Возможности подхода Data Intelligence в персонализированном ИИ

Создание персонализированного ИИ начинается с изучения пользователя. Интеллектуальный анализ данных (Data Intelligence) определяет потребности пользователя в конкретный момент, основываясь не только на истории использования устройства, но и на текущем контексте. Это позволяет своевременно предоставлять необходимые услуги. Однако существуют и сложности — например, пользователи не предоставляют точных отчетов о своих потребностях и желаниях; сопоставление ожидаемых потребностей и потенциальных услуг должно осуществляться в режиме реального времени; и самое главное — личная информация должна быть постоянно в безопасности.
 
Взаимодействие с пользователями практически во всех ежедневных задачах, включая работу, развлечения, домашние дела, заботу о здоровье и обеспечение безопасности, позволяет обрабатывать обширные сведения о пользовательском поведении и предпочтениях. 
 
Чтобы воспользоваться этим, Samsung расширяет свои технологические возможности, исследуя пользовательские данные, ежегодно собираемые с сотен миллионов устройств и сервисов — и все это в строгом соответствии с внутренними и внешними регламентами. По мере того как модели ИИ лучше понимают пользователей благодаря сбору, обработке и анализу данных, они могут использовать генерацию с расширенным поиском (RAG) для предоставления более персонализированных услуг в различных запросах. Благодаря технологиям, обеспечивающим связь надежных, логически обоснованных баз знаний с большими языковыми моделями (LLM), эти модели ИИ получают доступ к самой актуальной и достоверной информации и находят наиболее подходящие ответы.

 
Samsung также уделяет особое внимание технологиям, обеспечивающим связь между данными для совершенствования персонализированного ИИ-опыта. Ключевой вопрос заключается в том, как можно более эффективно управлять такими обширными и сложными данными и адаптировать их к индивидуальным потребностям? Ответ на этот вопрос отчасти кроется в графах знаний.
 

▲ Юнсу Ли, вице-президент, руководитель группы по анализу данных, Samsung Research, рассказывает об анализе данных.

Совершенствование опыта работы с ИИ с помощью графов знаний

Граф знаний — это система представления знаний, объединяющая информацию по всем графам, делая ее доступной для понимания как людьми, так и компьютерами. Определив отдельные части данных и связав их, можно представить их отношения в виде «тройки» по схеме «субъект – предикат – объект». Например, «столица Южной Кореи — Сеул» может быть представлена в виде следующего графа: «Южная Корея — столица — Сеул». Различные типы знаний, такие как люди, объекты, время и места, могут быть структурированы очень тонким образом путем соединения множества сущностей в этом тройном формате.

В отличие от традиционных баз данных, заполняющих таблицы информацией, графы знаний эффективно хранят данные и быстро извлекают информацию или новые выводы по мере необходимости.

▲ (справа) Графы знаний хранят данные эффективнее, чем реляционные базы данных (слева).

Samsung активно занимается исследованиями в области графов знаний. Если раньше использование данных ограничивалось отдельными приложениями, то теперь технология позволяет свободно искать и использовать информацию за пределами приложений или сервисов, обеспечивая максимально персонализированный опыт, как если бы устройство было настроено исключительно под пользователя.
 
В сочетании с ИИ Samsung, встроенным в устройство, графы знаний позволяют пользоваться максимально адаптированными ИИ-сервисами, защищая конфиденциальные персональные данные от внешнего воздействия. Данную технологию планируют применять в различных продуктах и устройствах.
 
Ключевым моментом при внедрении графов знаний является возможность быстрого поиска конкретных ответов на основе информации, представленной в графе. Для преобразования в графы данных постоянного меняющегося мира и эффективного извлечения информации требуются сложные вычислительные действия, а по мере роста графов быстрый поиск информации становится все более сложным.
 
Чтобы укрепить позиции в этой области, в июле Samsung приобрела компанию Oxford Semantic Technologies. Oxford Semantic Technologies — это стартап из Великобритании, известный своей технологией графов знаний, специализируется на оптимизации обработки данных и расширенных выводах, чтобы облегчить быстрое понимание и точное извлечение информации.
 

С 2018 года Samsung сотрудничает с Oxford Semantic Technologies в области баз данных графов и онтологий^[1], что позволит создать синергию в исследованиях персонализированного ИИ во всей экосистеме продуктов Samsung. Компания планирует разрабатывать приложения, предлагающие ценный опыт для потребителей, и изучать новые направления исследований в различных областях, включая интеграцию генеративного ИИ и графов знаний.

Расширение возможностей повседневной жизни с помощью анализа данных

Samsung стремительно внедряет персонализированные функции ИИ на основе интеллектуальных данных в широкий спектр продуктов и услуг, чтобы обогатить повседневную жизнь пользователей.
 

Одним из примеров является цифровое здравоохранение. Носимые устройства Galaxy Watch7 и Galaxy Ring всесторонне анализируют данные о состоянии здоровья пользователя, включая сон, физические нагрузки и частоту сердечных ритмов, чтобы предложить оценку состояния здоровья через приложение Samsung Health. Этот анализ, выходящий за рамки простого измерения данных, позволяет легко получить наглядную информацию о состоянии здоровья пользователя за день и персонализированную информацию по отдельным видам деятельности. Исследуя важность каждого фактора в Energy Score в зависимости от возраста и пола, Samsung разработала более индивидуальный подход к управлению здоровьем.
 
Развлекательный опыт также был улучшен благодаря анализу данных. В США Gaming Hub – игровая платформа Samsung для смартфонов —- использует алгоритм объяснимого искусственного интеллекта (XAI) для предоставления персонализированных рекомендаций по играм. Используя модель предпочтений пользователя, эта технология не только предлагает игры, но и обосновывает каждый вариант, чтобы помочь пользователям выбрать те игры, которые им больше всего подходят.

▲ Оценка энергопотребления

Усовершенствованный опыт работы с ИИ с помощью SmartThings

Персонализированный ИИ будет развиваться по мере подключения новых устройств друг к другу и получения данных о повседневной жизни пользователей. На октябрьской конференции Samsung Developer Conference 2024 (SDC24) компания Samsung представила Home Insight — сервис, позволяющий управлять своим умным домом и контролировать его с помощью SmartThings. Функция анализирует образ жизни пользователей, историю использования устройств и условия в доме, предоставляя отчеты в режиме реального времени и индивидуальные рекомендации, такие как отключение устройств или использование определенных функций в зависимости от ситуации.
 
Кроме того, Samsung предлагает персонализированную функцию ИИ для поддержки состояние и безопасности членов семьи, которые в этом нуждаются. Запущенная в июне функция SmartThings Family Care позволяет пользователям удаленно присматривать за членами семьи и принимать необходимые меры с помощью подключенных к SmartThings устройств и данных о местоположении. Компания планирует расширить эти возможности, связанные с ИИ, на устройства для здоровья, поддерживая здоровье семьи в таких вопросах, как сон и диета.
 
Samsung развивает технологию, позволяющую устройствам распознавать пользователей и обеспечивать бесшовный персонализированный опыт на всех подключенных устройствах. Например, компания планирует сделать так, чтобы пользователи, у которых на смартфоне активирован режим крупного текста, могли автоматически применять эту настройку на других устройствах с помощью одной голосовой команды. Кроме того, Samsung изучает возможности использования датчиков и устройств в доме для определения местоположения пользователя и настройки освещения, температуры и влажности в соответствии с индивидуальными предпочтениями.
 

▲ На выставке SDC24 компания Samsung представила новые возможности ИИ.

Персонализированный ИИ нуждается в надежной защите

Безопасность — одно из основных требований для создания надежного, персонализированного ИИ. Чтобы обеспечить защиту личной информации и устранить погрешности в системах ИИ, необходим многогранный подход, включающий совершенствование процессов обработки данных и обучения моделей, а также внедрение тщательного процесса проверки результатов.

При сборе внутренних и внешних данных для обучения моделей ИИ Samsung проводит предварительную обработку данных, чтобы проверить и исключить возможность нарушения конфиденциальности. Кроме того, компания усиливает проверку безопасности результатов работы ИИ, устраняя риски, связанные с вредом, предвзятостью, конфиденциальностью и наличием угроз джейлбрейка (взлома)^[2]. 
 
Технология Knox Matrix от Samsung повышает уровень защиты в условиях подключения нескольких устройств. Используя технологию блокчейн, подключенные устройства могут контролировать друг друга на предмет угроз с помощью Trust Chain; безопасно обмениваться пользовательскими данными, передавая на серверы только зашифрованную информацию с помощью Credential Sync; и применять общие стандарты безопасности для операционных систем, таких как Android, Tizen и Windows, с помощью Cross Platform. Samsung планирует распространить Knox Matrix на свои мобильные устройства, телевизоры и бытовую технику.
 

▲ Knox Matrix

Samsung продолжает расширять свою пользовательскую базу благодаря передовым технологиям передачи данных и возможностям подключения нескольких устройств, используя данные для проведения исследований и укрепления конкурентных преимуществ. Благодаря этим усилиям компания способствует быстрому развитию персонализированного ИИ и предоставляет пользователям инновационные возможности под рукой. В третьей части этой серии новостей Samsung Newsroom расскажет о том, как различные методы стратегии Samsung в области ИИ существенно меняют жизнь пользователей.

^[1]Метод поиска, при котором объекты находятся с помощью логических добавлений, таких как отношения связи и отношения включения.
^[2]Способы атаки, позволяющие обойти меры безопасности и этические нормы моделей ИИ для создания вредоносного контента.