Сунъий интеллект фойдаланувчи хатти-ҳаракатларини башорат қилиши мумкинлигидан хабарингиз бор. Кўп жиҳатдан филм ва сериалларни танлаш AI томонидан белгиланади, нейротармоқ асосида замонавий онлайн кинотеатрларнинг тавсия тизимлари ишлайди. Стриминг видеосервисларда сунъий интеллектга асосланган тавсиялар тизими қандай ишлайди? Ҳикоямиз шу ҳақда.

Cунъий интеллект ҳақида қисқача

Cунъий интеллект (AI) муайян вазифаларни бажариш учун инсон хатти-ҳаракатларига тақлид қила оладиган ва олинган маълумотлар асосида аста-секин ўргана оладиган тизимдир. Сунъий интеллект ҳақида гап кетганда, кўпчилик яширинча дунёда ўз устунлигини исботлашга тайёрланаётган гуманоид машинани тасаввур қилади. Aммо, аслида, сунъий интеллект маълумотларни таҳлил қилиш ва башорат қилиш қобилиятимизни кенгайтира олади, лекин ҳеч қандай ҳолатда одам ўрнини босмайди. Чунки бугунги кундаги мавжуд тизимларни жуда тор доирадаги соҳаларда қўллаш мумкин.

Сунъий интеллектга ҳар куни дуч келамиз. Чат-бот ва овозли ёрдамчилар билан мулоқот қиламиз, тирбандликларни ҳисобга олган ҳолда маршрутларни тузамиз, смартфонда юз билан очиш функциясидан фойдаланамиз ва онлайн матнларни бошқа тилларга таржима қиламиз. Сунъий интеллект жуда катта ҳажмдаги маълумотларни қайта ишлашга қодир, шунинг учун у инсон ҳаётининг турли соҳаларида қўлланилади.

Онлайн кинотеатрдаги тавсиялар тизими қандай ишлайди?

Кўпинча фойдаланувчилар онлайн кинотеатрдан маълум бир филм ёки сериални эмас, балки "шунчаки бирор нарсани томоша қилиш" учун фойдаланишади. Шунинг учун ҳар қандай замонавий видеохизмат шунчаки қидирув функциясига эга контент кутубхонаси эмас.

Фойдаланувчига уни қизиқтирадиган ва хизматдан фойдаланишда давом этишига ёрдам берадиган филм ёки сериал таклиф қилинади. Саҳифаларда томошабинлар учун аниқ нима кўрсатилиши тавсиялар тизими билан белгиланади.

Сунъий интеллект аста-секин интерфейснинг ортиб бораётган майдонини мослаштиради ва рўйхатдан ўтгандан сўнг деярли дарҳол ҳар бир томошабин учун мос таркибни тахмин қилишга ҳаракат қилади. Aгар фойдаланувчи янги бўлса ва унинг афзалликлари ҳақида озгина маълумот мавжуд бўлса, тизим шахсий таркибнинг фақат кичик қисмини беради. Aсосан, танловлар тоифадаги тасодифий, машҳур филм ва сериаллардан иборат бўлади. Вақт ўтиши билан тизим аста-секин ўрганади ва тўпланган маълумотлардан фойдаланиб, томошабинга мослашади: хизматдан қанчалик тез-тез фойдаланилса, у тавсияларда филм ва сериалларнинг мос таклифларини қабул қилади.

Натижада, ҳар бир ўзига хос мижознинг профилига қараб, тизим турли нисбатларда қуйидагиларни таклиф қилади:

• машҳур филмлар;
• мижоз аввал томоша қилган филмлар ва сериаллар;
• фойдаланувчи учун типик бўлмаган жанр янгиликлари (бу хилма-хилликни ошириш ва ҳали пайдо бўлмаган мижозларнинг мумкин бўлган афзалликларини ўрганиш учун амалга оширилади);
• тадбирлар танлови (масалан, Янги йил учун ёки муҳим воқеа-ҳодиса учун).

Қандай ишлайди?

Ҳар бир аниқ томошабин учун тўғри видеони танлаш кўп даражали тавсиялар тизими томонидан амалга оширилади. У фойдаланувчи ва унинг хатти-ҳаракатларини таҳлил қилувчи алгоритмларга, шунингдек, хизматдаги бутун видео маълумотлар базасига асосланган. Муаммога қараб, бу оддий алгоритмлар (масалан, фойдаланувчи сегментидаги оммабоплик) ва бир кишининг турли хил қизиқишларини ҳисобга оладиган мураккаброқ нейрон тармоқ ёндашувлари бўлиши мумкин.

Мисол учун, агар фойдаланувчи корейс мелодрамалари, детективлари ва зомби филмларини томоша қилса, модел мижознинг бир нечта турли қизиқиш гуруҳларига эга эканлигиниҳисобга олади. Aсосан, бундай фойдаланувчига "драма", "детектив" ва "зомби ҳақида" кластерларидаги контент тавсия этилади. Aммо аслида биз тушунамизки, ҳеч ким доимий равишда фақат учта мавзудаги филмлар ва телекўрсатувларни кўрмайди. Шу сабабли, алгоритмлар тегишли соҳалардан танловларни чиқаради: масалан, "турк сериаллари", "триллерлар", "апокалипсисдан кейинги филмлар" ва бошқалар.

Aлгоритмлар қандай маълумотларни ҳисобга олади?

Aгар ҳали ҳеч нарсани кўрмаган янги мижозлар ҳақида гапирадиган бўлсак, иловадаги биринчи ҳаракатлар, сотиб олиш канали ва экотизимидаги ҳаракатлар ҳақидаги маълумотларга асосланиб, уларнинг мумкин бўлган қизиқишлари ҳақида тушунчага эга бўлиш мумкин.

Фойдаланувчи хизматдан фойдаланишни бошлагандан сўнг, унинг профили аста-секин қаерга босганлиги, нимани қидирганлиги, нимани ва қачон қараганлиги ҳақидаги маълумотлар билан бойитилади. Ҳар бир атрибутнинг ўзига хос оғирлиги бор: масалан, босишлар бизга кўришларга қараганда фойдаланувчининг қизиқишлари ҳақида камроқ маълумот беради ва қисқа кўришлар (бир неча дақиқадан камроқ) катта материалга қараганда анча кам маънони англатади.

Бундан ташқари, модел ҳаракатнинг "муддати" нима эканлигини тушунади: янги ҳаракатлар юқори вазнга эга. Шунинг учун, фойдаланувчининг қизиқишлари ўзгарганда, тавсия қилувчи тизим тезда қайта қурилади. Шу билан бирга, агар фойдаланувчи қизиқишларининг янги вектори кейинги ўзаро таъсирлар билан қўллаб-қувватланмаса, модел буни тан олади ва тўпламларни кўпроқ таниш мавзуларга қайтаради.

Фойдаланувчилардан ташқари, алгоритмлар кутубхонадаги ҳар бир сарлавҳа (сарлавҳалар серияси) ҳақида маълум маълумотларга эга. Бу филм ва сериаллар ўртасидаги фарқларни тушуниш учун оддий параметрлар даражасида, масалан, чиқарилган йили ёки актёрлар ҳақидаги маълумотлардир.