7bet

Pradinis puslapis » Dienos naujienos » „YouTube“ eksperimentas: dirbtinis intelektas padeda rasti vaizdo įrašus užduodant klausimus

„YouTube“ eksperimentas: dirbtinis intelektas padeda rasti vaizdo įrašus užduodant klausimus

„YouTube“ eksperimentas: dirbtinis intelektas padeda rasti vaizdo įrašus užduodant klausimus

YouTube pradėjo bandyti naują eksperimentinę funkciją, paremtą dirbtiniu intelektu: platformoje atsirado pokalbių langas, kuris leidžia ieškoti vaizdo įrašų tarsi bendraujant. Idėja panaši į pokalbio tipo paiešką, kai vartotojas ne tik suveda raktinius žodžius, bet ir klausia pilnais sakiniais.

Funkcija sukurta tam, kad būtų lengviau greitai rasti dominančius vaizdo įrašus, ypač kai tema sudėtingesnė arba reikia tikslesnio atsakymo. Vietoj ilgo naršymo po rekomendacijas, vartotojas gali paklausti, ką žiūrėti, o sistema pateikia trumpą tekstinę įžvalgą ir susijusių vaizdo įrašų pasiūlymus.

Kaip veikia naujas langas?

Norint pasinaudoti bandymu, YouTube sąsajoje pateikiamas mygtukas, panašus į kvietimą užduoti klausimą. Paspaudus jį, atsidaro pokalbių langas su keliomis siūlomomis užklausomis, o vėliau galima įrašyti savo klausimą.

Atsakymai pateikiami tekstu, o žemiau rodomi vaizdo įrašai, susieti su tema. Tokiu būdu DI ne tik pasiūlo, ką žiūrėti, bet ir padeda greičiau susiaurinti paiešką, kai vartotojas pats dar tiksliai nežino, ko ieško.

Kam funkcija prieinama dabar?

Kol kas tai riboto masto eksperimentas: jis paleistas tik vienoje rinkoje. Juo gali naudotis tik YouTube Premium prenumeratoriai Jungtinėse Valstijose, kurie funkciją įsijungia per youtube.com/new, taip pat būtina būti sulaukus 18 metų.

„Kol kas nežinoma, ar ši funkcija bus greitai išplėsta į kitas šalis, nes pirmiausia bus renkami bandytojų atsiliepimai ir vertinama, kaip sprendimas pasiteisina“, – teigiama apie bandomojo etapo logiką.

Kodėl tai svarbu YouTube paieškai?

Toks pokalbio tipo paieškos modelis atspindi platesnę tendenciją, kai paieška vis labiau primena konsultaciją, o ne nuorodų sąrašą. YouTube atveju tai gali keisti ir rekomendacijų logiką: vartotojai gali aktyviau nurodyti, ko nori, o ne vien pasikliauti automatiniu srautu.

Vis dėlto, kaip ir kitų DI funkcijų atveju, galutinė plėtra priklausys nuo bandymo rezultatų, tikslumo ir naudotojų pasitenkinimo. Jei eksperimentas pasiteisins, tikėtina, kad funkcija ilgainiui pasieks daugiau rinkų ir platesnę auditoriją.