Понимание того, как ИИ влияет на социальные сети
С достижениями в области искусственного интеллекта изменения в социальных сетях достаточно велики. ИИ не только влияет на визуальные эффекты, которые мы видим, но также может влиять на наши мысли, взгляды и выражения. В этой статье мы рассмотрим технические аспекты того, как ИИ, в частности машинное обучение, статистика и глубокое обучение, влияют на многие факторы социальных сетей. Мы также кратко рассмотрим некоторые алгоритмы, которые используются компаниями для создания, продвижения, рекламы или управления социальными сетями. Затем мы перейдем к перечислению преимуществ и недостатков использования ИИ в социальных сетях. В заключение я выскажу свои последние мысли и свою точку зрения на эту тему.
Такие популярные в наше время социальные сети используют дети, подростки и взрослые. Большинство людей используют социальные сети для участия в социальных сетях, просмотра веб-сайтов или публикаций (или просто некоторых мемов), саморекламы, рекламы или просто просмотра и прокрутки страниц. Однако понимание того, как именно ИИ используется в социальных сетях, имеет решающее значение для понимания того, почему ИИ может иметь такое влияние. Давайте попробуем интуитивно и просто понять различные задачи вместе с используемыми алгоритмами.
1. Обнаружение спама в электронной почте:
Классификация. Для обнаружения спама в электронной почте используются алгоритмы.
Начиная с чего-то довольно простого, у нас есть обнаружение спама в электронной почте. Различные алгоритмы машинного обучения, такие как Наивный Байес, вспомогательные векторные машины, K-ближайшие соседи и случайные леса среди многих других алгоритмов, могут использоваться для фильтрации спам-сообщений и классификации, является ли полученное электронное письмо спамом или нет. Расширенное обнаружение спама может быть выполнено с использованием таких методов, как нейронные сети или оптическое распознавание символов (OCR), которое также используется такими компаниями, как Gmail, для фильтрации спама.
2. Предложения друзей:
Кластеризация обычно используются для предложений друзей.
Эти алгоритмы варьируются от кластеризации K-средних, иерархической кластеризации до пространственной кластеризации приложений с шумом на основе плотности (DBSCAN).
Технологические гиганты, такие как Facebook, часто используют алгоритмы кластеризации и пытаются связать пользователей с общими друзьями и общим кругом друзей. Концепция узлов и эго-графов, аналогичная приведенному выше графику, обычно используется Facebook для отправки предложений друзей пользователям. Чтобы понять это на простом примере, предположим, что пользователь «A» дружит с пользователем «B», а пользователь «B» дружит с пользователем «C». Существует высокая вероятность того, что пользователь «A» или «C» получит предложение дружбы, поскольку у него есть общий друг в пользователе «B». По мере роста круга друзей и связей сложность графиков также увеличивается. Алгоритмы часто регулярно обновляются, чтобы обеспечить оптимальную производительность для предложений.
3. Системы рекомендаций:
Рекомендации, которые могут быть либо методами фильтрации на основе контента, системами совместной фильтрации, либо гибридными системами фильтрации, которые представляют собой сочетание как контентной, так и совместной фильтрации.
Системы рекомендаций - одна из самых важных вещей на любой платформе социальных сетей. Все платформы, такие как YouTube, Netflix, Amazon, Facebook и большинство технологических гигантов, широко используют системы рекомендаций. Это один из неотъемлемых аспектов, которые способствуют успеху рекламного мероприятия или продукта, который просматривается или продается соответственно. Внедряются сложные алгоритмы рекомендаций, чтобы добиться лучшего прогнозного поиска и привлечь больше клиентов. Тип контента, который вы просматриваете, или тип продуктов, которые вы смотрите / покупаете, повлияет на тип контента или продукта, который вам обычно рекомендуют. Существует также рекомендация, согласно которой другим людям, которые смотрели определенное видео или фильм, понравилось другое видео или фильм. Это похоже на проданные продукты, где предполагается, что пользователи, купившие определенный продукт, также купили другой продукт. Рекомендательные системы также используются при продвижении новостных агентств и статей в СМИ. Здесь обычно возникают споры, так как иногда возникает подозрение, что определенная точка зрения или пропаганда более рекомендуются по сравнению с другими.
4. Чат-боты:
Алгоритмы глубокого обучения с нейронными сетями и обработкой естественного языка (NLP) - самые популярные алгоритмы чат-ботов, которые используются сегодня. Также можно использовать множество других алгоритмов машинного обучения. В глубоком обучении более популярны lstms, и предпочтительна последовательность для последовательного выполнения моделей с вниманием.
Спрос на качественные чат-боты растет с каждым днем. Основная причина, по которой чат-боты так популярны сейчас, заключается в том, что они могут предоставлять автоматические ответы о веб-сайте или определенной теме. Они могут ответить на часто задаваемые вопросы и помочь новым пользователям на веб-сайте, приветствуя их и рассказывая им о конкретном сайте. Хорошо обученный чат-бот может даже разговаривать с пользователем, как человек-помощник. Чат-боты также могут участвовать в беседах и помогать пользователю понять, о чем сайт, при продвижении сайта или веб-страницы в социальных сетях. Они также могут рекламировать и улучшать взаимодействие с пользователем. Все эти факторы делают чат-ботов чрезвычайно важными для любого небольшого стартапа или любого крупного веб-сайта, поскольку это экономит много человеческих усилий и ресурсов.
5. Реклама:
Могут использоваться различные алгоритмы и методы машинного обучения и глубокого обучения.
Реклама, несомненно, является самым важным элементом любой платформы социальных сетей, поскольку она является основной формой дохода для большинства из этих платформ. Передовые алгоритмы искусственного интеллекта можно использовать для более качественной генерации рекламы, тем самым увеличивая прибыль и получаемую прибыль. В социальных сетях размещается разнообразная реклама, которая также является способом продвижения продуктов, и знание того, какому пользователю нравится конкретный тип рекламы / продукта, может иметь решающее значение для повышения частоты кликов по рекламе и, таким образом, получения большей отдачи. Рекламодатели платят огромные суммы платформам социальных сетей за продвижение своей рекламы или поддержки, и это очень выгодно для организаций. Однако иногда это также может привести к проблемам, когда платформы социальных сетей рекламируют такие вещи, как политические или социальные объекты. Примером этого является политическая реклама в Facebook.
Преимущества ИИ в социальных сетях -
Преимущества ИИ в платформах социальных сетей огромны. Нельзя отрицать, что искусственный интеллект изменил и улучшил социальные сети, как никогда раньше. Все, начиная от обнаружения спама, лучших предложений друзей и высококачественных рекомендаций, является исключительным улучшением. Достижения в области искусственного интеллекта также помогают пользователям создавать собственные веб-сайты и привлекать больше трафика с помощью современных технологий искусственного интеллекта. Создавая настраиваемых чат-ботов, взаимодействие между клиентами может быть улучшено, а качественные ответы гарантируют рост продаж конкретного продукта или просто привлечение большего количества зрителей и трафика на платформы / веб-сайты социальных сетей. Возможность более качественной рекламы и поддержки продуктов помогает создателям контента также получать большие выгоды от искусственного интеллекта в социальных сетях.
Недостатки ИИ в социальных сетях -
В социальных сетях есть множество преимуществ искусственного интеллекта, но его ни в коем случае нельзя назвать идеальным. Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения подвержены ошибкам. Иногда это может оказаться дорогостоящим, если покупателям не сообщается надлежащий ответ. Также обнаружено, что алгоритмы иногда имеют тенденцию продвигать один вид пропаганды или определенные точки зрения больше, чем другие, и это также может быть чрезвычайно тревожным, поскольку чрезвычайно важен сетевой нейтралитет. Неисправность этих алгоритмов для невидимых данных также может отрицательно сказаться на зрителях или покупателях.
Последние мысли:
Лично я считаю, что искусственный интеллект меняет социальные сети чрезвычайно интригующим и увлекательным. Я счастлив внести свой вклад в развитие ИИ и технологий, и мне нравится направление, в котором мы движемся. Однако бесспорно, что есть некоторые побочные эффекты, и также чрезвычайно важно поддерживать сетевой нейтралитет. Работа социальных сетей состоит в том, чтобы вдохновлять создателей и обеспечивать социальные сети, но они не влияют напрямую на взгляды или мнения. Идея автора - завязать разговор и дискуссию на эту тему. Я с нетерпением жду того, как ИИ повлияет на социальные сети в следующие 10 лет. Надеюсь, вам понравилось читать эту статью, и желаю всем прекрасного дня!
