Asistent virtual | Penn Today

Paltonul plin de catelus a fost dragut prima data, modelat de o adorabila muta si gasit printr-un link cu clic intentionat. Dar apoi, ca un fantoma pe Internet, imbracamintea canina a continuat sa apara, in reclamele de pe partea dreapta a unui browser de e-mail, in Facebook si in mai multe articole de stiri. Un produs vazut pe un site web vizitat o data a reaparut ca si cum s-ar multiplica.

Este o experienta pe care o are aproape orice persoana care face ceva pe web in aceste zile: Faceti clic pe un link sau vizitati un site web si brusc, acel articol va urmeaza calea electronica. Strategia se numeste remarketing publicitar si este destinata sa surprinda cei 98% dintre consumatorii care vor vedea un produs, dar nu il cumpara. Adesea, tehnologia inteligentei artificiale precum invatarea automata este in joc.

Inteligenta artificiala este, in bine sau mai rau, o parte din viata secolului XXI. A patruns in achizitionarea consumatorilor si influenteaza popularitatea difuzarii mass-media. Aceasta afecteaza rutele pe care oamenii le conduc si poate influenta planurile de tratament de ingrijire a sanatatii si chiar relatiile. In forma sa cea mai obisnuita, AI actioneaza ca un filtru, curatand in mod ascendent cantitati mari de date in culise pentru a usura procesul de luare a deciziilor umane, indiferent daca este vorba despre selectarea unei melodii pentru a asculta sau a unei camase pentru a cumpara.

„Oamenii sunt constienti de AI care arata revolutionar, precum masinile cu autovehicul, dar exista multe utilizari mai subtile, care sunt mai omniprezente”, spune informaticianul Lyle Ungar. „Pe masura ce parcurgeti viata facand orice – facand o achizitie de card de credit, folosind o aplicatie de intalnire, folosind Google Maps – toate acestea au cantitati uriase de AI care va ajuta sa sortati prin alegerile fara speranta pe care trebuie sa le faceti.”

Mai mult timp pe Facebook? Asta ajuta AI

Consumul de media este un exemplu primordial. In orice zi, aproape trei sferturi dintre utilizatorii Facebook din SUA se conecteaza pe platforma cel putin o data, petrecand aproximativ 38 de minute defiland. Saizeci si trei la suta privesc zilnic Instagram, in timp ce se apropie de aproape o jumatate de ora. Alte site-uri de socializare precum Snapchat, YouTube si Twitter nu au ramas in urma.

Array

Platformele ii mentin pe utilizatori angajati subliniind continut suplimentar pe care ar putea sa-l doreasca sa vizualizeze si fac acest lucru cu succes folosind cantitatea masiva de date pe care o au asupra fiecarui individ. „Facebook, cu siguranta, ii cunoaste pe prietenii mei, cu ce le place, cu cine sta la capat, cu ce politicieni ii sustin”, explica Ungar. „Si daca am facut 43.000 de cautari Google, Google stie toate cuvintele pe care le navighez, ce pagini web am vizitat recent, locatia mea. Toate acestea ajuta la informarea asupra a ceea ce as putea dori sa fac clic, iar in spatele tuturor acestora se afla invatarea automata. „

Invatarea automata este adesea ceea ce se intelege prin expresia „inteligenta artificiala” astazi, dar este de fapt o fateta a AI. In invatarea automata, computerul primeste un numar imens de exemple fotografice etichetate, cum ar fi „canceroase” sau „sanatoase”, „caine” sau „pisica” si invata sa prezice etichete pentru intrarile viitoare. Inteligenta artificiala poate include, de asemenea, reguli construite manual (cum ar fi regulile de afaceri) sau algoritmi de optimizare precum cei folositi pentru a determina caile de zbor ideale pentru avioane.

In general, pentru AI, o contributie mai mare duce la o cunoastere mai mare. Cineva care petrece 38 de minute pe zi pe Facebook acumuleaza 13.870 de minute pe an pe platforma, da sau ia, echivaland aproape 10 zile intregi. Aceasta este o multime de date pe care computerul le poate utiliza pentru a invata cum sa genereze recomandari puternice.

Lucrarile lui Kartik Hosanagar se concentreaza asupra economiei digitale, cu un interes deosebit pentru modul in care algoritmii influenteaza comportamentul consumatorilor. Mai multe studii efectuate au constatat ca recomandarile influenteaza enorm alegerile pe care oamenii le fac, oriunde intre 15 si 60%, in functie de serviciul online.

Cercetarile profesorului de marketing Wharton, Kartik Hosanagar, au analizat consumul pe unele dintre aceste platforme. „Aproximativ 70% din timpul pe care oamenii il petrec pe YouTube este atribuit recomandarilor”, spune el.

„Pentru Netflix, aproximativ 80% din orele de streaming pe care le vad oamenii sunt acum influentate de recomandari. Nu este 80% din clicuri, ci 80% din orele video pe care le vedem. Asadar, de exemplu, am putea descoperi un spectacol, deoarece Netflix il recomanda, atunci urmarim intregul sezon. Episoadele 2, 3 si 4 nu sunt influentate de recomandarea initiala, dar episodul 1 a inceput intregul proces. ”

Recomandarile conduc cumparaturile

Un alt domeniu in care acest lucru intra in joc deseori – zilnic pentru unii oameni – este cumparaturile online. „Recenziile si recomandarile sunt un motor imens al achizitiilor”, explica Hosanagar. Iar algoritmii si AI tind sa propulseze ce va aparea atunci cand, prin doua tipuri de metode de filtrare.

Primul, denumit filtrare colaborativa, este abordarea „persoanelor care au cumparat X, de asemenea, au cumparat Y”. „Este mai popular”, spune Hosanagar, „partial pentru ca nu trebuie sa intelegeti foarte profund produsele.” Cu alte cuvinte, solicitarea rezulta din datele istorice ale achizitiilor anterioare. Alternativa, denumita filtrare bazata pe continut, preia urmele de la primul produs pentru a recomanda un al doilea, „daca iti place X, s-ar putea sa-ti placa si Y”, necesitand o cunoastere mult mai aprofundata a ambelor produse in joc.

Pe masura ce parcurgeti viata facand orice – facand o achizitie de card de credit, folosind o aplicatie de intalnire, folosind Google Maps – toate acestea au cantitati uriase de AI care va ajuta sa sortati prin alegerile fara speranta pe care trebuie sa le faceti. Informatician Lyle Ungar

Companiile, care utilizeaza frecvent un hibrid dintre cele doua metode, regleaza constant algoritmii pe care ii folosesc pentru motoarele lor de recomandare, deoarece aceste sugestii conteaza in linia de jos. Hosanagar povesteste povestea unui fost om de stiinta Amazon a spus clasa sa „Enifying Technologies” in 2005. „Cand incercau sa elaboreze recomandari [la sfarsitul anilor 1990], a existat o dezbatere interna”, spune Hosanagar. „Unii oameni au considerat ca aceasta ar fi o tehnologie noua si excelenta care sa ajute la suprafata produselor relevante. Altii s-au ingrijorat ca s-ar putea sa sfarseasca in realitate cu vanzarile aratand unui consumator care a gasit un produs relevant o alta optiune. ”

Aplicatii precum Google Maps utilizeaza AI pentru a filtra date pentru utilizatori. „De ce as incerca sa aleg ce ruta sa conduc?” Spune Ungar. „Daca conduc intr-un loc precum Paris, Google cunoaste mai bine Parisul.”

Amazon a efectuat un test A / B, trimitand unii consumatori recomandarile si mentinand experienta fara recomandari pentru altii. Achizitiile din grupul care au inregistrat aprobarile au crescut cu aproape 25%. Douazeci de ani mai tarziu, rapoartele sugereaza ca astfel de recomandari cresc efectiv vanzarile cu mai mult de 35%, iar munca pe care Hosanagar a efectuat-o pe alte servicii online confirma ca sugestiile influenteaza enorm alegerea, cu 15 pana la 60% in diferite studii.

Totul face parte din procesul de reducere a datelor pe care inteligenta artificiala il ajuta sa-l favorizeze. „Imi place Amazon si o parte din motivul pentru care o iubesc este pentru ca nu pot face fata”, spune Ungar. „Sigur, pot citi cateva recenzii la un produs, dar nu le pot citi pe toate.” Amazon lucreaza pentru consumatori, ordonand haosul in ordine. „Este AI moderna”, adauga Ungar. „Este interactiv, bazat pe oameni. Oamenii genereaza recenzii – chiar si, in mod obisnuit, cele false – si eu citesc aceste recenzii ”, dar procesul de luare a deciziilor este influentat de unele acrobatii algoritmici de fond.

Copilot diagnostic

In lumea asistentei medicale, aceasta poate insemna furnizarea medicilor de un instrument de procesare a limbajului natural care scaneaza nenumarate documente medicale care cauta modele la o populatie de pacienti sau ajuta la realizarea unui diagnostic. „Atunci cand un medic incearca sa descopere ce este in neregula cu tine, AI poate analiza istoria completa a pacientului si ofera [o serie de diagnostice diferentiale] pentru a ajuta medicul sa ia in considerare alternative”, spune Ross Koppel, sociolog la Scoala de Arte si Stiinte care preda despre informatica biomedicala. „Este o utilizare foarte buna a AI”.

In ultimii trei ani, asta s-a intamplat in departamentul de radiologie de la Spitalul Universitatii din Pennsylvania. „Pregatim calculatorul sa faca ceea ce fac oamenii, dar mai bine si mai repede”, spune Suyash Mohan, profesor asociat de radiologie la Scoala de Medicina din Perelman. „Cand un pacient nou primeste RMN, aparatul extrage toate caracteristicile din imagini si alimenteaza un diagnostic diferential”.

De acolo, medicul trebuie sa decida cum sa procedeze, adauga Mohan, mentionand: „Prima lovitura este facuta de un cursant, care este un computer, iar apoi, medicul, poti spune:„ Sunt de acord sau nu sunt de acord. ‘ Acolo intra inteligenta naturala. ” A vazut ca reuseste atat experimental, cat si in practica.

Intr-un studiu efectuat de Mohan si colegii sai, mai mult de 2.400 de scanari RMN au fost interpretate de doi rezidenti in radiologie, doi semeni de neuroradiologie si doua participari la neuroradiologie, apoi performanta lor a fost comparata cu un algoritm. Calculatorul a functionat la un nivel intre rezidenti si semeni, cu alte cuvinte, mai bine decat un stagiar relativ nou, dar nu si un medic complet instruit care lucreaza in domeniu. Mohan prezice ca in urmatorul deceniu sau mai mult, AI va deveni mai mult o parte a practicii de radiologie zilnica, contribuind la diagnosticarea corecta a conditiilor pe baza imaginilor RMN.

In ultimii trei ani, pentru un numar selectat de cazuri, Departamentul de Radiologie Penn Medicine a folosit inteligenta artificiala ca punct de plecare pentru a face diagnostice din imagini RMN. Medicul ia apoi sau lasa informatiile respective pentru a trage o concluzie finala, spune radiologul Suyash Mohan. „Acolo intra inteligenta naturala.”

In 2018, cercetatorii au finalizat un studiu clinic pe cazuri in timp real pentru 200 de pacienti si au inceput recent un studiu clinic privind educatia de precizie in radiologie, ideea de a utiliza inteligenta artificiala pentru a instrui mai bine cursantii in radiologie.

Exista o multime de alte potentiale pentru AI in asistenta medicala. In India, de exemplu, medicii incep sa foloseasca inteligenta artificiala pentru a cauta semne precoce ale unei afectiuni oculare numita retinopatie diabetica, care poate duce la orbire la persoanele cu diabet. Dincolo de asta, AI ar putea imbunatati eficacitatea mamografiei prin detectarea asistata de computer a anomaliilor potential canceroase sau ar putea oferi biopsii virtuale la pacientii cu tumori cerebrale.

„Desi sunt sceptic in legatura cu multe dintre afirmatiile hiper despre tehnologia informatiei in materie de sanatate, sunt plina de speranta despre utilitatea AI”, spune Koppel. „De fapt, il astept cu nerabdare. Am atentie ca ar putea face lucruri mut, dar, practic, sunt destul de optimist ca va ajuta. Va ajuta medicii sa se gandeasca la probleme suplimentare.

Liberul arbitru si viitorul AI

Orice altceva, in afara de cele mai de baza utilizari ale inteligentei artificiale in asistenta medicala, exista inca cateva iteratii la distanta. Acelasi lucru este valabil si pentru AI pe scara larga, cum ar fi procesul de angajare a locurilor de munca, care inca nu si-a dat seama cum sa elimini prejudecatile de baza sau in case inteligente, unde un proprietar ar putea cere frigiderului sa le anunte cand au nevoie. mai mult lapte si in proces, deschideti din greseala hard disk-ul si routerele catre cibernetici.

Desi toate, in afara de cele mai de baza utilizari ale AI in asistenta medicala sunt inca pe viitor, exista multe posibilitati, de la detectarea semnelor precoce ale retinopatiei diabetice pana la imbunatatirea eficacitatii mamografiei si oferirea biopsiilor virtuale pentru pacientii cu tumori cerebrale.

Pentru aplicatiile cu AI deja in joc, cum ar fi completarea automata a telefonului mobil sau asistentii de programare virtuala, tehnologia continua sa se imbunatateasca. „Ii poti vedea treptat din ce in ce mai folositori”, spune Ungar. El banuieste o schimbare subtila, aproape imperceptibila, spre perceptia AI in urmatorii zece ani. 

„Credem ca vrem sa alegem lucrurile – si bineinteles – dar toate acestea vor deveni mai umaniste. O sa fiu mai bine sa aleg filme pentru mine sau este Netflix? Stie mult mai multe istorii care vizioneaza oamenii decat mine. De ce ar trebui sa cred ca pot viziona o remorca scrisa pentru a-mi vinde ceva si a face o treaba mai buna decat Netflix, care are sute de mii de puncte de date? „

Totusi, asta nu inseamna sfarsitul liberului arbitru sau al alegerii umane. „Acesti algoritmi sunt valorosi pentru ca pot lua decizii la o scara la care niciun om nu poate”, spune Hosanagar. El subliniaza ca oamenii ar trebui sa devina utilizatori mai activi, intelegand modul in care algoritmii le afecteaza alegerile si cerand cel putin un modic de control. In caz contrar, indiferent daca vor sau nu, acel caine dintr-o pelerina de ploaie pe care au dat clic o singura data va continua sa-i bantuie, cel putin pana cand un alt element isi va lua locul. 

Kartik Hosanagar este profesorul de tehnologie si afaceri digitale John C. Hower , profesor de marketing la Scoala Wharton si autor al „ Ghidului uman pentru inteligenta masinilor: modul in care algoritmii ne modeleaza viata si cum putem ramane sub control .”

Ross Koppel este profesor adjunct la catedra de sociologie din Scoala de Arte si Stiinte . El este, de asemenea, un coleg senior la Institutul Leonard Davis de Economie a Sanatatii .

Suyash Mohan este profesor asociat in departamentele de radiologie si neurochirurgie la Spitalul Universitatii din Pennsylvania .

Lyle Ungar este un profesor in departamentele de Bioinginerie si Calculatoare si Stiinta Informatiei din Facultatea de Inginerie si Stiinte Aplicate , in Grupul Absolvent in genomica si computationala Biologie in Scoala Perelman de Medicina , in Departamentul de operatiuni, informare si decizii in Scoala Wharton si in Departamentul de Psihologie din Scoala de Arte si Stiinte .