V laboratóriu Mercury Machine Learning Lab budú vedci z Amsterdamskej univerzity (UvA) a Delftskej technickej univerzity (TU Delft) v Holandsku spolupracovať so spoločnosťou Booking.com na rôznych vylepšených odporúčacích systémoch. Spolupráca poskytuje jedinečnú príležitosť testovať techniky umelej inteligencie v reálnom svete a umožňuje bezpečne vyvinúť nové metódy strojového učenia pre široké použitie, napríklad v mobilite, energetike alebo zdravotníctve.
Každý deň milióny cestujúcich z celého sveta prijímajú na serveri Booking.com rôzne rozhodnutia týkajúce sa ich nadchádzajúcich cestovných plánov. So všetkými týmito klepnutiami a kliknutiami na fotografie nehnuteľností a posúvaním sa vo výsledkoch vyhľadávania má Booking.com má prirodzene množstvo štatistík o údajoch, ktoré spoločnosti majú pomôcť vykonať zmeny na platforme s cieľom zlepšiť zákaznícku skúsenosť. Ako okrem zodpovednosti za bezpečné a etické zaobchádzanie so všetkými týmito informáciami, ako správne analyzujete všetky tieto údaje a pokračujete v poskytovaní užitočných odporúčaní zákazníkom? Je to, čo funguje dobre pre holandského cestovateľa, rovnako dôležité aj pre cestovateľa z Japonska? A ako zaistíte, aby zákazníci naďalej dostávali zaujímavé cestovné odporúčania, ktoré sú pre nich relevantné, bez toho, aby uviazli vo filtračnej bubline?
Na ceste k ešte lepším odporúčaniam
Jedným zo spôsobov, ako pochopiť, čo predstavuje dobré odporúčanie, je pohľad na to, čo si vybrali predchádzajúci cestujúci, a na skúsenosti, ktoré priniesla ich voľba. Na učenie sa takýmto spojeniam a preferenciám sú vhodné techniky strojového učenia. Problémom však je, že spojenia a preferencie nájdené v dátach nie sú informované iba o voľbách ostatných cestujúcich, ale aj o návrhoch a výberoch, ktoré im systém ukázal. V laboratóriu Mercury Machine Learning Lab budú vedci z Amsterdamskej univerzity a Delftskej technickej univerzity spolupracovať s dátovými vedcami z Booking.com na vývoji metód, ktoré zabezpečia, aby sa zabránilo tomuto typu zaujatosti a aby naučené spojenia zostali presné v novom alebo inom kontexte.
Od triedy až po elektronický obchod v reálnom čase
Joris Mooij, vedecký riaditeľ laboratória Mercury Machine Learning Lab na UVA uviedol: „Je to pre nás ako výskumníkov obrovská príležitosť získať prístup k živému súboru globálnych údajov a mať možnosť experimentovať na platforme Booking.com.“ Frans Oliehoek a Matthijs Spaan, vedeckí riaditelia z TU Delft, súhlasia. Oliehoek uviedol: „Testovaním techník umelej inteligencie v reálnom svete môžeme lepšie porozumieť obmedzeniam súčasných najmodernejších metód v oblasti posilňovacieho učenia a tiež vylepšiť aplikáciu umelej inteligencie v praxi.“ Spaan dodal: „Zameranie laboratória na vývoj lepších algoritmov pre odporúčacie systémy je pre našu spoločnosť vysoko relevantné, pretože tieto systémy vedú mnohé z našich digitálnych interakcií. Riešením základných výziev týkajúcich sa umelej inteligencie budú výsledky laboratória cenné aj v iných doménach.“
Onno Zoeter, hlavný vedecký pracovník v oblasti údajov a vedecký riaditeľ Booking.com dodal: „Na rozdiel napríklad od nemocničného scenára, keď experimenty s rôznymi typmi odporúčacích systémov založených na dátach môžu mať pre pacientov a ich navrhované liečebné protokoly skutočné následky pre život a smrť, testovanie prístupov, modelov a hypotéz s cestovnými údajmi z Booking.com nemá rovnaké dôsledky na verejné zdravie. To znamená, že môžeme bezpečne testovať a vyvíjať nové metódy strojového učenia, ktoré majú tiež potenciálny dopad ďaleko za cesty rezervované na našej platforme.“
Učenie z iných jazykov
Umelá inteligencia a spracovanie prirodzeného jazyka sa už používajú na vykonávanie mnohých dôležitých úloh v rôznych jazykoch, napríklad na kategorizáciu kontrol a zisťovanie podvodov. Vedci budú hľadať spôsoby, ako vytvoriť systém s viacerými jazykmi, v ktorom môžu menšie jazyky ťažiť z poznatkov, ktoré sa naučili v modeloch a sériách experimentov s jazykmi, ktorými sa hovorí v širšom rozsahu. To by malo spoločnosti Booking.com umožniť ešte rýchlejšie podporovať všetkých 44 jazykov a dialektov, v ktorých je ich platforma zákazníkom k dispozícii v rôznych nových kontextoch.
Rozvíjať talent
Laboratórium Mercury Machine Learning Lab bude súčasťou ICAI, inovačného centra pre umelú inteligenciu. Laboratórium poskytne absolventom strojového učenia prvotriedne možnosti zostať v Holandsku a viesť inovatívny výskum, vďaka ktorému budú mať dôležité talenty spojenie s holandskými univerzitami a priemyslom.
Okrem existujúcich výskumných pracovníkov bude Mercury Machine Learning Lab pozostávať zo šiestich kandidátov na doktorandské štúdium a dvoch postdoktorandov, ktorí budú v priebehu nasledujúcich piatich rokov pracovať na šiestich rôznych projektoch týkajúcich sa problémov so zaujatosťou a generalizáciou. Dva dni v týždni strávia v kancelárii na Booking.com výskume a aktívnou účasťou v súvisiacich prúdoch experimentov, aby otestovali svoje hypotézy.
Zdroj: https://sciencebusiness.net; https://www.uva.nl, zverejnené: 25. 6. 2021, autor: rpa
