Жарнама өміріміздің бір бөлігіне баяғыда-ақ айналған. Алғашқы жарнамалар көне дәуірде-ақ пайда болды, бірақ олар әуелі ауызша форматта таралған. Мәселен, біздің дәуірімізге дейінгі XI-VII ғасырларда жазылған қытайлық «Ши Цзин» жырлар жинағында ежелгі Қытайда музыканттар кәмпит сататын дүкендердің жанында бамбук сыбызғыларында ойнап, жұрт назарын аударып, саудасын жүргізгені айтылады, деп хабарлайды El.kz интернет порталы.
Ал жазбаша түрде белгілі болған алғашқы жарнама Мысырдағы Фивы қаласының қираған орындарынан табылған. Археологтардың пайымынша, ол шамамен біздің дәуірімізге дейінгі 3000 жылдары жасалған.
Содан бері жарнама түрленіп, дамып келеді. Енді бұл өзгерістердің бір бөлігі жасанды интеллектпен тікелей байланысты. Қазіргі жарнаманың жиі «пайдалы кеңестер» түрінде көрінуін байқап жүрген боларсыз. Бірақ бұл біздің гаджеттеріміз бізді тыңдап отыр дегенді білдірмейді. Әлемдегі ең мықты деген сервердің өзі ондай көлемдегі деректерді сақтап, өңдеуге шамасы жетпеуші еді.
Жарнаманы жекелендіруге нейрожелілер мүмкіндік берді. 2025 жылғы деректерге сүйенсек, адам орташа есеппен интернетте күніне шамамен 4,5 сағатын өткізеді. Нейрожелілер адамның іздеу тарихын, қызығушылықтарын, интернеттегі мінез-құлқын талдай отырып, әрбір қолданушыға шынымен қызықты болуы ықтимал жарнаманы ұсынады.
Кеңес бере алатын жүйелер де бізге жат емес – олардың түрлі сервистерде қолданылып келе жатқанына 20 жылдан астам уақыт болды. Мысалы, музыкалық платформалар бізге ұнайтын әндерді ұсынып, жаңа орындаушыларды табуға көмектеседі, ал әлеуметтік желілер біз жазылмаған адамдардың қызық контентін көрсетеді. Ал мұның бәрі қалай іске асады?
Жауабы – арнайы үйретілген алгоритмдер. Олар екі түрлі сигналды пайдаланады:
тікелей – лайктар, кликтер, қаралымдар;
жанама – көру ұзақтығы, пайдаланушының белсенділігі және тағы басқалары.
Бұл сигналдардың барлығы нейрожелілер үшін қолданушыдан келетін кері байланыс іспеттес. Жүйе осылайша жетіле түседі: тиімсіз нұсқаларды ысырып тастап, жұмыс істегендерін дамытады. Бұл процесс тоқтаусыз жүреді – алгоритмдер ақылды бола түседі, ал біздің цифрлық орта ыңғайлырақ және пайдалырақ қалыпқа келеді.
Сонымен қатар нейрожелілер ұқсас қызығушылықтары бар пайдаланушыларды топтастырып, сізге жаңа тауар, бренд немесе оқиғаны ұсына алады. Егер ұсыныс сәтті болса – мысалы, сіз жаңа кроссовка маркасы туралы біліп, сатып алғыңыз келсе немесе қызықты музыкалық фестивальға бару туралы шешім қабылдасаңыз – бұл жүйенің артықшылығы айқындалады. Ал егер ұсыныс сәйкес келмесе, сіз жай ғана оны елемейсіз, тиісінше жүйе болашақта мүддеңізді дәлірек болжауға тырысады.
Үдеріс екі негізгі кезеңнен тұрады:
Pre-train (алдын ала оқыту). Бұл кезеңде нейрожелілерге орасан зор көлемдегі ақпарат беріледі. Олар тілдің құрылымын, сөздер мен сөйлемдер арасындағы байланыстарды, контекст пен синтаксисті үйренеді. Бұл айлар бойы жалғасып, ондаған мың бейнежеделдеткішті талап етуі мүмкін. Бірақ мұндай модель нақты қолданбалы міндеттерді әлі шеше алмайды – оның білімі жалпылама әрі әзірге абстрактілі.
Fine-tuning (нақтылап баптау). Екінші кезеңде нейрожелі белгілі бір салаға (мысалы, маркетингке) маманданып, нақты дағдыларды игереді. Бұл үшін оны шынайы жарнамалық науқандардың мысалдарымен қайта оқытады.
Көпшіліктің басынан өткен жағдай: сіз интернеттен құлаққап іздедіңіз, тіпті сатып алдыңыз, бірақ жарнама әлі де сол тауарды қайта-қайта ұсына береді. Мұны сіз алгоритмнің «ақауы» деп ойлауыңыз мүмкін.
Ал шын мәнінде, жүйе сіздің тауарға қызыққаныңызды «сигнал» ретінде алды, бірақ сатып алғаныңызды растайтын белгі көрмеді. Мәселен, сіз интернеттен қарап, бірақ құлаққапты офлайн дүкеннен сатып алған боларсыз. Мұндай жағдайда сатып алу деректері жарнамалық платформаға түспейді, сондықтан ол сіздің тауарды алғаныңыздан бейхабар қалады.
Егер бізге жарнама ұнамаса, одан құтылудың екі жол бар:
оған мүлде назар аудармаймыз – бірнеше рет көрсетілгеннен кейін жүйе өзі қызығушылық жоқ екенін түсінеді;
немесе белсендірек қадам жасап, «Қызықтырмайды» не «Сатып алдым» деген батырманы басамыз. Бұл сигнал жүйеге тез жетеді, ал біз өз кезегімізде нейрожелілердің одан әрі дамуына үлес қосамыз.
Бұған дейін Қытайда робот-дәрігерлер күніне 3 мың науқасты тексеретіні туралы жазғанбыз.