Все повече AI стартъпи се опитват да предсказват как ще се държат хората. Mirror Particle обаче смята, че сегашният подход, който разчита основно на големи езикови модели, има фундаментален проблем. Компанията разработва собствен AI модел, който трябва да симулира защо хората вземат определени решения и как поведението им се променя с времето, пише Tech Crunch.

През последната година интересът към подобни технологии рязко нарасна. Simile привлече 200 милиона долара при оценка от 2 милиарда долара. Aaru набра 88 милиона долара при оценка от 1 милиард долара. Humans& пък обяви инвестиция от 480 милиона долара при оценка от 4,48 милиарда долара и представи Persimmon, система за моделиране на човешкото поведение.

Днешните решения обикновено използват големи езикови модели. Те се подканват или дообучават да се държат като представители на определена демографска група. Mirror Particle, базирана в Сан Франциско, смята, че този метод не е достатъчно надежден.

"Все едно носите воден пистолет на Ниагарския водопад", казва съоснователката и главен изпълнителен директор на Mirror Particle Абхивякити Ахуджа. Според нея големите езикови модели са обучени върху стотици милиарди точки данни. Затова ограниченото количество допълнителни данни, използвани при дообучаването им, трудно може да промени съществено начина, по който те моделират поведението.

Ахуджа смята, че LLM моделите не възприемат света по начина, по който го правят хората.

"LLM моделите моделират писмения език, но хората са изградени от визуално възприятие, пространствено мислене и социална интелигентност", казва тя. Според нея използването на езикови модели може да доведе до изводи, основани върху неща, които хората самите не забелязват. Това не е достатъчно, когато целта е да се предвиди човешкото поведение.

Mirror Particle разработва различен тип фундаментален модел. Ахуджа го определя като "световен модел", който се изгражда от нулата и трябва да симулира причините за човешките действия и начина, по който поведението се променя с течение на времето.

"Не искаме да уловим статичния човек. Искаме да уловим променящия се човек", казва Ахуджа.

Компанията се стреми да анализира продължителни периоди от живота на определени групи. Моделът трябва да следи как хората се променят, какви фактори предизвикват тези промени и до каква степен те влияят върху поведението. Липсата на промяна също може да бъде сигнал.

Mirror Particle използва комбинация от данни, която включва информация от клиентите, текущи събития, поп култура, социални мрежи и други източници. Целта е да се изгради модел на определена демографска група, който се променя с натрупването на нови преживявания.

Особено внимание се обръща на т.нар. "разкрито поведение" - това, което хората реално правят, а не това, което казват в анкети.

Първоначалният бизнес модел на Mirror Particle е насочен към пазарни проучвания, бранд стратегия и разработване на продукти. Компанията може например да помогне на козметична марка да разбере не само как да създаде реклама за Gen Z, но и дали младите хора изобщо искат конкретния продукт.

"Ами ако целевата демографска група не иска палитри за сенки? Може би ружът е по-добрият вариант, ако искате да продавате продукт на този пазар", обяснява Ахуджа.

Системата се опитва да даде и отговор на въпроса "защо". Освен прогноза за настоящото или бъдещото поведение, тя посочва мотивациите, ограниченията и контекста, които стоят зад съответната препоръка.

При един от ранните тестове известен производител на храни за домашни любимци искал да разбере какви изображения да постави върху опаковката си, за да увеличи продажбите. Компанията разглеждала варианти с пилешко месо, говеждо или зеленчуци.

Mirror Particle установила, че въпросът е поставен неправилно. Според анализа самото изображение не е проблемът. Марката е толкова разпознаваема, че потребителите я възприемат като масова и евтина. Продажбите няма да се увеличат значително, докато компанията не промени това възприятие. Ахуджа сравнява развитието на модела с начина, по който бебето постепенно разбира света.

"Начинът, по който виждаме развитието на нашия модел, е подобен на начина, по който бебето научава света", казва тя. Според нея процесът започва с визуалното възприятие, преминава през езика и осъзнаването на собственото тяло и стига до социалната интелигентност.

Интересът на Ахуджа към моделирането на човешкия мозък е свързан с нейното образование по невронаука и компютърни науки. Тя е родена в Индия и учи в Университета на Торонто, където се вдъхновява от работата на пионера в областта на AI Джефри Хинтън и неговия принос към развитието на невронните мрежи.

След това Ахуджа работи в Amazon Robotics. Там участва в разработването на роботи, които изграждат други роботи. Именно в Amazon се запознава с бъдещите си съоснователи Уил Сонг и Томсън Йен.

Сонг има опит в разработването на системи за персонализиране на продажбите. Йен се занимава с дълбоко обучение и изследва начина, по който AI агентите разбират човешкото поведение. Mirror Particle вече е привлякла първи средства от бизнес ангели и е близо до приключването на първия си инвестиционен рунд.

Дългосрочната цел на компанията е да се превърне в "общ слой за прогнозиране на човешкото поведение". В началото системата анализира по-големи групи от хора, но в бъдеще компанията иска да достигне до индивидуални прогнози.

"Просто се нуждаем от по-добър модел на хората, ако ще работим заедно с AI и един с друг", казва Ахуджа.