Институт социологии
Российской академии наук

А.А.Давыдов

 

Twine: искусственный интеллект создает социальные взаимодействия

Ключевые слова: Системная социология, Социальные сети, Искусственный интеллект

 

Введение

Twine ( http://www.twine.com )  - это новое поколение он-лайн Интернет-сервисов, который с помощью искусственного интеллекта создает социальные взаимодействия между людьми. Изучение Twine представляет большой научный интерес, поскольку социальные взаимодействия - фундаментальный объект социологии, а Twine позволяет существенно продвинуть наши представления о принципах и законах самоорганизации образования и функционирования социальных взаимодействий в Интернет-сообществах, которые создаются с помощью искусственного интеллекта. В данном сообщении автор предпринял попытку привлечь внимание российских социологов к Twine - современной интеллектуальной Интернет-технологии, изучение которой имеет фундаментальное научное значение и полезное практическое применение, поскольку Twine позволяет повысить уровень сетевого научного взаимодействия между российскими социологами, что, с точки зрения автора, необходимо российскому социологическому сообществу. 

 

Что такое Twine?

В октябре 2008 г. компания  Radar Networks объявила об официальном  запуске Twine ( http://www.twine.com ) - интеллектуальном Интернет - сервисе, который предназначен для создания и функционирования социальных сетей, где пользователи, исходя из своих интересов, могут находить пользователей с похожими интересами,  взаимодействовать с ними, быстро обмениваться нужной информацией, коллективно создавать, находить и упорядочивать информацию, создавать новые социальные взаимодействия и т.д. с помощью системы искусственного интеллекта.

Twine разработан в русле Web - Intelligence (Интеллектуальный Web) [1] и его главное отличие от других Интернет-сервисов социальных сетей, состоит в практической реализации технологий Semantic Web и искусственного интеллекта. Напомним, что технология Semantic Web состоит в следующем. Это специальная семантическая разметка информации в Интернете, с целью сделать информацию понятной не только для людей, но и для машин, т.е. компьютеры должны «понимать» значение информации. Для этой цели используется RDF (Resource Description Framework) - стандарт для кодирования знаний, информации и метаинформации (информация об информации), который позволяет «разложить» тест на фрагменты, приписать им семантическую содержательную метку и установить отношения между метками. Например, вопросительное предложение «Андрей Давыдов вступит в Российское общество социологов (РОС)?» будет «разложено» следующим образом: Андрей Давыдов - персона, Российское общество социологов (РОС) - организация, вступить - социальное действие.

Semantic Web позволяет поисковым системам производить поиск по знаниям, распределенным в Интернете, интегрировать знания и представлять их  пользователю в удобном виде, в частности, с помощью графа знаний. В идеале, Semantic Web - это система, которая понимает запрос пользователя и мультимедийную информацию в Интернете, использует Web Ontology Language (OWL) и алгоритмы NLP (Natural Language Processing), схожие с человеческими алгоритмами восприятия и понимания, выдает абсолютно точные результаты по запросу пользователя с первого раза и полностью. С детальной информацией о спецификациях и алгоритмах Semantic Web, Resource Description Framework, Web Ontology Language, Natural Language Processing, заинтересованный читатель может ознакомиться здесь ( http://www.w3.org/2001/sw ).

Процесс индексации информации в Twine осуществляется по спецификации Semantic Web, с использованием OWL, алгоритмов NLP анализа естественного языка и автоматической аннотации. В результате Twine получает не просто набор слов, а знания соотнесенные с определенной категорией. Twine категоризует и ищет информацию по следующим фрагментам информации: twines, tags, people, places, organizations, types of items, people who posted, представляя ее пользователю в удобном визуальном формате, используя Collaborative Tagging Systems [2]

Основой системы Twine служат собираемые пользователями коллекции материалов, так называемые твайны (Twines). Каждый из них посвящен какой-либо теме и может включать текстовые файлы, фотографии, музыку, видео, документы, новости, закладки, RSS-каналы, ссылки на веб-страницы и т.д. Среди 100 наиболее популярных твайнов на 15 января 2009 г., были следующие твайны, которые даны в порядке популярности. Cool, Web 3.0 - Semantic Web, Financial and Economic Global Crisis ( http://www.twine.com ). Каждый твайн может быть коллективным, в этом случае другие пользователи смогут просматривать его, обсуждать, добавлять новую информацию и т.д.

Twine оснащен системой Artificial Social Intelligence (искусственного социального интеллекта) [1], основанной на Machine Learning and Natural Language Processing, с Recommender Systems, которая дает персональные рекомендации пользователю по созданию социальных взаимодействий (рекомендует установить взаимодействие с конкретными пользователями Twine, которые представляются системой для ознакомления), для эффективной работы с информацией, большей включенностью в социальные коммуникации, повышения рейтинга в Twine - сообществе и т.д.

В процессе работы (запросов пользователей) система искусственного интеллекта самообучается, в результате чего она эффективно выявляет, уточняет и пополняет сети знаний и социальные связи между пользователями. В частности, чем более активен пользователь в Twine, тем больше информации о нем узнает искусственный интеллект, пополняя и уточняя его личный профиль интересов, знаний, социальных взаимодействий и, соответственно, тем эффективнее  взаимодействие пользователя в социальной сети.

C правилами работы в Twine заинтересованный читатель может ознакомиться на сайте Twine ( http://www.twine.com ), а также по видео-фильмам ( http://www.vimeo.com/user856099/videos ). Зарегистрироваться в Twine может любой желающий. Twine понимает русский язык, например, автор набирал слова «Российская социология», и Twine правильно идентифицировал автора с пользователем из России, и рекомендовал ему, для социального взаимодействия, российских пользователей Twine и их информацию о российской социологии на русском языке. Однако русскоязычных пользователей, особенно социологов, в Twine пока явно недостаточно.

Заключение

Twine - интересный объект изучения в рамках E-Social Science, части системной социологии [3]. Опыт работы автора с бета-версией Twine, в которой было зарегистрировано более 50 тысяч активных пользователей и более 20 тысяч тематических твайнов, показал, что в Twine-сообществе наблюдаются известные общесистемные закономерности [4] строения и динамики е-социальных сетей, в частности, Small World Networks (сетей малых миров), Scale-Free Networks (безмасштабных сетей) и т.д. Вместе с тем, влияние искусственного интеллекта на создание социальных взаимодействий изучено недостаточно. Это перспективная задача для последующих эмпирических исследований.

Российские социологи должны более активно использовать возможности современных Интернет-технологий, например Twine, для улучшения научного сетевого взаимодействия в российском социологическом научном сообществе, а также между российскими и зарубежными социологами.

Приглашаем обсудить статью на форуме.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Давыдов А.А. Развитие Интернет-технологий - вызов современной российской социологии. М.: ИСАН, 2008. ( http://www.isras.ru/index.php?page_id=957 )
  2. Давыдов А.А. Системная социология: изучение и использование Collaborative Tagging Systems. М.: ИСАН, 2008. ( http://www.isras.ru/index.php?page_id=951 )
  3. Давыдов А.А. Конкурентные преимущества системной социологии. (Электронное издание) М.: ИСАН, 2008. ( http://www.isras.ru/publ.html?id=855 ), ( http://www.ecsocman.edu.ru/db/msg/324618.html )
  4. Давыдов А.А. Системная социология. М.: Эдиториал УРСС, 2006.

 



КОММЕНТАРИИ К ЭТОЙ СТРАНИЦЕ



rss подписаться на RSS ленту комментариев к этой странице
ОСТАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ
Комментарии. Всего [0]: