Mirror Particle — odamlarning xatti-harakatlarini bashorat qilish uchun yangi yondashuv

Odamlarning xatti-harakatlarini bashorat qilishga ixtisoslashgan startaplar hozirgi kunda katta diqqatga sazovor. So'nggi yilda Simile 200 million dollar miqdorida mablag' yig'ib, 2 milliard dollar bahosi bilan baholanmoqda; Aaru esa 88 million dollar miqdorida mablag' yig'ib, 1 milliard dollar bahosi bilan baholanmoqda. Bundan tashqari, humans& AI startapi yanvar oyida 480 million dollar miqdorida boshlang'ich mablag' yig'ib, 4.48 milliard dollar bahosi bilan baholanmoqda.

Hozirgi kunda odamlarning xatti-harakatlarini bashorat qilishning asosiy usuli katta til modellariga (LLMs) tayanadi. Bu modellar maqsadli demografiyani rol o'ynash uchun so'rovlar bilan ta'minlanadi yoki aniqlanadi. Lekin, ikki yillik San-Fransisko startapi Mirror Particle bu usulni noto'g'ri deb biladi.

LLMlarning cheklovlari

Mirror Particle asoschisi va bosh ijrochi direktori Abhivyakti Ahuja, LLMsni 'super soaker'ga o'xshatadi, uni 'Niagara Falls'ga olib kelgani kabi. 'LLMsni yuzlab milliard ma'lumotlar bilan o'rganilgan. Qanchalik ko'p ma'lumot bilan uning xulq-atvorini ta'sir qilish mumkin? U hali ham o'tmishda qolib ketgan', deydi Ahuja.

Ahuja, LLMs odamlar singari dunyoni ko'rmaydi, deb hisoblaydi. 'LLMs yozilgan tilni modellashtiradi, lekin odamlar vizual idrok, fazoviy fikrlash va ijtimoiy intellektdan iborat', deydi u. Ushbu modellarni ishlatish, odamlarning e'tibor qilmagan narsalar asosida tushuntirishni anglatadi, bu esa odamlarning xatti-harakatlarini bashorat qilishda muhim emas.

Mirror Particlening yondashuvi

Mirror Particle boshqa yondashuvni tanlaydi: aslidan boshlab qurilgan dunyo modelini quradi. Bu model odamlarning nima uchun va qanday xatti-harakat qilishlarini simulyatsiya qiladi va vaqt oʻtishi bilan odamlarning xatti-harakatini o'zgartirishini ko'rsatadi.

'Biz statik odamni qamrab olmoqchimiz. Biz o'zgaruvchan odamni qamrab olmoqchimiz. Bu esa odamlarning qanday o'zgarishlarini, ularga qanday sabablar ta'sir qilishi va qanchalik darajada ta'sir qilishi haqidagi uzun muddatli ma'lumotlarni qamrab olishni anglatadi', deydi Ahuja. Agar odamlar o'zgarmasa, bu ham biror narsa haqida signal beradi, deb qo'shadi u.

Mirror Particle allaqachon angel mablag'ini yig'ib olgan va birinchi ventura mablag'ini yopish arafasida. Kompaniya, shuningdek, TechCrunchning mashhur startap musobaqasi Startup Battlefieldda ishtirok etadi.

Ma'lumotlar kombinatsiyasi

Startap, mijozlarining mijoz ma'lumotlari, hozirgi voqealar, pop-madaniyat, ijtimoiy tarmoqlardan iborat maxsus ma'lumotlar kombinatsiyasiga tayanadi. Ushbu ma'lumotlar demografik segmentni modellashtirish uchun ishlatiladi, uni vaqt oʻtishi bilan o'zgaruvchan tizim sifatida ko'rib chiqadi va motivatsiyalarni qanday o'zgarishini kuzatadi.

Ko'p e'tibor 'ochiq xatti-harakat'ga qaratilgan — odamlar qanday harakat qilishlariga, emasmanki, o'zlarini aniqlash uchun so'rov javoblariga.

Bozor strategiyasi

Rivojlanayotgan bozor strategiyasi bozor tadqiqotlari va brend va mahsulot strategiyasiga qaratilgan. Mirror, masalan, go'zallik brendi uchun Gen Zga murojat qiluvchi reklama matnini yozishdan tashqari, ushbu demografiyaning ushbu mahsulotga qiziqishini aniqlashga yordam berishi mumkin.

'Agar [maqsadli demografiya] ko'z qoplamalari istamasaydi? Agar siz ushbu bozorga mahsulot sotmoqchi bo'lsangiz, pushtga qaratish yaxshiroq variant bo'lishi mumkin', deydi Ahuja.

Mirror Particlening bashorat qilish dvigateli mijozlarga hozirgi yoki kelajakdagi xatti-harakatning 'nima uchun'ni beradi — motivatsiyalar, cheklovlar va qo'shimcha kontekstni beradi, bu esa brendlarga aqlli qarorlar qabul qilishga yordam beradi.

Dastlabki sinovlar

Bir nechta dastlabki sinovlardan birida, mashhur hayvonlar oziq-ovqat brendi quti yuziga qanday tasvirlarni joylashtirish kerakligini bilishni xohladi. Tovuq? Go'sht? Sabzavotlar? Mirrorning texnologiyasi brend noto'g'ri savol berganini aniqladi. Tasvir muhim emas edi. Muammo shundaki, brend juda tanilgan edi va uni massaviy bozor va arzon deb bilishgan, savdolar esa bu tasavvurni hal qilguncha to'xtab qoladi.

'Biz modelimizni rivojlantirishimizning yo'li bolaning dunyo haqidagi bilimini o'rganishiga o'xshaydi', deydi Ahuja, bolalar ko'rishdan boshlab, tilga, jismoniy idrokka va ijtimoiy intellektga o'tishini ta'kidlaydi.

Asoschilar va kelajak rejalari

Bu asosiy qiziqish odam miyasini modellashtirishdan kelib chiqadi, Ahuja neyroilmiyot va kompyuter fanlarini o'rganadi. Hindistonda tug'ilgan, u Toronto universitetida tahsil olgan va AI pioneri Geoffrey Hintonning neyron tarmoqlarga hissa qo'shishi bilan ilhomlangan. Ahuja Amazon Roboticsda ishlagan, u yerda robotlarni quradigan robotlarni qurgan. U yerda u hamkasblari Will Song va Thomson Yen bilan tanishgan. Song o'z faoliyatining bir qismini sotuv shaxslashtirish dvigatellarini qurishda o'tkazgan, Yen esa chuqur o'rganishni odamlarning xatti-harakatlarini tushunish uchun ishlatgan.

Startapning uzoq muddatli maqsadi 'odamlarning xatti-harakatlarini bashorat qilish uchun umumiy qatlam bo'lish' va umumiy aholini tahlil qilishdan shaxsiy darajada tushuntirishlarga o'tishdir.

'Biz faqat odamlar haqidagi yaxshiroq model kerak, agar biz AI bilan birga ishlashni va bir-birimiz bilan ishlashni xohlarsak', deydi Ahuja.

Mirror Particle va boshqa ko'plab innovatsion startaplarni TechCrunch muharrirlar jamoasi tomonidan tekshirilgan, keyingi hafta San-Fransiskodagi Disrupt tadbirida ko'rishingiz mumkin. Bu yilgi Startup Battlefield gʻolibi 15-oktyabr chorshanba kuni kechqurun VC hakamlar jamoasi tomonidan aniqlanadi.