Конференция AINL 2013:
Искусственный Интеллект, Естественный Язык
17-18 мая 2013, Санкт-Петербург

Natural Language Processing (автоматическая обработка естественного языка)

Кирилл Шиханов

(подробнее)

Гуглёр-википедист @ CROWDERRY

Окончил ФМЛ 30, бакалавриат НИУ ВШЭ, магистратуру ВШМ СПбГУ и стажировку в Университете Коммерции им.Л.Боккони (Милан). Преподает в НИУ ВШЭ. Специализируется на краудсорсинге и просьюмеризме, является одним из первых российских авторов книги по данным направлениям. Сооснователь CROWDERRY, сфера деятельности - исследования и разработки решений в области краудсорсинга.

Тема: ИИ в краудсорсинге

Секция: Искусственный Интеллект





Краудсорсинг (англ. crowdsourcing, crowd — «толпа» и sourcing — «использование ресурсов»)  — метод решения сложных задач, основанный на объединении коллективного разума с помощью сетевых технологий. Основные понятия: открытые инновации, Web 2.0, UGC, просьюмеры, гражданская журналистика.

В 2011 году мировой рынок платформ для краудсорсинга (в том числе PaaP, People as a Platfotm) был оценен в 2 миллиарда долларов, а в 2012 году - 2,6 миллиарда долларов, при этом российский рынок в 2012 году составит 25 миллионов долларов при 14 миллионов долларов в 2011 году.

Примерами  краудсорсинга могут служить Wikipedia, Linux, InnoCentive, Kickstarter,  My Starbucks Idea, Pepsi Refresh Project и даже РосЯма.

Краудсорсинг - уже сформировавшийся рынок с уже сформировавшимися проблемами. Одной из таких проблем является переизбыток предлагаемых пользователями идей и сложность их оценки. Существующих решений - социальная фильтрация и задействование человеческих ресурсов в лице экспертов - недостаточно, в связи с чем требуется дополнительная экспертная фильтрация - искусственный интеллект (ИИ), способный отбирать наиболее качественные идеи.

Предлагаемое новое решение - оценивание идей на основе причинно-следственной связи (ПСС) ключевых лексем, входящих в их состав, с последующей проверкой качества связи по базе сущностей. В рамках данного метода будет использован алгоритм построения репризы - разбиение идеи на начало (причина) и конец (следствие) - с применением факторов тезиса-антитезиса (контрастность, парадоксальность, сопоставимость).

В дальнейшем подобный алгоритм сможет приоритизировать любой набор предложений или идей в рамках поставленной задачи или брифа, и эффективность краудсорсинга будет увеличиваться, а не уменьшаться.