Machine learning Egor
86

Почему так сложно выбрать, какое кино посмотреть (и нейросети эту проблему не решат)

Знакома ли вам ситуация: решили провести вечер дома и посмотреть какое-нибудь кино в хорошей компании, но, попытавшись определиться, какое — провели за выбором столько времени, что на кино его не осталось — или пропало желание — или, всё-таки, начали что-то смотреть, но настроение было уже не то?

В закладки

Большинство людей списывают эту проблему на свою недостаточную осведомлённость о мире кино, и пытаются её решить с помощью разных подборок и рейтингов, либо спрашивая совета — а бизнесы, в свою очередь, стараются сделать то же самое, предлагая пользователям подборки и рейтинги, либо разрабатывая рекомендательные системы. Тем не менее, проблема никуда не желает деваться — и развитие рекомендательных систем только перекрасило её в другие тона: теперь пользователи, вместо того, чтобы спрашивать совета у знакомых и незнакомых в интернете, бесконечно листают ряды ярких постеров на Netflix (проблема-то глобальная) или каком-нибудь ivi. Бизнесы, тем временем, за отсутствием лучших идей, продолжают пытаться запихнуть кубик в замочную скважину, надеясь, что всё-таки сумеют сделать рекомендательную систему, которая научится-таки угадывать, чего хочет пользователь, который не знает, чего он хочет; правда, надежды разработчиков на коллективный разум уже не оправдались: призывать на помощь других пользователей не помогло — каталоги отзывов и сервисы вопросов-ответов только уменьшают боль, не избавляя от неё, — так что теперь все ставки на разум искусственный — уж ИИ-то точно должен раскусить этот орешек! Не раскусит. Во-первых, нейросети — это не ИИ. Маркетологи компаний, занимающихся разработкой нейросетей и поисками разгадки секрета создания ИИ замылили эту разницу, называя одно другим, но от этого она никуда не делась.Во-вторых, они просто решают не ту проблему. Каждый раз, когда пользователь заходит в интернет с пожеланием «что-нибудь посмотреть» или «что-нибудь почитать», рекомендательные системы послушно бросаются его исполнять, предлагая на выбор бесчисленные варианты; тогда как реальный вопрос, на который человеку требуется ответ, не «что я хочу посмотреть?», а «что я хочу?»

Почему я утверждаю, что рекомендательные системы не работают

В каком-то смысле они, конечно же, прекрасно работают, помогая увеличивать время, которое люди проводят, читая «Яндекс-дзен» или смотря «Нетфликс». Но проблема выбора заключается не в его недостаточности — наоборот, когда выбора нет, то нет и проблемы — а в его наличии. Когда люди ищут совета или рекомендации, то они ищут не «вот тебе сотня отличных вариантов на выбор», а избавления от этого самого выбора: «вот то, что тебе нужно». Как научиться давать именно такие советы — то, над чем ломают голову все, кому когда-либо приходилось что-либо продавать, рекомендовать или рекламировать — не важно, своё или чужое. И прогресс, безусловно, имеется, но количественный — эффективность рекламы, советов и рекомендаций растёт, — но качественного перехода от ситуации «вот, что мы можем вам предложить» к «вот, что вам нужно» до сих пор не произошло и в текущем направлении — не предвидится.Дело в том, что прогресс человеческой цивилизации весьма неравномерен — и, блестяще научившись разбираться в том, как менять окружающую действительность под свои нужды, люди до сих пор продолжают оставаться, по большей части, в неведении насчёт того, каковы эти нужды на самом деле. А когда инструмент для выполнения задачи выбран неверно, его продвинутость и технологическое совершенство уже не имеют никакого значения.Объясню на примере с выбором кино.Проблема «что посмотреть» мне знакома давно и до боли — и поэтому я могу сразу отмести вариант с недостаточной осведомлённостью пользователя о новинках в кино: кинозадрот со стажем, за годы я собрал в своей голове вполне солидный каталог не только просмотренных, но и неотсмотренных фильмов — включая сохранённые под флажком «обязательно посмотреть!» — что мне даже интернет для того, чтобы с ходу подобрать кучу вариантов в разных жанрах не требовался — и, тем не менее, невозможность определиться с тем, что я хочу посмотреть, была моим регулярным головняком. То есть, проблема не в ассортименте вариантов — и рекомендательной системой его не решить. Нейросеть можно натаскать на невероятную точность угадывания вкуса в кино, бесспорно, но интеллектом она станет, когда научится не угадывать желания пользователя, а уточнять сперва, правильно ли сам пользователь понимает, чего хочет. В большинстве случаев успешный кинозазыр начинается не с желания «что-нибудь посмотреть», а с желания посмотреть нечто определённое.Если же желание посмотреть кино не сопровождается в голове конкретным названием фильма, то не нужно повиноваться ему, как раб лампы, отправляясь покорно перебирать кинокаталоги;сперва назовём проблему:

  • у намерения должна быть цель;
  • «что-нибудь» — это не цель;
  • намерение сделать «что-нибудь» — это бесцельное намерение.

Бесцельное намерение ведёт к бесполезным решениям: задачу «что-нибудь посмотреть» не решить, где-нибудь поискав.Намерение само по себе — это тоже лишь инструмент: инструмент удовлетворения потребности или нужды. Именно нужда/потребность ставит задачу, а намерение — лишь предложение, пресловутая рекомендация, как её исполнить. Нерешаемых задач не бывает, бывают задачи неправильно поставленные. И неясное намерение сигнализирует о неясной потребности. Намерение — это просто маршрут, но если цель, конечная точка, неизвестны — значит, надо обратиться к точке начала: что запустило это движение? Решение проблемы смутного желания только одно: отступить на шаг назад и разбираться с тем, какой потребностью это желание продиктовано.«Не понимаю, что хочу» — это неверная постановка задачи, верно будет «не понимаю, почему хочу». Желание что-нибудь посмотреть не означает желания что-нибудь посмотреть или вообще желания что-нибудь смотреть в принципе. Это всего лишь рекомендация — рекомендация внутренней рекомендательной системы, встроенной в каждого человека. Эта система называется бессознательное, и работает точно так же, как любая рекомендательная нейросеть, потому что и является нейросетью — оригинальной нейросетью, прообразом всех нейросетей. Что происходит, когда в области бессознательного раздаётся сигнал какой-либо нужды?

  • Ощутив сигнал потребности, бессознательное лезет в память и начинает подыскивать подходящее решение — то есть, смотрит, какие действия в прошлый раз удовлетворяли потребность, максимально близкую по сигнатуре к поступившему сигналу.
  • Найдя наиболее подходящий вариант из уже имеющегося опыта, бессознательное передаёт сигнал в prefrontal cortex, префронтальную кору головного мозга aka область принятия решений: поступило желание <нрзб.>, возможно, вам подойдёт решение «посмотреть кино».

Короче, нейросети нам не помогут, потому что наше подсознание — тоже нейросеть. Короче, тут пора подключать высшую нервную деятельность и разбираться с желанием как сигналом о потребности, и выяснять надо, не что делать, а откуда сигнал.Различие между нейросетью, искусственной или биологической, и интеллектом, искусственным или биологическим — это различие между рекомендательной системой и системой принятия решений. Бессознательное человека — это такая же рекомендательная система, а любая рекомендация — это всегда игра в ассоциации:

  • судя по описанной вами проблеме
  • на основе моего предыдущего опыта
  • могу порекомендовать вам следующее решение

Конечно, случаются и точные попадания — например, если бы бессознательное стало решать задачу 3+3:

  • хм, у нас нет предыдущего опыта решения задачи 3+3, но в нашей бибилиотеке паттернов хранятся успешные случаи решения задач 2+2 и 3*3;
  • 3*3 отличается от от 3+3 всего на один знак, а 2+2 — на два знака из трёх;
  • рекомендуемый варианта ответа: 9.

При этом подобный метод решения задач вполне способен выдавать эффективный результат: например, если бы задача была 2+2, а в памяти были бы примеры успешного решения задач 3+3 и 2*2, то бессознательное (и нейросеть) порекомендовали бы ответ 4. И чем богаче опыт (библиотека образов) — тем больше будет вероятность удачного выбора, но, в ассоциативной парадигме верное решение всегда будет оставаться вопросом из категории вероятностей. Так что же с выбором, какое кино посмотреть? Расскажу на примере такого феномена, как stress eating:

  • бессознательное получает сигнал стресса;
  • начинает шарить по просторам памяти, пока не наткнётся на воспоминания о покое и благости в процессе поедания ванночки с мороженым;
  • рекомендует что-нибудь скушать, чтобы успокоиться.

В случае успеха — то есть, человек послушался, скушал сладкого и, действительно, ему полегчало — паттерн «стресс — еда» закрепится. Чем больше повторений — тем сильнее закрепление: разовые, не укладывающиеся в паттерн флуктуации, рекомендательные системы пессимизируют. Так что, если однажды ванночка с мороженым не сработает, но примеров, когда таким образом удавалось успокоить сигнал стресса, всё равно больше — то при его повторении она всё ещё будет первой в списке решений, рекомендованных бессознательным.

Итак: решение задачи «что посмотреть»

  • желание «что-нибудь посмотреть» — это побуждение, вызванное нераспознанной потребностью;
  • задача, которую нужно решить — не что посмотреть, а какая потребность вызывает побуждение «что-нибудь посмотреть.

Настоящий сигнал биологической потребности, как физической, так и психологической — это не намерение, а прикреплённые к нему эмоции. Намерение — это всего лишь рационализация, потребность скрывается за эмоциями. Поэтому для её решения необходимо отрефлексировать, какие именно эмоции предвкушаются в связи с конкретным намерением. Иными словами, метод работы с неясными намерениями подразумевает движение не в сторону поисков следующего шага, а реверс-инжиниринг до источника этого намерения — потребности. В процессе анализа следует двигаться маленькими шажочками, потому что самая сложная нервная деятельность разбивается, в итоге, на простейшие двоичные операции: синапс в нейронной системе либо загорелся, либо нет. Вот как выглядит (упрощённый) реверс-инжиниринг stress eating:

  • намерение — что-нибудь съесть;
  • ассоциирующаяся с ним эмоция — покой и благость;
  • потребность в покое вызвана стрессом;
  • решение — разбираться со стрессом, а не выбирать, что бы скушать.

Аналогичный реверс-инжиниринг желания «что-нибудь посмотреть вечерком» желающие могут выполнить самостоятельно.P.S. Примеры «А я в такой же ситуации нашёл кино и посмотрели нормально» не являются релевантными возражениями, потому что возникает слишком много неизвестных — сама проблема поисков могла, в итоге, заглушить искомый сигнал — как хлеб глушит чувство голода, но в обоих случаях искомая нужда остаётся неудовлетворённой. Но если кино смотрелось в полглаза, без интереса, с перерывами и т.д. — значит, дело было точно не в желании посмотреть кино.

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Egor", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 0, "likes": 0, "favorites": 0, "is_advertisement": false, "subsite_label": "ml", "id": 79008, "is_wide": true, "is_ugc": true, "date": "Mon, 12 Aug 2019 16:04:28 +0300" }
{"average":28551,"one":95,"ten":76}
Сколько денег вы откладываете в месяц?
Ответьте и узнаете, сколько копят другие.
0 ₽
70 000+ ₽
0 ₽
{ "id": 79008, "author_id": 335837, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/79008\/get","add":"\/comments\/79008\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/79008"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 332941, "last_count_and_date": null }
Комментариев нет

Популярные

По порядку

0
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Команда калифорнийского проекта
оказалась нейронной сетью
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }