritmi di apprendimento automatico che possono guardare le abitudini di navigazione e di acquisto di qualcuno. Pensate due volte a queste trappole di acquisto online prima dell'acquisto? Pensi due volte su queste trappole per lo shopping online prima dell'acquisto? Rivenditori e professionisti del marketing utilizzano la psicologia comportamentale all'avanguardia per convincerti ad acquistare i loro prodotti, sia che tu ne abbia bisogno o meno. Sai come ti stanno prendendo di mira? Leggi di più e fai delle conclusioni su ciò che potrebbero comprare in futuro.

Il potere di questi algoritmi è stato messo in evidenza in modo infausto nel caso infame, condiviso dallo specialista di Target Andrew Pole, in cui un manager Target è stato affrontato da un padre irato, lamentandosi che alla figlia adolescente venivano inviati opuscoli di coupon disegnati per donne incinte . Il manager si scusò e il padre se ne andò. Quando il manager chiamò per seguire, fu sorpreso di sentire il padre scusarsi, avendo scoperto che il software di apprendimento automatico di Target era corretto: sua figlia era incinta.

Questo è stato uno degli incidenti, secondo Pole, che ha indotto Target a nascondere l'efficacia dei suoi algoritmi di apprendimento automatico. Secondo Poole,

“Siamo molto prudenti riguardo al rispetto di tutte le leggi sulla privacy. Ma anche se stai seguendo la legge, puoi fare cose in cui le persone si sentono nauseate. [...] Poi abbiamo iniziato a mescolare tutte queste pubblicità per cose che sapevamo che le donne incinte non avrebbero mai comprato, quindi le pubblicità per bambini sembravano casuali. [...] E abbiamo scoperto che finché una donna incinta pensa di non essere stata spiata, userà i coupon. Presume solo che tutti gli altri sul suo blocco hanno lo stesso mailer per pannolini e culle. Finché non la spaventiamo, funziona.”

In altre parole, gli algoritmi di targeting sono così potenti che Target deve nascondere attivamente la loro accuratezza per evitare di spaventare i clienti. Questi algoritmi possono avere un forte impatto su ciò che acquistiamo e (se usati correttamente) sono completamente invisibili.

Classifiche Web

Sentiamo tutto il tempo su cose che sono “trending,” o “saltare in aria” o “andando virale 5 Cose sorprendenti che ho imparato guardando un post Go Viral su Tumblr 5 Cose sorprendenti che ho imparato guardando un post Go Viral su Tumblr Immagina la tua sorpresa quando ti svegli una mattina per scoprire che qualcosa che hai fatto è diventata virale. Puoi imparare molte cose su come si comporta il contenuto su Tumblr guardando il processo virale che si svolge. Leggi di più .” Generalmente, le persone pensano a questo come un processo organico. Ciò che potrebbero trascurare, a prima vista, è che quasi tutta questa attività sta accadendo su una manciata di siti Web. I migliori siti Web su Internet I migliori siti Web su Internet Un'enorme lista dei migliori siti Web su Internet, in quattordici categorie a portata di mano . Questi sono considerati i migliori siti per ottenere ciò di cui hai bisogno. Ulteriori informazioni: Google, Reddit, Twitter, Tumblr e Facebook. La maggior parte di questi siti web utilizza variazioni su un algoritmo di machine learning per determinare cosa si fa e cosa non vede e quegli algoritmi hanno un potente effetto su quali storie “diventare virale”, e quali storie no.

Per la maggior parte di questi siti, gli algoritmi utilizzati per classificare i contenuti sono proprietari - un segreto commerciale.

Nel caso di Reddit, l'algoritmo usato per controllare quali messaggi lo portano in prima pagina sono odiosamente complicati, in un tentativo estremamente infruttuoso di rendere più difficile il gioco. Lo stesso vale per Twitter e Google. Tutto questo è un po 'allarmante, perché questa roba può essere molto importante.

Secondo lo psicologo Roger Epstein, la scelta dell'algoritmo di pagerank di Google potrebbe determinare da sola il risultato di oltre un quarto delle elezioni presidenziali mondiali. È un lotto di potere nelle mani di un pezzo di software.

Impara ad amare gli algoritmi

La lezione per togliere tutto questo non è il panico. Da un po 'di tempo stiamo cedendo il potere ai robot - e, con poche eccezioni, il mondo sembra ancora andare piuttosto bene. C'è ancora poco motivo per fare scorta di cibo in scatola e fucili a pompa.

Tuttavia, paga per essere consapevole del grado in cui questi algoritmi influenzano la tua vita. Di chi sono gli interessi che rappresentano? Le tue scelte sono libere come si sentono?

Cosa pensi? Questo software è raccapricciante? Interessante? Fateci sapere nei commenti!

Crediti immagine: posa delle marionette tramite Shutterstock, braccio robot tramite Shutterstock

Scopri di più su: Intelligenza Artificiale, Tecnologia.