Collective Intelligence

Список тем и докладов с QuantCon 2023. Интересно посмотреть о чем сейчас говорят и что в тренде.

TL;DR

* Инструменты - обсуждают все то, что использовалось в работе лет 10 назад. Просто теперь эти подходы проникают шире в массы и коммерческие проекты. Читатели основого канала так или иначе знакомы с этим.

* Методологии - по краткому описанию мало что понятно. Каких-то ноу-хау не заметил, хотя некоторые мастер классы обещают интересную инфу. В основном идет переосмысление существующих подходов.

* Про карьеру и место исследователя в этом мире :)

Все презентации доступны в папочке (а тут одна больша преза с 2022 года). Там больше деталей. Пролистал и понял, что отсюда можно подчерпнуть набор кейсов-примеров.

P.S.
Думаю, в следующем году можно попасть в слушатели. Немного полезной инфы почерпнуть можно.

P.S.S.
Приятно видеть в качестве докладчиков бывших коллег и знакомых спецов.

https://www.gartner.com/en/articles/what-s-new-in-artificial-intelligence-from-the-2023-gartner-hype-cycle

Коллекция баззвордов

HOW TO PROJECT CUSTOMER RETENTION
PETER S. FADER AND BRUCE G. S. HARDIE

Используют shifted-beta-geometric распрелеление

Всякие социальные проблемы/вызовы, которые Google хочет решить ЭйАем

https://globalgoals.withgoogle.com/globalgoals

First, we develop a predictive model of delayed rewards that incorporates all information obtained to date. Full observations as well as partial (short or medium-term) outcomes are combined through a Bayesian filter to obtain a probabilistic belief. Second, we devise a bandit algorithm that takes advantage of this new predictive model. The algorithm quickly learns to identify content aligned with long-term success by carefully balancing exploration and exploitation.

https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3580305.3599386

Рекомендации по оформлению документации для датасетов

https://medium.com/people-ai-research/the-generation-evaluation-and-metrics-gem-project-improving-dataset-transparency-with-the-data-30fd7f7ff96f

Investigating How Practitioners Use Human-AI Guidelines: A Case Study on the People + AI Guidebook
Nur Yildirim, Mahima Pushkarna, Nitesh Goyal, Martin Wattenberg, Fernanda Viégas.
🏅 Best Paper Honorable Mention Award
CHI 2023. [pdf] [talk]

Curated lists of XAI and Interpretable ML papers, methods, critiques, and resources.

https://github.com/wangyongjie-ntu/Awesome-explainable-AI
https://github.com/altamiracorp/awesome-xai
https://github.com/jphall663/awesome-machine-learning-interpretability

https://www.uxmatters.com/mt/archives/2023/06/testing-the-future-a-guide-to-testing-ai-products-with-users.php

Дмитрий Старков рассказал о том, как проводить пользовательские тесты ИИ-продуктов.

https://www.ben-evans.com/benedictevans/2023/7/2/working-with-ai

Бенедикт Эванс написал подробную статью о том, как автоматизация работы с помощью ИИ может повлиять на рынок труда, почему предыдущие волны автоматизации не оставили людей без работы, а создали новые рабочие места, и какие изменения могут ждать человечество на этот раз.
Главные мысли из статьи:
• Согласно парадоксу Джевонса, автоматизация и повышение эффективности труда приводит не к снижению спроса на человеческие ресурсы, а к его росту
• Новые технологии, как правило, удешевляют и упрощают выполнение задачи. Вы можете делать то же самое с меньшим количеством людей или можете делать гораздо больше с теми же людьми. Бизнес выберет второе
• Автоматизация труда с помощью ИИ произойдёт быстрее, чем при появлении компьютеров, а значит, людям будет сложнее приспособиться
• При появлении компьютеров требовалось значительное время на то, чтобы новые машины начали использоваться массово. В случае с ИИ человеку достаточно открыть веб-сайт. Тем не менее появление генеративного ИИ на рабочем месте займёт годы, а не недели
• Внедрение ИИ в бизнес-процессы — это сложная процедура, которая требует человеческого контроля над безопасностью, уровнями доступа и ещё целым рядом параметров
• Помимо человеческого контроля, развёртывание новой технологии требует времени, и у крупных компаний есть веские причины не менять свой рабочий процесс внезапно. Будущее требует времени, а мир за пределами Силиконовой долины сложен
• Будущее LLM заключается в переходе от чата с подсказками к графическому интерфейсу с кнопками. Создание промтов и естественный язык противоречат друг другу
• Возможно, появление LLM объединит многие функции в одно приложение (bundling), но также возможно, что это породит ещё большее разделение на отдельные узконаправленные продукты (unbundling). Подтверждением этой теории является появление огромного количества SaaS-приложений на базе ИИ, которые могут решать проблемы, не считавшиеся проблемами ранее
• ИИ довольно часто ошибается, но при этом уверен в своей правоте. Его нельзя использовать как достоверный источник информации или базу данных
• По-настоящему заменить человека смог бы только универсальный самообучаемый ИИ (AGI), который не заблуждается и не совершает ошибок. Но его пока нет, а значит, нас ждёт такая же рядовая волна автоматизации, какие происходили последние 200 лет

https://dschool.stanford.edu/resources/i-love-algorithms

Дизайн-кит для создания идей ml-продуктов

https://dl.acm.org/doi/10.1145/1518701.1518814

A recent trend in Human-Computer Interaction (HCI) research addresses human needs that go beyond the instrumental, resulting in an increasing body of knowledge about how users form overall evaluative judgments on the quality of interactive products. An aspect largely neglected so far is that of temporality, i.e. how the quality of users' experience develops over time. This paper presents an in-depth, five-week ethnographic study that followed 6 individuals during an actual purchase of the Apple iPhone". We found prolonged use to be motivated by different qualities than the ones that provided positive initial experiences. Overall, while early experiences seemed to relate mostly to hedonic aspects of product use, prolonged experiences became increasingly more tied to aspects reflecting how the product becomes meaningful in one's life. Based on the findings, we promote three directions for CHI practice: designing for meaningful mediation, designing for daily rituals, and designing for the self.

https://disk.yandex.ru/i/5hg5bKsQnlaxzw

https://research.atspotify.com/2023/06/redesigning-your-library-with-mixed-methods-insights/

https://disk.yandex.ru/i/aiPFrZiKiKZjGQ

https://youtu.be/sTvfe3D_FCQ

https://dl.acm.org/doi/10.1145/3544549.3573875

https://programs.sigchi.org/chi/2023/program/content/97306

paper - https://disk.yandex.ru/i/-2K3DujI1pC9Sw