• Решение проблемы понимания контекста искусственным интеллектом. Часть 1



      Понимание естественного языка является AI полной задачей. Одним из аспектов такого понимания является понимание контекста. В данной статье я объясню, какие виды контекста выделяет наша психика, как она работает с одним из видов контекста, и как мы этот процесс воссоздаем в нашей технологии искусственного интеллекта.

      The trophy doesn't fit into the brown suitcase because it's too [small/large].
      What is too [small/large]?
      Answers:The suitcase/the trophy.
      The Winograd Schema Challenge

      В предыдущей статье описан наш подход к разработке ИИ и то, что нами уже сделано на настоящий момент. Напомню, что мы создаем ИИ путем прямого копирования структур и процессов психики человека.
      Читать дальше →
    • Разработка сильного ИИ, путем копирования структур и процессов психики человека



        В данной обзорной статье я рассказываю о своем опыте разработки искусственного интеллекта (воссоздание психики человека), какие результаты достигнуты (базовые когнитивные процессы человека, понимает текст и может задавать уточняющие вопросы), и в каких решениях применима технология на данном этапе развития (ИИ уже готов заменить живых онлайн консультантов и может быть виртуальным ассистентом для программистов).
        Читать дальше →
      • Образ блогера как способ воздействия на читателя

          Вы задавались вопросом, почему вы ждете постов от одних авторов, и расстраиваетесь, что они еще не опубликованы, а попав на страницы других – спешите оттуда уйти?
          Почему одних людей вы хотите слушать снова и снова, а рядом с другими – есть желание закрыть уши поплотнее или попросить их заткнуться?

          Я предлагаю взгляд психоаналитика на этот феномен. Для наглядности, я буду говорить как о восприятии интернет-ресурсов, в частности блогов, так и, в первую очередь, об очень понятной бытовой ситуации, когда вы слушаете кого-либо.

          Для меня интерес к словам/тексту другого человека определяется, в общем, тем, удовлетворяет ли меня этот объект или нет. Сам процесс удовлетворения многофакторный, протекает с вовлечением различных физиологических и психологических структур. Я предлагаю упрощенную схему, описывающую основные принципы формирования симпатии/антипатии при восприятии Другого.
          Читать дальше →
        • Персонализация для поисковых сервисов

            В настоящей работе изложены принципы применения технологии персонализации, учитывающей психологические особенности пользователей, при формировании выдачи по информационному поиску.
            Целью данной технологии является создание для пользователя персонального комфортного пространства в сети интернет вообще, и положительного опыта взаимодействия с поисковым сервисом в частности. Как следствие, поисковые сервисы получают инструментарий для оптимизации использования своих ресурсов.

            В настоящее время по каждому информационному запросу пользователя поисковая система находит тысячи ресурсов. Как определить, какие именно ресурсы заинтересуют пользователя, чтоб присвоить им более высокий ранг среди всех других? Решение проблемы релевантности выдачи по информационному запросу является одной из приоритетных задач для поисковых сервисов и отнюдь не потому, что они хотят сэкономить время пользователя, а ввиду ресурсоемкости процесса. Поскольку существующим ныне системам необходимо периодически производить сканирование и индексацию всех страниц в интернете, определять их популярность с привязкой к поисковым запросам пользователей, хранить информацию обо всех запросах всех пользователей, чтоб иногда обращаться к истории запросов, то вопрос оптимизации использования ресурса становится весьма актуальным.
            Читать дальше →
          • Эффективность персональных рекомендаций: контекстный подход

              Персональные рекомендации, как первый этап персонализации Интернета в целом, направлены на облегчение поиска информации. Но целесообразность их использования остается достаточно спорной.

              У нас была возможность оценить эффективность наиболее популярных подходов к формированию рекомендаций пользователю. Наша система обработала информацию, полученную от нескольких сервисов (на правах партнеров), которые предлагали своим пользователям рекомендации информационного контента и рекламных баннеров и фиксировали реакцию пользователя на них (клик/отсутствие клика). Таким образом, для анализа мы получили 13,4 млн рекомендаций, сформированных на основе разных методов.
              Читать дальше →