211service.com
Prognozējošā modelēšana nav maģija
Paolo Gaudiano ir matemātiķis un izziņas zinātnieks, kuram bieži tiek lūgts demistificēt prognozēšanas modelēšanas praksi uzņēmumiem. Bijušais Bostonas Universitātes profesors viņš pameta akadēmisko aprindu, lai kļūtu par galveno zinātnieku mākslīgajā dzīvē — jaunizveidotā uzņēmumā, kas koncentrējas uz evolūcijas algoritmiem, pirms pievienojās Icosystem kā tās prezidentam. Uzņēmums dibināts 2001. gadā, un ir izveidojis prognozēšanas modelēšanas sistēmas tik dažādiem klientiem kā Francijas tālruņu kompānija Orange, farmācijas gigants Eli Lilly un kazino operators Harrah’s. Firma, kas atrodas Kembridžā, Masačūsetsas štatā, ir veikusi darbu arī ASV militārpersonām, pēdējā laikā veidojot simulācijas programmatūru, lai modelētu infrastruktūras centienus Afganistānā.
Vīrietis modelis: Paolo Gaudiano ir prognozēšanas modelēšanas uzņēmuma Icosystem prezidents un galvenais tehnoloģiju vadītājs.
TR: Dažiem cilvēkiem prognozēšanas modelēšana izklausās kā maģija, jo tā sola jums pastāstīt, kas notiks nākotnē.
Gaudiano: Nē, tā nemaz nav maģija. Tas ir veids, kā izmantot datoru priekšrocības, lai replicētu reālo pasauli. Bet jūs nevēlaties tikai atkārtot notikušo — jūs vēlaties redzēt, kas notiks, ja pasaule ap jums mainīsies. Ko darīt, ja ekonomika sabruks? Ko darīt, ja es mainīšu savu pārdošanas stratēģiju?
Varat ņemt vērā faktorus, kurus citādi ir neticami grūti ņemt vērā. Tāpēc mēs neprognozējam nākotni, bet tikai sniedzam jums labāku izpratni par to, kā lietas darbojas, un nedaudz lielāku varbūtību, ka lietas, ko darāt, patiešām izdosies tā, kā jūs to gaidāt. Tas ir lēmumu atbalsta rīks. Tas padara jūsu intuīciju kvantitatīvāku. Tas dod iespēju pārbaudīt savas intuīcijas derīgumu ar datiem un nākt klajā ar labāku atbildi. Tas arī viss.
Jūsu darba zirga tehnoloģija uzņēmumā Icosystem ir uz aģentiem balstīta modelēšana. Kas ir uz aģentiem balstīta modelēšana, no kurienes radās tehnoloģija un kā jūs to ieviešat?
Uz aģentiem balstīta modelēšana sākās jau sen kā rīks sociālajās zinātnēs, lai izprastu iedzīvotāju uzvedību. Tas ir sasniedzis pilngadību pēdējo desmit gadu laikā. Galvenā ideja ir tāda, ka ikreiz, kad jums ir sarežģīta organizācija vai ekosistēma, ir vieglāk saprast un simulēt indivīdu uzvedību un to, kā viņi mijiedarbojas savā starpā un savu vidi, nekā nākt klajā ar kaut kādu matemātisko likumu, kas norāda, kā iedzīvotāji uzvedas.
Kādi ir aģenti šajās simulācijās?
Aģenti ir visu mūsu pētāmās sistēmas elementu kopijas. Parasti tie ir cilvēki, tāpēc, ja mēs risinām mārketinga problēmu, viņi ir patērētāji. Bet tie var būt arī darbinieki uzņēmumā, automašīnas uz šosejas vai datori tīklā.
Jūs simulējat lietas no apakšas uz augšu. Jūs burtiski uztverat informāciju par to, kā šie elementi darbojas un kā tie savienojas viens ar otru. Tas izrādās ļoti spēcīgs veids, kā prognozēt, kā sistēma kopumā uzvedīsies. Es varu palaist klēpjdatorā simulāciju, kurā 100 000 patērētāju iepērkas un skatās reklāmu, un tas prasīs divas minūtes. Aplūkojot rezultātus, jūs varat savādāk domāt par savu problēmu.
Ko jūs domājat ar citu domāšanas veidu?
Piemēram, mēs veicam projektu Jūras spēkiem, palīdzot viņiem izprast atjaunošanu tādās teritorijās kā Afganistāna un to, kā jūs to apvienojat ar stratēģisko komunikāciju. Tāpēc mēs izveidojām modeli, kas skatās uz Afganistānas pilsoņiem un to, kā viņi tiek pakļauti apkārtējām lietām, piemēram, starptautiskajām komandām, Taliban.
Jūras spēki mums jautā: kā jūs zināt, ka modelis ir pareizs? Taču tas ir mazāks par pareizu attieksmi [par to, kā cilvēki tagad mijiedarbojas], bet gan par izpratni par to, pie kādiem pieņēmumiem [par nākotnes notikumiem] varētu būt nozīme. Es nezinu, cik bieži Afganistānas pilsoņi runā viens ar otru par ūdeni. Bet es varu palaist 20 dažādas simulācijas ar 20 dažādiem pieņēmumiem par to.
Kāds ir rezultāts, ko mēģināt sasniegt?
Ja es esmu atbildīgs par dažiem karaspēkiem Afganistānā un man ir resursi, nauda — ko man darīt ar ārstniecību, drošību, izglītības sistēmām? Vai es taisu akas šajā ciematā — vai es taisu vienu aku šeit vai divas vai trīs tur? Vai arī likt naudu veterinārajam atbalstam? Vai man ir labāk reklamēties radio, nevis televīzijā, vai man no lidmašīnas nomest skrejlapas, vai man vajadzētu doties uz lūgšanu vietām, lai viņi dzirdētu manu, nevis pretinieka vēstījumu?
Tas ir mazāks par prognozēšanu, [vai] 5 ASV dolāru iztērēšana mainīs viedokļus par 2 procentiem, bet gan vairāk par: man ir šie pieci dažādie rīcības virzieni. Kuras, visticamāk, gūs panākumus, un kāpēc? Tas ir par: šis ir diapazons, palīdziet man saprast, kas darbosies, kurš ne un kāpēc. Jūs varat burtiski izsekot, kāpēc.
Kā ir ar piemēriem no biznesa pasaules? Piemēram, ko jūs darījāt ar Orange, Francijas tālruņu kompāniju?
Viņi bija noraizējušies par [datoru] vīrusu izplatību mobilo tālruņu tīklos. Tāpēc mēs izveidojām simtiem tūkstošu lietotāju simulāciju un to, kā vīrusi var izplatīties. Mēs ņēmām datus no reāliem vīrusiem un inficēšanās biežuma. Mēs modelējām lietotāju uzvedību. Jūs varat atrasties metro, un kāds cits lieto tālruni ar vīrusu blakus jums, un jūs izmantojat Bluetooth, un tas lūdz savienot jūsu austiņas ar viņa tālruni, un, ja jūs sakāt jā, jūs varat noķert vīrusu no otru tālruni. Vai arī varat to noķert, nosūtot datus ar SMS. Mēs prognozējām inficēšanās biežumu un palīdzējām izstrādāt stratēģijas, lai novērstu izplatīšanos, kad sistēmā tiek ievadīts vīruss.
Es saprotu, ka ir vajadzīgi vairāki simti tūkstošu dolāru un vairāk, lai tiktu uzsākts šāds prognozēšanas modeļa projekts. Vai ir kāds veids, kā samazināt šīs izmaksas?
Lūk, kur lietas kļūst interesantas. Tā ir taisnība, ka, veicot pielāgotus projektus, ir praktiski neiespējami tos uzsākt par mazāk nekā 300 000 USD. Tas ir paredzēts pirmajai versijai, kas darbojas jūsu darbvirsmā, un tā nav pilnībā funkcionāla. Un tas var pārvērsties par daudzgadu, vairāku miljonu dolāru projektu.
Bet tagad mēs varam atkārtot darbu noteiktās nozarēs. Piemēram, patērētāju uzvedības jomā esam izstrādājuši uz aģentiem balstītu simulāciju, lai noteiktu zīmola reklamēšanas ieguldījumu atdevi, un mēs varam licencēt rīku klientam par dažiem tūkstošiem dolāru mēnesī. Tas ir atdalīts uzņēmums, ko inkubējam un ko sauc par koncentrisko IA. Tāpēc esam pazeminājuši ieejas slieksni, un ir daudz pievilcīgāk, ja modeli var izmantot tikai dažus mēnešus.