Digital Ventures

Back to blog

กรุณาอย่ารบกวน: เมื่อปัญญาประดิษฐ์เรียนรู้ที่จะปล่อยคุณไว้ตามลำพัง

DIGITAL VENTURES X CHAMP TEEPAGORN เมษายน 04, 2018 3:44 AM

610

ตึ่งดึ๊ง!

ถูกขัดขวางจากภาระตรงหน้า, คุณหยิบโทรศัพท์มือถือขึ้นมาอย่างเลี่ยงไม่ได้, บนหน้าจอปรากฏโนติฟิเคชั่นที่ไม่สลักสำคัญอะไร, แอพพลิเคชั่นหนึ่งเพียงเตือนว่ามีพอดแคสท์เอพิโสดใหม่เท่านั้น, คุณหงุดหงิดเล็กน้อย - เมื่อกี๊กำลังมีสมาธิอยู่แล้วเชียว! นี่ก็ต้องมาเริ่มทำสมาธิกันใหม่หมด!, คุณเปิดหน้า Settings แล้วปิดโนติฟิเคชั่นจากแอพฯ ดังกล่าวไม่ให้เตือนขึ้นมาอีก

ผลลัพธ์คือ เมื่อพอดแคสท์ตอนใหม่ที่คุณน่าจะสนใจออกมาจริงๆ คุณก็กลับไม่รู้เรื่องหลังจากผ่านไปห้าวัน คุณสงสัยว่า มันจะมี ‘ทางสายกลาง’ ไหมนะ ที่แอพฯ ต่างๆ รู้ว่าควรจะเตือนคุณตอนไหน และไม่ควรจะเตือนคุณตอนไหน ปัญญาประดิษฐ์จะรู้ใจเราได้เองเลยไหม โดยที่เราไม่ต้องไปบอกมันว่าช่วงนี้ Do not disturb หรืออย่ารบกวนนะ?

 

ดูเป็นคำขอร้องที่เอาแต่ใจสมกับเป็นมนุษย์ แต่นี่ก็เป็นคำถามที่นักวิจัยหลายรายกำลังค้นหาคำตอบไปพร้อมๆ กัน เพราะจากสถิติสำรวจแล้วมีผู้ใช้มากถึง 60% ที่เลิกให้แอพฯ แจ้งเตือนแบบ Push Notification และไปยิ่งกว่านั้นก็คือหลังจากลงแอพฯ ครั้งแรก ผู้ใช้มีโอกาสที่จะเลิกใช้แอพนั้นมาถึง 90% ในหนึ่งเดือน

ลองคิดถึงตัวเราเอง เวลาที่เราลงแอพอะไรแล้ววันแรกๆ ก็อาจจะเปิดขึ้นมาดูสักหน่อย แต่ถ้าไม่เปิดขึ้นมาดูจนเป็นนิสัยละก็ เราก็จะลืมแอพฯ นั้น กระทั่งลืมว่ามันยังอยู่ในมือถือเราได้อย่างง่ายดาย

ในปีที่แล้ว นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยรัตเกอร์ส์ ทำงานวิจัยชื่อ How Busy Are You? Predicting the Interruptibility Intensity of Mobile Users (คุณยุ่งแค่ไหน: การทำนายความสามารถในการถูกรบกวนของผู้ใช้มือถือ) งานวิจัยนี้พัฒนาโมเดลสองขั้น เพื่อทำนายว่าในขณะหนึ่งๆ ผู้ใช้มือถือโอเคกับการถูกรบกวนหรือไม่ ในขั้นแรก คือการทำนายว่าผู้ใช้ว่าง (available) อยู่หรือไม่ว่าง หากว่าง ก็จะเข้าสู่ขั้นที่สอง ซึ่งเป็นการทำนายระดับ ‘การรบกวนได้’ ของผู้ใช้ ว่าในตอนนี้อย่ารบกวน, มีความเป็นไปได้สูงว่าไม่ควรรบกวน, รบกวนได้ หรือควรรบกวน รวมทั้งสิ้นสี่ระดับ

ในงานวิจัยนี้ นักวิจัยรวบรวมข้อมูล 5,000 ชุดจากอาสาสมัคร 22 คนในช่วงเวลา 4 สัปดาห์เพื่อประเมินระดับ ‘ความยุ่ง’ ของพวกเขา (ยุ่งมาก = ไม่ควรถูกรบกวน) นอกจากนั้น ที่น่าสนใจมากคือพวกเขารวบรวมข้อมูลบุคลิกภาพตามโมเดล Big Five personality trait เพื่อมาประเมินร่วมด้วยว่าคนคนนั้นโอเคกับการถูกรบกวนแค่ไหน พวกเขาหวังว่าระบบนี้จะช่วยให้โทรศัพท์มือถือหรืออุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เป็นดัง “เลขานุการเก่งๆ ที่รู้ว่าตอนไหนควรรบกวนหรือไม่ควรรบกวนเจ้านาย เช่น ถ้าลูกของเจ้านายโทรศัพท์มา คุณควรบอกเจ้านายให้รับสายเสมอ ในขณะที่ถ้าญาติบางคนโทรมาอาจยังไม่ต้องแจ้งจนภายหลังเป็นต้น”

เขาพูดเพิ่มเติมว่า “ความจริงแล้วมือถือควรเรียนรู้เรื่องเหล่านี้ได้อย่างอัตโนมัติ ระบบแจ้งเตือนในปัจจุบันไม่มีความฉลาดเฉลียวเลย มันเพียงใช้ข้อมูลจากการตั้งค่าของผู้ใช้เท่านั้น ซึ่งโมเดลของเราจะต่างออกไปเพราะมันใช้ข้อมูลรสนิยมและลักษณะการทำงานของผู้ใช้มาร่วมด้วย ซึ่งจะทำให้ระบบเรียนรู้ได้อย่างอัตโนมัติ”

นอกจากนักวิจัยจากรัตเกอร์ส์แล้ว ก็ยังมีทีมวิจัยจาก ม. ไต้หวันที่เพิ่งตีพิมพ์ผลงานเรื่องเดียวกันของพวกเขาในปีนี้ด้วย งานวิจัยของพวกเขามีชื่อน่ารักๆ ว่า “C-3PO: Click-sequence-aware DeeP Neural Network (DNN)-based Pop-uPs RecOmmendation” (ซึ่งเห็นได้ชัดว่าพยายามมากกับการที่จะย่อให้ได้ชื่อ C-3PO) พวกเขาเสนอว่า “ในปัจจุบัน แอพฯ มือถือประสบกับปัญหาว่า ถ้าแจ้งเตือนผู้ใช้มากเกินไป ผู้ใช้ก็อาจรำคาญและลบแอพฯ ไป ในขณะที่หากแจ้งเตือนน้อยเกินไป ผู้ใช้ก็จะลืมและเลิกใช้แอพนั้น เราพยายามใช้ระบบการเรียนรู้เชิงลึกเข้ามาเพื่อศึกษาว่าควรรบกวนผู้ใช้ด้วยความถี่เท่าไร และในเวลาใดเพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุด”

นักวิจัยจากไต้หวันทีมนี้ฝึกปัญญาประดิษฐ์ด้วยข้อมูลรายล้อมตัวผู้ใช้ เช่น ประวัติการเข้าถึงเว็บ ประวัติการเงิน ประวัติการจับจ่ายออนไลน์ เพื่อสร้างโมเดลเรียนรู้พฤติกรรมของผู้บริโภครายบุคคล เพื่อทำนายอัตราการรบกวนที่เหมาะสมที่สุด ผลปรากฏว่าเมื่อทดสอบกับแอพฯ ในประเทศไต้หวันจริง ผู้ใช้ก็ต่างถูกรบกวนน้อยลง (มี Push Notification ลดลง) ในขณะที่แต่ละ Notification ก็มีอัตราการคลิก (click-through rate) สูงขึ้น  (ซึ่งก็ไม่ใช่เรื่องแปลกนัก ว่าเมื่อถูกรบกวนน้อยลงและเรารู้สึกว่าแต่ละการแจ้งเตือนสำคัญขึ้นจริง เราก็มักจะคลิกดูมากขึ้นว่าแจ้งเตือนทำไม)

ตึ่งดึ๊ง!

เป็นไปได้ไหมว่าในอนาคต เราจะใจจดใจจ่อกับ

ตึ่งดึ๊ง!

สิ่งที่ทำอยู่ตรงหน้า

ตึ่งดึ๊ง!

ได้นานขึ้นเมื่อ

ตึ่งดึ๊ง! ปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้มือถือ ตึ่งดึ๊ง! เรียนรู้ว่าควรจะ ตึ่งดึ๊ง! ปล่อยเราไว้ตามลำพังบ้าง!

ที่มา/อ้างอิงจาก

http://andrewchen.co/why-people-are-turning-off-push/

https://news.rutgers.edu/research-news/smartphone-interruptions-are-yours-relentless-and-annoying/20170305#.WL1FA7KLSUl

https://arxiv.org/pdf/1803.00458.pdf

C-3PO: Click-sequence-aware DeeP Neural Network (DNN)-based Pop-uPs RecOmmendation