7 de junho de 2018 Uber Technologies, Inc. apresentou um pedido de patente norte-americana no
. 20180157984 intitulado "
Prevendo o estado do usuário usando o aprendizado de máquina ".
Um pedido de patente descreve um sistema de autoaprendizagem (rede neural) que monitora constantemente como uma pessoa em particular usa o aplicativo Uber - e identifica comportamentos incomuns para essa pessoa. O sistema é treinado em vários sinais de entrada, incluindo:
- número de erros de digitação no texto;
- precisão de clicar em links e botões;
- ângulo de inclinação do dispositivo;
- velocidade de caminhada (provavelmente os dados são obtidos por GPS);
- velocidade de entrada de dados;
- dia da semana e hora do dia;
- endereço do passageiro
Embora o pedido de patente não fale sobre a finalidade específica do sistema, pode ser assumido a partir dos parâmetros de treinamento da rede neural que ele deve identificar especificamente. Aparentemente, estamos falando em identificar passageiros muito bêbados.
O pedido de patente contém uma tabela com exemplos de vários valores dos dados de entrada - e o resultado que o sistema produz na coluna "Identificação do status incomum do usuário" (1 ou 0). Talvez o Uber já tenha realmente testado o modelo de aprendizado de máquina - e o pedido de patente indique os resultados reais de seu trabalho.
Os resultados na tabela são realmente semelhantes aos resultados de uma rede neural real, porque nem sempre são óbvios. Por exemplo, o usuário número 5 coleta dados com rapidez e precisão, enquanto se move a uma velocidade média. Mas o sistema ainda atribui a ele um estado "incomum" (resultado 1). Provavelmente, a hora da ligação e o dia da semana têm muito peso (sábado, 1:38). Em outras palavras, no sábado, é muito difícil provar à rede neural que você está sóbrio.
Se o sistema for implementado, após o recebimento do pedido ao motorista, como informação de suporte, poderá ser exibido um aviso de que o pedido chegou potencialmente do passageiro com “adequação reduzida”. Consequentemente, o motorista pode concordar com essa viagem ou recusá-la.
Também se pode supor que a empresa tentará introduzir uma tarifa especial aumentada para o transporte de passageiros bêbados.
É verdade que os métodos vêm imediatamente à mente sobre como enganar o sistema. Por exemplo, um usuário pode pedir a um amigo sóbrio que faça um pedido do aplicativo para que o sistema não o ofereça a uma taxa mais alta. Bots especiais podem aparecer - programas que chamam um táxi de forma independente no Uber, por exemplo, pelo comando de voz de um usuário. Nesse caso, vários sinais de entrada fornecerão uma imagem distorcida: o número de erros de digitação no texto será zero, a precisão de clicar em links e botões será perfeita, e o tempo entre abrir um programa e chamar um táxi será mínimo.
No entanto, outros parâmetros de entrada ainda não podem ser ocultados. Por exemplo, se uma pessoa chama um táxi em 2 noites, estando dentro ou perto de um estabelecimento para beber, então um motorista de táxi pode tirar as conclusões certas, mesmo sem nenhuma rede neural.
A patente afirma explicitamente que as conclusões da rede neural influenciam o serviço que o Uber fornece ao usuário. Os motoristas podem ser avisados sobre a condição do passageiro. Se "a probabilidade da condição incomum do passageiro for relativamente alta", seu pedido não será recebido no pool geral, mas será enviado apenas aos motoristas "com a experiência ou o treinamento apropriados", diz o pedido de patente.
Para os motoristas da Uber, trabalhar com passageiros bêbados é uma das principais deficiências de suas atividades profissionais. Se um motorista de táxi comum no século passado pudesse se alegrar com esse passageiro, porque lhe prometia renda extra, então no sistema automatizado de planejamento de rotas, cobrança e pagamentos sem dinheiro Uber, é muito difícil conseguir dinheiro extra de um passageiro bêbado. Portanto, a introdução de um aumento de tarifa em caso de intoxicação parece bastante justificada.
“Seria ótimo se os motoristas tivessem dinheiro extra para transportar passageiros bêbados. Não há muita diferença [entre passageiros bêbados e sóbrios], mas definitivamente o cabelo do motorista é adicionado após dezenas de viagens ”,
disse Harry Campbell, autor do blog do RideShare Guy.