Жасанды интеллект тобырының модельдеуі қоғамдық реакцияларды қалай болжайды

Жасанды интеллект тобырын модельдеу нақты контекстен жасанды интеллект агенттерінің популяциясын құру және олардың бір ғана жауап үшін бір ғана модельден сұраудың орнына уақыт өте келе өзара әрекеттесуіне мүмкіндік беру арқылы қоғамдық реакцияларды болжайды. InfoDome бағдарламасында сіздің құжатыңыз білім графигіне айналады, график өз сипаты, позициясы және жады бар жүздеген агенттерге айналады, ал бұл агенттер таңдалған раундтар саны үшін екі модельденген платформада пікірталас жүргізеді. Содан кейін аналитик агент не болғанын оқып, сіз сұрақ қоя алатын болжам есебін жазады.

Неге бір модельден сұрамай, көпшілікті модельдеу керек

Егер сіз бір ғана жасанды интеллект моделінен «адамдар бұған қалай жауап береді?» деп сұрасаңыз, бір ғана сенімді абзац аласыз. Бұл көбінесе ақылға қонымды, бірақ орташа: бір дауыс барлығын бірден елестетеді. Нақты реакциялар осылай жұмыс істемейді. Адамдар бір-біріне жауап береді. Сыншының жазбасы бейтарап оқырманның жаңалықтарды қалай көретінін қалыптастырады; қорғаушының жауабы сыншының келесі айтқанын өзгертеді; журналист ең дәл емес, ең шулы кадрды алады.

Топтық модельдеу сол динамиканы түсіруге тырысады. Бір ғана ойдан шығарылған консенсустың орнына, ол көптеген әртүрлі актерлерді модельдейді және нәтиженің олардың өзара әрекеттесуінен пайда болуына мүмкіндік береді. Сондықтан нәтиже сізді таң қалдыруы мүмкін және тосынсыйларды тексеруге тұрарлық. Кеңірек әдіс көп агентті модельдеу деп аталады; біз оның негізін көп агентті модельдеу деген не екенін түсіндіреміз.

1-қадам: Құжаттан білім графигіне дейін

Барлығы сіздің материалыңыздан басталады: жаңалықтардан, жоспарлардан, есептерден, саясат жобаларынан немесе көркем әдебиеттен, PDF, Markdown немесе мәтін түрінде. InfoDome оны болжағыңыз келетін нәрсенің қарапайым тілдегі сипаттамасымен бірге оқиды және білім графигін шығарады:

• Субъектілер : мәтінде аталған адамдар, ұйымдар және топтар.
• Қарым-қатынас : кім қолдайды, кімге қарсы тұрады, кімге тәуелді, кімге бағынады немесе кіммен бәсекелеседі.
• Контекст : мәтін олардың әрқайсысына жатқызатын фактілер мен ұстанымдар.

График маңызды, себебі ол модельдеуді жалпы болжамдарға емес, сіздің жағдайыңызға негіздейді. Ол сізге де көрінеді, сондықтан кез келген әрекетті бастамас бұрын жүйенің не түсінгенін көре аласыз.

2-қадам: Графиктен агенттерге дейін

Графиктен және аудиторияңыздың сипаттамасынан InfoDome жүздеген жасанды интеллект агенттерін жасайды; нақты саны құжатқа байланысты. Әрбір агент мыналарды алады:

• Мінезі : темпераменті, қызығушылықтары, сөйлеу және қарым-қатынас жасау тәсілі.
• Позиция : график бойынша мәселе қай жерден басталатыны.
• Ұзақ мерзімді жады : көргені, айтқаны және айтылғаны, ол раундтар бойы сақталады.
• Ел : сіз 10 аудитория елін таңдай аласыз, ал агенттер олардың арасында тең бөлінеді. Құжаттағы нақты аталған нысандар өз елдерін сақтайды.

Микс әдейі жасалған. Кейбір агенттер сіздің мәтініңіздегі аталған ұйымдарды немесе адамдарды білдіреді; басқалары кең аудитория мүшелерін білдіреді, сондықтан модельдеу көрінетін ойыншыларды да, оларға реакция жасайтын топты да қамтиды.

3-қадам: Екі платформадағы раундтар

Содан кейін агенттер екі платформада параллель жұмыс істейтін модельденген әлеуметтік желіде өзара әрекеттеседі:

• Twitter ге ұқсас лента : қысқа жазбалар, жылдам реакциялар, репосттар. Міне, осы жерде кадрлар тез таралады және дыбыс күшейеді.
• Reddit сияқты форум : ұзынырақ тақырыптар мен жауаптар. Дәлелдер тексерілетін, мәліметтер талқыланатын және ұстанымдар нығаятын немесе жұмсартылатын жерде.

Сіз раундтар санын таңдайсыз, мысалы, 10, 20 немесе 40. Әр раундта агенттер басқалардың жазғандарын оқиды, жауап беру-бермеу керектігін және қалай жауап беру керектігін шешеді және жадтарын жаңартады. Жад сақталатындықтан, 15-ші раунд 1-ден 14-ке дейінгі раундтарда болған оқиғалармен қалыптасады. Ерте жауапсыз қалған дау кейінірек қабылданған даналыққа айналуы мүмкін; кеш келген түзету ешқашан ілеспеуі мүмкін.

4-қадам: Әңгімеден есепке дейін

Соңғы раундтан кейін аналитик агент модельденген әрекетті зерттейді және қорытындылары бар болжамдық есеп жазады: басым әңгімелер, қай топтардың көшкені және неге, қандай актерлер күшейткіш ретінде әрекет етті, қандай тәуекелдер және ашық сұрақтар қалады. Есеп жалғыз нәтиже емес. Сіз негізгі жазбаларды ашып, кез келген агентпен оның себептері туралы сұхбаттасып, аналитикке қосымша сұрақтар қоя аласыз. Бұл бақылау модельдеуді қара жәшіктегі үкім емес, қайта қарауға болатын гипотезаға айналдырады.

Неліктен екінші ретті реакциялар маңызды

Жаңалықтарға алғашқы реакцияны әдетте болжау оңай. Бағаның өсуі тұтынушыларды ашуландырады; жаңа ереже реттелетін саланы алаңдатады. Болжау қиын нәрсе - екінші ретті реакция : реакцияға реакция.

Топты модельдеу кезінде пайда болуы мүмкін екінші ретті әсерлердің мысалдары:

• Компанияның қорғаныс жауабы кішкентай шағымды менмендік туралы әңгімеге айналдырады.
• Жылдам хабар тарату желісінде қауесет тарап кетеді, бірақ кейінірек қайта пайда болған форум тақырыбында сақталып қалады.
• Одақтастың жылы қолдауын бейтарап агенттер жасырын мәселелердің белгісі ретінде қабылдайды.
• Қарама-қарсы жақтан бастаған екі топ ортақ наразылықты тауып, бір-біріне жақындайды.

Бұл әсерлер тек актерлер бір-біріне уақыт өте келе жауап бергенде ғана пайда болады, бұл раундтар мен естеліктердің мәні осында. Сондай-ақ, бұл көбінесе ұйымдарды таң қалдыратын әсерлер, себебі ешқандай мүдделі тараптармен сұхбат оларды ашпайды.

Жұмыс істеген мысал

Қала әкімшілігі сауда көшесін жаяу жүргіншілер аймағына айналдыру жоспарын жасайды. Жоспарлау тобы жобаны, жол қозғалысы туралы зерттеудің қысқаша мазмұнын және дүкен иелерінен дәйексөз келтірілген жергілікті жаңалықтар репортажын жүктейді. Олар тұрғындардың, дүкен иелерінің, жеткізу компанияларының және жергілікті БАҚ-тың алғашқы айда қалай әрекет ететінін сұрайды және бір елде 40 айналым өткізеді.

Алғашқы турларда ешқандай тосынсыйлар болмайды: дүкен иелері жеткізу туралы алаңдайды, тұрғындар аз шу идеясын ұнатады. Содан кейін екінші ретті үлгі пайда болады. Жеткізу компаниясының агенті таңертеңгі жеткізу терезелері көптеген мәселелерді шешетінін жазады. Форумдағы дүкен иелерінің агенттері мұны байқайды, ал олардың сыны «жоспарға қарсы» дегеннен «жеткізу терезелері жоқ жоспарға қарсы» дегенге ауысады. Сонымен қатар, лентада жергілікті БАҚ агенті тұрғынның тұраққа қатысты шағымын күшейтеді, бұл назарды жеткізуден басқа жаққа аударады.

Сарапшының есебінде жеткізу терезелері қарсыластарды бөлуі мүмкін және тұрақ ең тұрақты тәуекел болып табылады деген қорытынды жасалады. Топ қандай фактілер оның құрылымын өзгертетінін түсіну үшін БАҚ агентімен сұхбат жүргізеді, содан кейін жоспарға тұрақ бөлімін қосады. Модельдеу нақты көше туралы ештеңе дәлелдемеді, бірақ командаға екі нақты, тексерілетін гипотеза берді. Қауесет көп болған жағдайда, қауесеттің таралу сценарийі дәл сол механиканың айналасында құрылған.

Есте сақтау керек шектеулер

Көпшілікті модельдеу динамиканы зерттеу үшін өте тиімді, бірақ оның айқын шектеулері бар:

• Агенттер – құжаттарыңызға негізделген жасанды интеллект модельдері. Мүдделі тараптардың болмауы немесе бір жақты материалдар көрінбейтін аймақтарға әкеледі.
• Нәтижелер сауалнама үлгісі сияқты статистикалық тұрғыдан репрезентативті емес, ал пайыздарды нақты әлемдегі үлестер ретінде оқуға болмайды.
• Әр түрлі бағыттар әртүрлі дамуы мүмкін. Тұрақты үлгілерді жеке драмалық сәттерге қарағанда күшті сигналдар ретінде қарастырыңыз.

Осы шектеулерді ескере отырып, модельдеу - әрі қарай не болуы мүмкін екенін және неліктен екенін көрудің жылдам жолы. Оны өз жағдайыңызда сынап көру үшін консольде тапсырма дайындаңыз .