BuzzFeedがバレンタインデーに合わせてAI利用「理想の恋人診断」を公開

今回は「BuzzFeedがバレンタインデーに合わせてAI利用「理想の恋人診断」を公開」についてご紹介します。

関連ワード (BuzzFeed、機械学習等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


大手オンラインメディアのBuzzFeedは「診断・クイズ」にバレンタインデーに合わせた新しい機能を追加した。プロダクト担当バイスプレジデントのChris Johanesen(クリス・ヨハネセン)氏は「2021年に予定しているちょっと目立つ企画」の第1弾になることを期待していると語った。

この企画は「AIテクノロジーを使用して完璧な恋人のタイプを発見する」ことを約束する。ヨハネセン氏は「やむを得ない状況を受け入れて(現在のパンデミック)オンラインデートのおかしな世界を楽しもうという機能です」と述べた。

この機能を利用するには、簡単な質問に答えるだけでよい。一連の選択肢からこれだと思うものを選んでいくと「理想的な恋愛パートナーに何を求めているか」あるいは「自分がどんなタイプのパートナーであるか」がわかる。

質問自体は、BuzzFeedや他のサイトでこの種の診断を試したことがある人なら見慣れたものだ。しかしBuzzFeedの診断はひと味違う。ヨハネセン氏は「他のオンラインクイズでは、あらかじめ設定された1ダースからせいぜい20とおりほどの結果しか得られません」と指摘する。しかしBuzzFeedのクイズでは「何十回試しても決して同じ結果にはならない」という。

ヨハネセン氏によれば、開発チームはStyleGAN(敵対的生成ネットワーク)テクノロジーを使って大量の選択肢画像を生成したという。最後の結果はクイズから得られた性格、趣味に引用や「怪しげな要素」をアルゴリズムで組み合わせたものを人間のスタッフが編集して解説文として提供する。ヨハネセン氏はこういう。

途方もなく不条理な結果が出ることがあります(自分でデモを試してみたところ、「かさぶたのコレクションを披露する」のが趣味の女性を恋人に割り当てられました)。しかし多くの場合、我々は笑って受け入れると思います。しかし結果が完全にランダムでは意味がありませんので、ユーザーの入力から得られた傾向に多少は一致させる必要があります。ただし初期のバージョンはリアルすぎて、逆にあまりおもしろくありませんでした。

将来のビジョンについてヨハンネン氏は「もっと自動生成可能」なクイズや診断を作りたいと述べた。つまりスタッフがコンセプトを考え出すだけでよく、選択肢をいちいち作成する必要がないような仕組みだ。しかし、それが可能になっても最後には人手による相当量の編集作業が必要だろう。同氏はこの点を変えるつもりはないとしてこう説明した。

機械学習によるクイズの作成は間違いなく可能ですが、それではあまりおもしろいものにはならないでしょう。我々は人間ができないことを機械にやらせ、機械ができないことを人間がやるというアプローチを続けていきます。

BuzzFeedではクイズパーティーやクイズストリークなどの診断・クイズ形式を利用した楽しい仕組みをさらに見つけるために各種のテスト行っているという。

画像クレジット:BuzzFeed


【原文】

A new BuzzFeed quiz is the first in what Director of Product for Quizzes Chris Johanesen said he’s hoping will be a series of “stunt-y experiments” that the publisher launches this year.

The quiz, timed for Valentine’s Day weekend, promises to “create your perfect boyfriend (or girlfriend) using AI technology.” Johanesen said it’s designed to “poke fun at the situation we’re all in” (quarantine, obviously), as well as the “weird world of online dating.”

To take the quiz, you answer a series of multiple-choices questions about what you’re looking for in your ideal romantic partner.

The questions will probably feel familiar to anyone who’s taken a quiz on BuzzFeed or elsewhere online, but the answer should be a lot more unique: Johanesen noted that in a normal online quiz, there might be “12 or 20 different results that are written, and that’s pretty much it.” With this one, “you could retake it dozens of times and never get the same results.”

Johanesen explained that the BuzzFeed team generated an enormous variety of different profile images using StyleGAN technology. For the text, BuzzFeed staff contributed personality traits, text messages quotes, hobbies and “weird, dark stuff” that the quiz combines algorithmically.

“I think we’re mostly trying to embrace the absurdity of it,” he added. (I saw this myself when I tried out a demo earlier this week and was assigned a girlfriend who wanted to show off her “collection of scabs.”) “We try to match it a little bit to some of your inputs so that it’s not totally random. … An early version was more realistic, but it wasn’t as fun.”

Looking ahead, Johanesen said he’s hoping to create more quizzes that are “more generative,” where a writer might come up with a concept but they don’t have to “handwrite every single option.” Still, it sounds like this approach requires significant editorial work, which Johanesen doesn’t expect to change.

“We could definitely use machine learning models to write a quiz, but it probably wouldn’t be very good,” he said. Instead, the team is interested in “that intersection of what technology can do that humans can’t, and what humans can do that technology can’t.”

More broadly, he noted that BuzzFeed is experimenting to find new ways to refresh the quiz format, for example with the Quiz Party feature and Quiz Streaks.

(文:Anthony Ha、翻訳:滑川海彦@Facebook)

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 CodeZineを運営する翔泳社では、2月10日(水)に『Rによる機械学習[第3版]』を発売しました。最近傍法やk-means法など、多様な手法が用いられる機械学習の分野において、携わるプロジェクトで最適な手法を見出すための基礎知識が身につきます。

COMMENTS


4186:
2021-02-14 22:00

【ニュース】ネコx工場自動化x機械学習ゲーム『Learning Factory』2月18日Steam早期アクセス配信決定

4182:
2021-02-14 13:18

人工知能>機械学習>ディープラーニング など、機械学習系の主要なキーワードの位置づけがわかりやすい! 【機械学習入門】機械学習を学び始めたい人がはじめに見る動画 @YouTubeより

4188:
2021-02-14 09:08

ちょっとした機械学習モデルを使った取引戦略でFXのバックテストしてみたけど、勝ちもしない負けもしない微妙なモデルになった。

4181:
2021-02-14 05:24

Makefileはいいぞ MakefileでDocker+Jupyter Notebookなどの機械学習環境をスマートに扱う - CC-56

4187:
2021-02-14 04:20

そうだよな、まそういう方法をとる奴は関係持たない方が吉って事を、ようやく学習したぜ。 まあ機械ですら、個体差があるんだからな。すぐぶっ壊れるものもあれば長持ちするものもあるし

4183:
2021-02-14 03:51

1~2月は基本情報技術者に集中してますが、終わったら他にやりたいことはたくさんある。 次は、あらためて数学の勉強と機械学習に取り組む時間を作りたい。コンペにしっかり取り組む予定。 自分に期待して、成長速度を上げていきます?

4184:
2021-02-14 02:58

今日知った言葉、あるいは今日の言ったモン勝ち。 「調べ学習」 まあ、言いたいことはなんとなくわかるし、"investigative learning"っていう定訳もあるらしいから、翻訳屋としては機械的に置き換えればいいだけの話だけど……もうちょっとなんとかならなかったかなあ。

4185:
2021-02-14 01:53

ujamの超短期セール来ました!!! 【1日限定・2/15まで】ujamがヴァレンタインデーセール開始、購入時に機械学習搭載のMixプラグイン、Mastering The Mix「BASSROOM」(通常59ドル)が無料で貰えます&2製品購入で…

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