Czym jest machine experience w kontekście technologii informacyjnych?
Machine experience (MX), rozumiane jako „to czego doświadcza maszyna” lub „to jak bardzo jest doświadczona”, to termin z dziedziny technologii informacyjnych, który odnosi się do zdolności systemów sztucznej inteligencji (AI) do przetwarzania, analizowania i interpretowania informacji w sposób podobny do człowieka.
W tym kontekście, machine experience odnosi się do funkcjonowania algorytmów w ekosystemie cyfrowym, w tym zdolności maszyn (algorytmów) do „nabywania doświadczenia”, rozumienia i adaptowania się do środowiska, w którym działają, na podstawie analizy danych i interakcji z użytkownikami oraz na tej podstawie kształtowania tego środowiska, tj. ekosystemu cyfrowego. Maszyny wykorzystują różne technologie, takie jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazów i głosu, aby zbierać dane i na ich podstawie tworzyć modele zachowania i reagowania na określone sytuacje.
Mmachine experience to „mądrość maszyny płynąca z doświadczenia” nabytego np. w trakcie uczenia maszynowego.
Maszyny o wysokim poziomie machine experience (MX) są w stanie uczyć się i dopasowywać do zmieniającego się otoczenia, co umożliwia im podejmowanie lepszych decyzji i dostarczanie bardziej spersonalizowanych interakcji z użytkownikami. MX odnosi się do zdolności maszyny do uczenia się i adaptowania się do nowych sytuacji na podstawie danych, bez konieczności programowania przez człowieka.
Doświadczenie użytkownika a doświadczenie maszyny
Machine experience odgrywa istotną rolę w kształtowaniu SERP. Algorytmy wyszukiwarek, takie jak Google, wykorzystują machine experience do analizy i interpretacji treści na stronach internetowych oraz do zrozumienia oczekiwań użytkownika w związku z danym zapytaniem. SERP (Search Engine Results Page) to strona wyników wyszukiwania, która pojawia się po wpisaniu zapytania w wyszukiwarkę internetową. SERP zawiera listę wyników, które wyszukiwarka uznaje za najbardziej odpowiednie (relewantne) do zapytania użytkownika.
Machine experience (MX) oznacza to, w jaki sposób i co „odczuwa” maszyna.
Termin „relewantny” odnosi się do trafności lub adekwatności wyników wyszukiwania w stosunku do zapytania, które użytkownik wprowadził do wyszukiwarki. Wyszukiwarki starają się dostarczać wyniki, które są najbardziej relewantne dla danego zapytania, czyli takie, które najlepiej odpowiadają na potrzeby i oczekiwania użytkownika. Warto jednak pamiętać, że pojęcie relewantności jest względne, a interpretacja relewantności może się różnić w zależności od kontekstu.
W jaki sposób maszyna cyfrowa może doświadczyć przyrody?
Algorytmy wyszukiwarek analizują różne atrybuty, takie jak struktura strony internetowej, słowa kluczowe, jakość hiperłączy i wiele innych, aby określić, jakie zasoby najlepiej pasują do zapytania użytkownika i w jakiej kolejności powinny być wyświetlane w obrębie SERP. Dlatego maszyny z wysokim poziomem machine experience (MX) są w stanie lepiej zrozumieć treści na stronach internetowych i zapewnić użytkownikom bardziej precyzyjne i spersonalizowane wyniki wyszukiwania. Relacja pomiędzy machine experience a SERP polega na tym, że im lepiej maszyny są w stanie interpretować intencje i potrzeby użytkowników, tym bardziej użyteczne są wyniki wyszukiwania na stronie SERP. Zależy to jednak od wysokiej jakości serwisu internetowego.
Czym różni się doświadczenie użytkownika (user experience, UX) od tego, co doświadcza maszyna?
Doświadczenie użytkownika (user experience, UX) i to, czego doświadcza maszyna (machine experience, MX) to dwa różne pojęcia, odnoszące się do dwóch różnych aspektów technologii. Doświadczenie użytkownika (UX) to wrażenia użytkownika związane z interakcją z produktem lub usługą cyfrową. UX odnosi się do wszystkich aspektów interakcji użytkownika z danym produktem lub usługą, takich jak łatwość użytkowania, zrozumiałość, przyjemność, skuteczność, użyteczność i satysfakcja. UX ma na celu utworzenie optymalnego środowiska dla użytkowników, aby mogli w sposób komfortowy korzystać z produktu lub usługi.
UX odnosi się do interakcji użytkownika z produktem lub usługą.
W takim kontekście, machine experience (MX) odnosi się do zapewnienia wysokiej jakości ekosystemu cyfrowego dla maszyny. Zapewnienie lepszej jakości atrybutów sieci, w tym lepszej jakości treści, wydajności, responsywności i innych, jest odnotowywane przez roboty sieciowe. W konsekwencji maszyny „doświadczają” sieci lepszej jakości, poprzez co są one w stanie lepiej katalogować zasoby i dostarczać bardziej relewantnych wyników w odpowiedzi na zapytania użytkowników. Natomiast w zakresie sztucznej inteligencji „zapewnienie lepszego doświadczenia maszynie” oznacza zapewnienie odpowiednich danych treningowych i systemów zarządzania danymi, aby maszyna mogła nauczyć się prawidłowych wzorców i poprawnie rozwijać swoje umiejętności. Dlatego też, dla poprawy użyteczności maszyn, konieczne jest ciągłe monitorowanie jakości atrybutów sieci i ich optymalizacja, aby spełniały one oczekiwania użytkowników, przez co zapewniały także jak najlepsze „doświadczenia maszynie”.