Пандемия коронавируса привела к одной неожиданной жертве — пострадали алгоритмы машинного обучения, которые тренировались на поведении людей в интернете. Об этом говорится в статье Массачусетского технологического института.
В качестве примера исследователи приводят систему рекомендаций товаров на Amazon. Интернет-магазин испытывает проблемы с интерпретацией изменившегося образа жизни пользователей. Из-за карантина множество людей перешли на работу и учебу из дома, в связи с чем серьезно изменились многие потребительские привычки.
Нейросети построены таким образом, чтобы усваивать новые данные и адаптировать результаты под них, однако они не настолько надежны и не смогли резко подстроиться под новую ситуацию, как того хотелось бы. Новые данные слишком сильно отличались от той информации, которая использовалась для их обучения.
Сотрудникам компании, занимающейся выявлением случаев мошенничества с банковскими картами, пришлось перенастроить свой алгоритм, когда произошел резкий всплеск спроса на садовое оборудование и электроинструменты. Еще одна фирма, которая использует искусственный интеллект для рекомендаций по инвестициям на основе анализа настроений новостных сюжетов, оказалась в тупике, так как во всех медиа наблюдался одинаково негативный тон.
«Прошлую неделю ты пытался оптимизировать [алгоритм] под туалетную бумагу, а на этой неделе всем захотелось купить пазлы или спортивное оборудование», — отметил Раэль Клайн, глава Nozzle, оказывающей консультации по алгоритмическому маркетингу.
Из-за пандемии многие компании стали уделять больше времени ручной настройке своих нейросетей. Однако некоторые организации увидели потенциальные возможности в этот кризисный период.
«Пандемия вроде этой — идеальный триггер для разработки более продвинутых моделей машинного обучения», — считает Раджив Шарма, вице-прездиент Pactera Edge, специализирующейся на внедрении цифровых технологий в работу компаний.
Карантин влиял не только на технологии, посмотрите, как выглядели российские города во время самоизоляции:
Читайте также:
