W cyklu #PlastreamCoffee, będziemy rozmawiać z osobami stojącymi za technologią w Plastream i przybliżamy kwestie techniczne i biznesowe związane z naszym narzędziem. W pierwszym wywiadzie rozmawiamy z Łukaszem Czarneckim, Architektem AI.

Gdybyś mógł opisać działanie Plastream w dwóch zdaniach, jakbyś to zrobił?

Plastream wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe (Deep Learning) do automatycznej analizy treści obrazów: zarówno statycznych, jak i video. Ponieważ automatycznie otrzymujemy wiedzę o tym, co jest na zdjęciu lub filmie, możemy to dopasować do zdjęć ecommerce’owych produktów. Dzięki temu możemy bardzo skutecznie wesprzeć ludzi w kontekstowym dopasowaniu reklam do treści wizulanej.

Czy sztuczna inteligencja zastąpi ludzi, czy raczej będzie wspierać ich pracę? Czy to zagrożenie, czy support dla biznesu?

Mało kto pamięta, że pod koniec XIX wieku Thomas Edison organizował publiczne pokazy porażania zwierząt prądem zmiennym, żeby pokazać jak bardzo zagraża on człowiekowi. Dziś prąd zmienny to codzienność, o której nawet nie myślimy. Sądzę, że podobnie jest z AI, która pobudza wyobraźnie w kierunku wizji rodem z „Terminatora”. W rzeczywistości już dziś widzimy wiele korzyści np. w medycynie, gdzie coraz łatwiej wykrywane są choroby, lub odkrywane są nowe leki. Przyszłości AI nie przewidzimy, ale z perspektywy biznesu na pewno otwiera się właśnie ocean możliwości i szans.

Porozmawiajmy o wydawcach. Jak AI może pomóc w codziennej pracy publisherów od strony technicznej?

Możemy o tym myśleć tak, że jeśli jakieś zadanie jest wykonywane przez człowieka, ale nie wymaga dogłębnej analizy lub szerszej wiedzy kontekstowej (o historii, kulturze, społeczeństwie itp.) to może to zostać zautomatyzowane. Przykładowo: możemy automatycznie określić, że na zdjęciu znajduje się zadowolony Donald Trump, ale nie określimy tego, dlaczego fotomontaż na okładce tygodnika jest kontrowersyjny. Nie wygenerujemy automatycznie zabawnego tekstu o ostatnim posiedzeniu sejmu, ale możemy automatycznie określić, że jest to tekst o Mateuszu Morawieckim, tematem są podatki, a treść jest nacechowana negatywnie lub pozytywnie. Oczywiście te technologie stale są rozwijane, więc coraz bardziej skomplikowane zadania będą automatyzowalne.

E-commerce codziennie walczy o klientów. Jak te działania mogą być wsparte AI?

Działania te na pewnym etapie będą musiały być wsparte AI, a przynajmniej przez analizę danych. Walka o konsumenta jest zacięta i na pewno oprócz tworzenia potrzeb trzeba bardzo skupić się na istniejących potrzebach i wyjść do potencjalnego klienta z gotową odpowiedzią. Każdy nietrafiony komunikat to stracona szansa. Z drugiej strony świadomość użytkowników co do użycia ich danych wzrasta i będzie wzrastać. Reklama musi być dopasowana do użytkownika, a ten niewiele chce o sobie powiedzieć. Kluczowa staje się informacja o kontekście, w którym mamy szanse na komunikację. A jak automatycznie poznać kontekst treści internetowej (tekst, zdjęcia, video)? Tutaj z pomocą przychodzi AI.

Czy polski biznes jest gotowy na AI? Jak to wygląda?

W każdym przypadku jest inaczej. Na pewno każda firma przed dotknięciem tematu AI musi nabrać pewnego rodzaju „świadomości” swoich danych. Wiążę się to nie tylko z wiedzą o tym jakie dane przetwarza, ale też ze sposobem ich kolekcjonowania. Firma, która takie świadome podejście stosuje czyli zbiera jak najwięcej danych i ułatwia dostęp do nich, może myśleć o projektach AI. Natomiast firma z dużym potencjałem, która takiego podejścia jeszcze nie stosuje, ma przed sobą trochę pracy. Im wcześniej tym lepiej. W rzeczywistości, w której dane mają coraz większą wartość łatwo obudzić się z wyrzutami sumienia: „Czemu nie zaczęliśmy zbierać tych danych 2 lata temu?”.

Similarity Search to jeden z „motorów napędowych” Plastream. Jak działa od strony technicznej?

Kluczowe jest tutaj podobieństwo obiektów, które nie łączy się z podobieństwem całego zdjęcia. Przykładowo zdjęcie Dody w czerwonej sukience jest zupełnie różne od zdjęcia tej sukienki na stronie sklepu. To jednak cały czas ta sama sukienka i my chcemy i możemy to podobieństwo automatycznie wychwycić. Pierwszy etap to znalezienie sukienki na zdjęciu, a drugi to wyciągnięcie jej cech (kolor, materiał itp.). Ponieważ mamy bazę produktów e-commerce przeanalizowanych wcześniej w ten sposób, możemy je porównać z sukienką Dody i wybrać te najlepiej pasujące.

Plastream przeprowadzał już testy. Czy możesz nam o nich opowiedzieć nieco więcej?

Część testów, które przeprowadzamy ma charakter czysto techniczny. Wraz z naszymi klientami staramy się sprawdzić czy technologia działa na ich danych tak jak zakładamy. Drugi rodzaj testów to sprawdzenie w jaki sposób wartość technologiczna jaką wnosimy, wpływa na biznes. Mogę tylko powiedzieć, że pracujemy z dużymi graczami nad pionierskimi zastosowaniami AI w mediach i nie tylko. Większość branż zmieni się pod wpływem rozwoju AI i my chcemy być częścią tej zmiany.

 

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *