חוקר הבינה המלאכותית הראשי של גוגל, צ'י הואאי-הסין, שיתף בתובנות על עבודת הצוות שלו בפעילות אתחול לחדשנות בינה מלאכותית בטייוואן.
טכנולוגיית למידת המכונה שפותחה על ידי גוגל שימשה כדי למצוא דפוסים בהתנהגות המשתמשים וליצור המלצות מותאמות אישית על סמך המצב שבו הם עשויים להיות.
בעוד שהמלצות בסיסיות יכולות להיות פשוטות ברגע שאתה יודע את העדפות המשתמש באפליקציות, Chi אומר שיש הרבה ניואנסים למה שאנשים בדיוק מחפשים. דוגמה שהוא נתן היא שמשתמשי טאבלט נוטים לכיוון אפליקציות וידאו בידוריות, בעוד שמשתמשי טלפון מחפשים לעתים קרובות אפליקציות שעוזרות לפרודוקטיביות שלהם לאורך היום - ארגון לוח הזמנים שלהם, רישום הערות וכו'.
חנות Google Play
גורם נוסף שנכנס בחשבון הוא לא רק באיזה מכשיר אתה משתמש, אלא מתי אתה משתמש בו. אפליקציות חדשות מבוקשות יותר במהלך היום, בעוד שאפליקציות משחק רואות עלייה בהורדות בלילה. הטכנולוגיה כנראה תגרום לכך שלא תקבל המלצה על אפליקציית בישול בזמן נסיעת עבודה, אבל זה רק אנחנו משערים.
המטרה של הצוות של צ'י היא לוודא שה-AI יכול ליצור המלצות מתאימות לכל סוגי המשתמשים, לא רק לאלה שיש להם הרגלים משותפים ופשוטים. אחד האתגרים שהיו להם היה לוודא שה-AI יתאים למשתמשים מקבוצות גיל שונות, מכיוון שתחומי העניין שלהם יכולים להיות שונים בתכלית.
התאמות קטנות כמו אלה יכולות להשפיע רבות ברגע שתפיץ אותן לבסיס המשתמשים האדיר של אנדרואיד. המלצות מותאמות אישית הובילו לעלייה של 3.3% בהתקנות אפליקציות על פני פרק זמן לא מוגדר. למרות שהמספר הזה אולי לא נראה מרשים בפני עצמו, הורדות האפליקציה בשנה שעברה היו למעלה מ-82 מיליארד, גידול של 3% יוביל לעלייה של 2.4 מיליון בהתקנות.
מכיוון שגוגל היא בעיקר ספקית מערכת הפעלה בשוק המובייל, ההצלחה של חנות Play היא חלק חשוב מהמודל העסקי שלה. זה הופך את ההשקעה בטכנולוגיה זו למוצדקת, אפילו עם שיפורים מצטברים כאלה כתוצאה מכך. בנוסף, ברגע ש-AI מפותח מספיק, ניתן להשתמש בו במגוון דרכים.
המומחה של גוגל לא אמר אם הם ישימו מגבלות על הבינה המלאכותית כדי להימנע מלהגיע לרמות דיוק מפחידות, אז אנחנו מניחים שזה עדיין לא מדאיג.
