Google怎麼知道我喜歡什麼?首席科學家告訴你!

新頭殼newtalk | 簡育詮 綜合報導
1970-01-01T00:00:00Z
Google AI首席科學家紀懷仁準備來台灣分享自己的AI經驗。   圖:Google提供
Google AI首席科學家紀懷仁準備來台灣分享自己的AI經驗。   圖:Google提供

你是否懷疑,為什麼Google總知道你喜歡什麼遊戲、看什麼Youtube影片?其實,一切都是機器學習與人工智慧的結果。本次Google與科技部合作,推出「Google AI創新研究營」,也趁此交流機會,Google派出駐美國Google山景城總部AI首席科學家紀懷新,主持「機器學習技術論壇」,分享Google機器學習技術如何打造出更精準的推薦系統。紀懷新根據自己長期累積針對網路搜尋與線上社群系統的研究經驗,以及對使用者行為所帶來的社群效應的洞察,探討Google如何利用AI技術了解使用者偏好、以提供更個人化服務、創造更好使用者體驗。

如今,Google Play上已經有超過100萬個應用程式、10億個活躍用戶、去年有820億的用戶下載量。數字傲人,但背後也代表傳統「推薦」功能必須要迎接新的改變,才能吸引更多用戶。傳統的推薦方式是讓用戶對程式或影片等評分,再用用戶評分的數據去猜測該用戶對推薦內容可能會喜歡。然而,新的個人化推薦要考慮得更多。

即使是同一個用戶,在不同「情境下」他的喜好也會改變。例如說,可能早上剛起床想要看新聞、中午想要用通訊軟體、晚上想要玩遊戲。也可能在台灣用LINE、在中國就要用微信等情境,會依照使用者所處時空而發生改變,外界發生在使用者身上的事會讓他的喜好改變。所以如果要進行更量身訂做的推薦體驗的話,就要把「情境」這點也加進運算法中。

紀懷新表示,透過新的把使用者、情境與項目配對,機器學習成功打造出新的個人化推薦,提升使用者體驗。在個人化推薦的幫助下,Google Play的應用程式安裝率上升了3.3%。他表示個人化推薦的機制仍需進步,將在推薦模型中加入「因果關係」的考量,預測使用者未來體驗被推薦系統影響的程度。

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