Nuspėjamasis modeliavimas nėra magija

Paolo Gaudiano yra matematikas ir pažinimo mokslininkas, kurio dažnai prašoma demistifikuoti nuspėjamojo modeliavimo praktiką verslui. Buvęs Bostono universiteto profesorius, jis paliko akademinę bendruomenę ir tapo vyriausiuoju mokslininku iš Dirbtinio gyvenimo – startuolio, kurio pagrindinis dėmesys skiriamas evoliuciniams algoritmams, – prieš prisijungdamas prie „Icosystem“ jos prezidentu. Įkurta 2001 m., įmonė sukūrė nuspėjamojo modeliavimo sistemas tokiems įvairiems klientams kaip Prancūzijos telefonų kompanija „Orange“, farmacijos milžinė „Eli Lilly“ ir kazino operatorė „Harrah's“. Įmonė, įsikūrusi Kembridže, Masačusetso valstijoje, taip pat dirbo JAV kariuomenėje, pastaruoju metu kūrė modeliavimo programinę įrangą, kad modeliuotų Afganistano infrastruktūros pastangas.

Vyro modelis: Paolo Gaudiano yra nuspėjamojo modeliavimo bendrovės „Icosystem“ prezidentas ir vyriausiasis technologijų pareigūnas.

TR: Kai kuriems žmonėms nuspėjamasis modeliavimas skamba kaip magija, nes jis žada pasakyti, kas nutiks ateityje.

Gaudiano: Ne, tai visai ne magija. Tai būdas pasinaudoti kompiuterių pranašumais, kad būtų galima atkartoti realų pasaulį. Tačiau jūs nenorite atkartoti to, kas atsitiko, jūs norite pamatyti, kas nutiks, jei pasaulis aplink jus pasikeis. O jei ekonomika žlugs? Ką daryti, jei pakeisiu pardavimo strategiją?

Galite atsižvelgti į veiksnius, į kuriuos kitaip yra neįtikėtinai sunku atsižvelgti. Taigi mes neprognozuojame ateities, o tik suteikiame jums geresnį supratimą apie tai, kaip viskas veikia, ir šiek tiek didesnę tikimybę, kad jūsų veiksmai iš tikrųjų klostysis taip, kaip tikitės. Tai sprendimų palaikymo priemonė. Tai daro jūsų intuiciją kiekybiškesnę. Tai suteikia galimybę patikrinti savo intuicijos pagrįstumą naudojant duomenis ir pateikti geresnį atsakymą. Tai viskas.

Jūsų „Icosystem“ technologija yra agentų modeliavimas. Kas yra agentais pagrįstas modeliavimas, iš kur atsirado ši technologija ir kaip ją įgyvendinate?

Agentais pagrįstas modeliavimas jau seniai pradėtas naudoti kaip socialinių mokslų įrankis, padedantis suprasti gyventojų elgesį. Per pastaruosius dešimt metų jis sulaukė pilnametystės. Pagrindinė idėja yra ta, kad kai turite sudėtingą organizaciją ar ekosistemą, lengviau suprasti ir imituoti individų elgesį ir tai, kaip jie sąveikauja vienas su kitu ir savo aplinka, nei sugalvoti kokį nors matematinį dėsnį, nurodantį, kaip gyventojai elgiasi.

Kokie agentai dalyvauja šiuose modeliavimuose?

Agentai yra bet kokių mūsų tiriamos sistemos elementų kopijos. Paprastai jie yra žmonės, taigi, jei sprendžiame rinkodaros problemą, jie yra vartotojai. Bet jie taip pat gali būti įmonės darbuotojai, automobiliai greitkelyje arba kompiuteriai tinkle.

Jūs imituojate dalykus iš apačios į viršų. Jūs tiesiogine prasme fiksuojate detales, kaip šie elementai veikia ir kaip jie jungiasi vienas su kitu. Pasirodo, tai labai galingas būdas numatyti, kaip elgsis visa sistema. Nešiojamame kompiuteryje galiu paleisti 100 000 vartotojų, kurie apsipirkinėja ir žiūri reklamą, modeliavimą, o tai užtruks dvi minutes. Žvelgiant į rezultatus, galite kitaip galvoti apie savo problemą.

Ką reiškia kitoks mąstymas?

Pavyzdžiui, vykdome projektą kariniam jūrų laivynui, padedame jiems suprasti atstatymą tokiose teritorijose kaip Afganistanas ir kaip tai suderinti su strategine komunikacija. Taigi sukūrėme modelį, kuriame atsižvelgiama į Afganistano piliečius ir į tai, kaip jie susiduria su aplinkiniais dalykais, pavyzdžiui, tarptautinėmis komandomis, Talibanu.

Karinis jūrų laivynas mūsų klausia: kaip jūs žinote, kad modelis yra teisingas? Tačiau tai mažiau susiję su teisingumu [apie tai, kaip žmonės bendrauja dabar], o apie supratimą, kokias prielaidas [apie būsimus įvykius] gali sukelti. Nežinau, kaip dažnai Afganistano piliečiai kalbasi vieni su kitais apie vandenį. Bet galiu atlikti 20 skirtingų modeliavimų su 20 skirtingų prielaidų.

Kokį rezultatą bandote pasiekti?

Jei esu atsakingas už kai kuriuos karius Afganistane ir turiu išteklių, pinigų – ką man daryti dėl gydymo, saugumo, švietimo sistemų? Ar aš statau šulinius šiame kaime – čia statau vieną šulinį, ar ten du ar tris? O gal dėti pinigus į veterinarinę paramą? Ar man geriau reklamuotis per radiją, o ne per televiziją, ar turėčiau mesti lankstinukus iš lėktuvo, ar turėčiau eiti į maldos vietas – kad jie išgirstų mano, o ne oponento žinią?

Tai mažiau susiję su numatymu, [ar] išleidus 5 USD, nuomonė pasikeis 2 procentais, o daugiau apie tai: aš turiu šiuos penkis skirtingus veiksmų planus. Kurie gali būti sėkmingiausi ir kodėl? Kalbama apie: tai diapazonas, padėkite man suprasti, kas veiks, o kas ne ir kodėl. Galite tiesiogine prasme atsekti, kodėl.

O kaip pavyzdžiai iš verslo pasaulio? Pavyzdžiui, ką darėte su „Orange“, Prancūzijos telefonų kompanija?

Jie buvo susirūpinę dėl [kompiuterių] virusų plitimo per mobiliųjų telefonų tinklus. Taigi sukūrėme šimtų tūkstančių vartotojų modeliavimą ir tai, kaip virusai gali plisti. Mes paėmėme duomenis iš tikrų virusų ir užsikrėtimo rodiklių. Modeliavome vartotojų elgesį. Jūs galite būti metro, o kažkas šalia jūsų naudojasi telefonu su virusu, o jūs naudojate „Bluetooth“ ir jis prašo prijungti jūsų ausines prie jo telefono, o jei pasakysite „taip“, galite pasigauti virusą iš kitą telefoną. Arba galite tai sugauti siųsdami duomenis SMS žinute. Mes numatėme užsikrėtimo dažnį ir padėjome sukurti strategijas, kaip užkirsti kelią plitimui, kai virusas suleidžiamas į sistemą.

Suprantu, kad norint pradėti tokį nuspėjamojo modelio projektą, reikia kelių šimtų tūkstančių dolerių ir daugiau. Ar yra koks nors būdas tas išlaidas sumažinti?

Štai čia viskas darosi įdomesnė. Tiesa, kai vykdome nestandartinius projektus, praktiškai neįmanoma juos pradėti už mažiau nei 300 000 USD. Tai skirta pirmajai versijai, kuri veikia jūsų darbalaukyje, ir ji nėra visiškai funkcionali. Ir tai gali virsti daugiamečiu, kelių milijonų dolerių projektu.

Tačiau dabar mes galime pakartoti darbą tam tikrose pramonės šakose. Pavyzdžiui, vartotojų elgsenos srityje sukūrėme agentu pagrįstą modeliavimą, skirtą prekės ženklo reklamos investicijų grąžai įvertinti, ir galime licencijuoti įrankį klientui už kelis tūkstančius dolerių per mėnesį. Tai atskira įmonė, kurią inkubuojame, vadinama koncentrine IG. Taigi sumažinome įėjimo slenkstį, ir daug patraukliau, kai galėsime naudoti modelį vos kelis mėnesius.

paslėpti