Mirror Particle ადამიანის ქცევის პროგნოზირებისთვის „სამყაროს მოდელს“ ქმნის

სტარტაპები, რომლებიც ადამიანის ქცევის პროგნოზირებას გვპირდებიან, ბაზარზე სულ უფრო მეტ ყურადღებას იპყრობენ. გასული წლის განმავლობაში, Simile-მა 200 მილიონი დოლარის ინვესტიცია მოიზიდა 2 მილიარდი დოლარის შეფასებით; Aaru-მ 88 მილიონი დოლარი 1 მილიარდიანი შეფასებით; ხოლო Humans&-მა, ხელოვნური ინტელექტის სტარტაპმა, იანვარში 480 მილიონი დოლარის მოცულობის სიდ-რაუნდი დააანონსა 4.48 მილიარდი დოლარის შეფასებით და ადამიანის ქცევის მოდელირებისთვის პლატფორმა Persimmon-ი გაუშვა.

დღეისათვის ადამიანის ქცევის პროგნოზირების სტანდარტული მიდგომა დიდ ენობრივ მოდელებს (LLM) ეყრდნობა, რომლებიც კონკრეტული დემოგრაფიული ჯგუფის როლის მოსარგებად იწვრთნება. თუმცა, სან-ფრანცისკოში დაფუძნებული ორწლიანი სტარტაპი Mirror Particle მიიჩნევს, რომ ეს მიდგომა ფუნდამენტურად მცდარია.

„ეს ჰგავს ნიაგარას ჩანჩქერთან სათამაშო წყლის თოფით მისვლას“, — ამბობს Mirror Particle-ის თანადამფუძნებელი და აღმასრულებელი დირექტორი აბჰივიაკტი აჰუჯა.

Mirror Particle ბრენდებს სთავაზობს ხელოვნური ინტელექტის ძრავას, რომელიც მომხმარებლის ქცევას და ამ ქცევის მიღმა არსებულ მიზეზებს წინასწარმეტყველებს. აჰუჯას განმარტებით, LLM-ები ასობით მილიარდ მონაცემზეა გაწვრთნილი და მცირე რაოდენობის მონაცემებით მათი ქცევის შეცვლა რთულია — ისინი მაინც წარსულში რჩებიან.

ენობრივი მოდელების შეზღუდვები და ახალი ხედვა

აჰუჯას მოსაზრებით, LLM-ები სამყაროს ისე არ აღიქვამენ, როგორც ადამიანები. ენობრივი მოდელები მხოლოდ წერილობითი ენის მოდელირებას ახდენენ, მაშინ როცა ადამიანის ბუნება ვიზუალური აღქმის, სივრცითი აზროვნებისა და სოციალური ინტელექტისგან შედგება. მათზე დაყრდნობა ნიშნავს ისეთი ინფორმაციის მიღებას, რომელიც ადამიანის ქცევის რეალურ პროგნოზირებასთან ნაკლებ კავშირშია.

Mirror Particle სხვა გზას ირჩევს: კომპანია აშენებს ე.წ. „სამყაროს მოდელს“ (world model), რომელიც ნულიდან იქმნება და ახდენს იმის სიმულაციას, თუ რატომ იქცევიან ადამიანები ასე და როგორ იცვლება მათი ქცევა დროთა განმავლობაში. სტარტაპის მიზანია არა სტატიკური პიროვნების, არამედ ცვალებადი ადამიანის აღწერა, რაც გულისხმობს გრძელვადიანი მონაცემების შეგროვებას იმის შესახებ, თუ რა ფაქტორები და რა ხარისხით ახდენს მათზე გავლენას.

მოდელირებისთვის სტარტაპი იყენებს მონაცემთა უნიკალურ კომბინაციას, რომელიც მოიცავს:

• კლიენტების მომხმარებელთა მონაცემებს;
• მიმდინარე მოვლენებს;
• პოპ-კულტურას;
• სოციალურ მედიას და სხვა წყაროებს.

განსაკუთრებული ყურადღება ეთმობა „გამოვლენილ ქცევას“ (revealed behavior) — იმას, თუ რას აკეთებენ ადამიანები სინამდვილეში და არა იმას, თუ რას ამბობენ ისინი გამოკითხვების დროს.

ბაზარზე გასვლის სტრატეგია და პრაქტიკული მაგალითები

Mirror Particle-ის საწყისი სტრატეგია ფოკუსირებულია ბაზრის კვლევაზე, ბრენდინგსა და პროდუქტის სტრატეგიაზე. მაგალითად, კოსმეტიკური ბრენდისთვის სტარტაპს შეუძლია არა მხოლოდ უკეთესი სარეკლამო ტექსტის დაწერა, არამედ იმის დადგენაც, საერთოდ სჭირდება თუ არა სამიზნე აუდიტორიას (მაგალითად, Gen Z-ს) კონკრეტული პროდუქტი.

სტარტაპის ტექნოლოგია მომხმარებელს აწვდის არა მხოლოდ პროგნოზს, არამედ მის მიზეზებსაც — მოტივაციას, შეზღუდვებსა და კონტექსტს. ერთ-ერთი საპილოტე პროექტის დროს, შინაური ცხოველების საკვების ცნობილ ბრენდს აინტერესებდა, რა გამოსახულება უნდა დაეტანა შეფუთვაზე გაყიდვების გასაზრდელად. Mirror-ის ტექნოლოგიამ აჩვენა, რომ ბრენდი არასწორ კითხვას სვამდა.

აღმოჩნდა, რომ ვიზუალს მნიშვნელობა არ ჰქონდა. პრობლემა იმაში მდგომარეობდა, რომ ბრენდი აღიქმებოდა როგორც მასობრივი და იაფი პროდუქტი. გაყიდვები მანამ ვერ გაიზრდებოდა, სანამ კომპანია ამ აღქმასთან დაკავშირებულ პრობლემას არ მოაგვარებდა.

დამფუძნებლები და სამომავლო გეგმები

აჰუჯას ინტერესი ადამიანის ტვინის მოდელირებისადმი მისი ნეირომეცნიერებისა და კომპიუტერული მეცნიერებების განათლებიდან მოდის. წარმოშობით ინდოელი აჰუჯა ტორონტოს უნივერსიტეტში სწავლობდა, სადაც ხელოვნური ინტელექტის პიონერის, ჯეფრი ჰინტონის ნაშრომებით შთაგონდა. მოგვიანებით ის Amazon Robotics-ში მუშაობდა, სადაც თანადამფუძნებლები — უილ სონგი და ტომსონ იენი გაიცნო.

სტარტაპის გრძელვადიანი ხედვაა გახდეს „ადამიანის ქცევის პროგნოზირების ზოგადი შრე“, რომელიც პოპულაციის დონის ანალიზიდან ინდივიდუალურ მონაცემებზე გადავა. აჰუჯას თქმით, ადამიანებს სჭირდებათ უკეთესი მოდელი საკუთარი თავის შესახებ, რათა ეფექტურად იმუშაონ ხელოვნურ ინტელექტთან ერთად და ერთმანეთთან.

Mirror Particle და სხვა ინოვაციური სტარტაპები მომავალ კვირას სან-ფრანცისკოში, TechCrunch Disrupt-ზე წარდგებიან. წლევანდელი Startup Battlefield-ის გამარჯვებულს ვენჩურული კაპიტალისტებისგან შემდგარი ჟიური 15 ოქტომბერს გამოავლენს.