Коллеги, буду благодарен за комментарии по поводу и советы как подступиться к задаче.
Преамбула. Не секрет, что современный подход к построению ИИ сводится преимущественно к поиску способов структурирования и управления знаниями, где конечный результат видится такой умной обучаемой машиной-всезнайкой, которая умеет отвечать на практически любой вопрос. Понятно, что со временем ИИ будет отвоевывать все больше сфер деятельности у человека. Но знания не являются универсальной целью для людей. Многие живут, не забивая себе голову лишними вопросами, и чувствуют себя вполне счастливо. И это логично, потому что человеку нужны прежде всего эмоции. Даже если дать людям инструмент в виде наиумнейшего ИИ, это вряд ли сделает их сильно счастливее. Сейчас мы имеем практически такие же двери в мир знаний через гугл, но это интересно все-таки меньшинству людей. Самым популярным контентом остается развлечение: котики, юмор, ужастики и т.п. Потому что это легкий способ получить эмоцию, особенно в сравнении со скучным чтением длинных научных статей.
Моделирование человека. В то же время, человек не является таким уж неформализуемым объектом. При всем уважении к уникальности людей, они обладают общими свойствами и прозрачными мотивациями, которые лежат отнюдь не в сфере развития интеллекта. Мотивации человека обусловлены эволюционно и для обладателей еще более развитого разума, мы бы выглядели так же прямолинейно, как котики. Именно поэтому типичному комедийному герою снижают интеллект, чтобы его мотивации были очевидны для априори более умного зрителя. И вообще, человек уже практически описан как биологическая модель со своими целями, которая строит прогнозы на свои действия, регулирует поведение в соответствии с этими прогнозами и выдает эмоциональные реакции на результат. Белых пятен остается все меньше. Модель не такая уж и простая, но практически на каждом уровне формализуемая. И идея состоит в моделировании эмоционального восприятия человека. Ставится задача не в построении абстрактного знания по принципу расширения ИИ, а в создании узкоспециализированной системы прогнозирования восприятия входного потока информации.
Реализация. Система должна быть обучаема через библиотеку контента. Админ системы добавляет смешной анекдот в текстовом виде. Понимая принципы работы нашей модели, и цепочку типичных человеческих реакции, вызывающих смех, админ осуществляет интерпретацию из текста в объекты модели. В итоге будет нарабатываться база из интерпретаций контента, которая будет основой обучения и повышения качества результатов. При этом основные вычисления будут производиться над интерпретациями.
Применение.Потенциальный заказчик может быть из сферы развлечений, пиара, рекламы и др. Идея состоит в прогоне создаваемого заказчиком контента через модель и доработки до получения нужного результата его восприятия. Предполагается, что модель будет осуществлять сопоставления с образцами из библиотеки, выявлять неработающий контент, плагиат, подсказывать варианты доработки. Фактически сейчас эту работу выполняют фокус-группы. Вероятно, без них все равно не обойтись, но модель могла бы подключаться еще на более ранних этапах для удешевления процесса создания контента. Модель может быть настраиваема по характеристикам целевой аудитории.
Резюме и вопросы.Тема видится мне довольно перспективной. Моя личная мотивация подкрепляется отсутствием неинтерпретируемых и необъяснимых для меня паттернов в поведении человека. Понятно, что на данном уровне развития ИИ, можно реализовать только примитивные модели, есть сложности с интерпретацией естественного текста, но со временем есть шанс занять нишу, которую вроде бы пока никто не окучивает. Кто-нибудь видел попытки автоматизации в этой области? Можете подсказать области применения с более низким порогом входа? У меня есть лишь теоретическое знакомство с ИИ на уровне курса вуза: пролог, логика предикатов и т.п. Можете предложить ИИ движки, на которых удобно попробовать создать такую модель? А может быть есть открытые системы, где уже можно привязаться к семантике естественного языка?
