Predikce chování AI: Stroje navržené k předpovídání budoucnosti

KREDIT OBRAZU:
Kredit
iStock

Predikce chování AI: Stroje navržené k předpovídání budoucnosti

Predikce chování AI: Stroje navržené k předpovídání budoucnosti

Text podnadpisu
Skupina výzkumníků vytvořila nový algoritmus, který umožňuje strojům lépe předvídat akce.
    • Autor:
    • jméno autora
      Quantumrun Foresight
    • 17

    Zařízení využívající algoritmy strojového učení (ML) rychle mění způsob, jakým pracujeme a komunikujeme. A se zavedením algoritmů nové generace mohou tato zařízení začít dosahovat vyšších úrovní uvažování a porozumění, které mohou podporovat proaktivní akce a návrhy pro jejich vlastníky.

    Kontext predikce chování AI

    V roce 2021 odhalili výzkumníci z Columbia Engineering projekt, který aplikuje prediktivní ML založené na počítačovém vidění. Vycvičili stroje, aby předpovídaly lidské chování až na několik minut do budoucnosti pomocí filmů, televizních pořadů a sportovních videí v hodnotě tisíců hodin. Tento intuitivnější algoritmus bere v úvahu neobvyklou geometrii a umožňuje strojům provádět předpovědi, které nejsou vždy vázány tradičními pravidly (např. rovnoběžné čáry se nikdy nekříží). 

    Tento druh flexibility umožňuje robotům nahradit související koncepty, pokud si nejsou jisti, co se bude dít dál. Pokud si například stroj není jistý, zda by si lidé po setkání potřásli rukou, poznali by to jako „pozdrav“. Tato prediktivní technologie AI může najít různé aplikace v každodenním životě, od pomoci lidem s jejich každodenními úkoly až po předpovídání výsledků v určitých scénářích. Předchozí snahy o aplikaci prediktivního ML se obvykle soustředily na předvídání jedné akce v kteroukoli danou chvíli, přičemž algoritmy se pokoušely tuto akci kategorizovat, jako je nabídka objetí, potřesení rukou, kývnutí nebo žádná akce. Vzhledem k inherentní nejistotě však většina modelů ML nemůže identifikovat podobnosti mezi všemi potenciálními výsledky.

    Rušivý dopad

    Protože současné algoritmy stále nejsou tak logické jako lidé (2022), jejich spolehlivost jako spolupracovníků je stále relativně nízká. I když mohou provádět nebo automatizovat konkrétní úkoly a činnosti, nelze je počítat do abstrakcí nebo strategií. Nově vznikající řešení predikce chování umělé inteligence však toto paradigma změní, zejména pokud jde o to, jak stroje fungují spolu s lidmi v nadcházejících desetiletích.

    Například predikce chování AI umožní softwaru a strojům navrhovat nová a hodnotná řešení, když se setkají s nejistotami. Zejména ve službách a zpracovatelském průmyslu budou koboti (kolaborativní roboti) schopni číst situace v dostatečném předstihu místo toho, aby se řídili sadou parametrů, a také navrhovat možnosti nebo vylepšení svým lidským spolupracovníkům. Další potenciální případy použití jsou v oblasti kybernetické bezpečnosti a zdravotnictví, kde lze robotům a zařízením stále více důvěřovat, že přijmou okamžitá opatření na základě potenciálních mimořádných událostí.

    Společnosti budou ještě lépe vybaveny k tomu, aby svým zákazníkům nabízely služby šité na míru, a vytvořily tak více individualizovanou zkušenost. Pro podniky by se potenciálně mohlo stát samozřejmostí poskytovat vysoce personalizované nabídky. Umělá inteligence navíc firmám umožní získat hlubší vhled do chování zákazníků a optimalizovat marketingové kampaně pro maximální efektivitu nebo efektivitu. Rozšířené přijetí algoritmů pro predikci chování by však mohlo vést k novým etickým úvahám souvisejícím s právy na soukromí a zákony na ochranu údajů. V důsledku toho mohou být vlády nuceny uzákonit další kroky k regulaci používání těchto řešení predikce chování AI.

    Aplikace pro predikci chování AI

    Některé aplikace pro predikci chování AI mohou zahrnovat:

    • Samořídící vozidla, která dokážou lépe předvídat, jak se budou ostatní auta a chodci chovat na silnici, což vede k menšímu počtu kolizí a jiných nehod.
    • Chatboti, kteří dokážou předvídat, jak budou zákazníci reagovat na složité konverzace, a navrhnou přizpůsobenější řešení.
    • Roboti ve zdravotnictví a zařízeních asistované péče, kteří dokážou přesně předvídat potřeby pacientů a okamžitě řešit mimořádné události.
    • Marketingové nástroje, které dokážou předvídat trendy uživatelů na platformách sociálních médií a umožňují společnostem odpovídajícím způsobem upravit své strategie.
    • Firmy poskytující finanční služby používající stroje k identifikaci a předpovídání budoucích ekonomických trendů.
    • Politici využívající algoritmy k určení, která oblast bude mít pravděpodobně nejvíce angažovanou voličskou základnu, a předvídají politické výsledky.
    • Stroje, které dokážou analyzovat demografická data a poskytnout náhled na potřeby a preference komunit.
    • Software, který dokáže identifikovat další nejlepší technologický pokrok pro konkrétní sektor nebo průmysl, jako je předpovídání potřeby nové kategorie produktů nebo nabídky služeb na rozvíjejícím se trhu.
    • Identifikace oblastí, kde existuje nedostatek pracovních sil nebo mezery v dovednostech, příprava organizací na lepší řešení řízení talentů.
    • Algoritmy používané k určení oblastí odlesňování nebo kontaminace, které mohou vyžadovat zvláštní pozornost při plánování úsilí o zachování nebo ochranu životního prostředí.
    • Nástroje kybernetické bezpečnosti, které dokážou odhalit jakékoli podezřelé chování dříve, než se stane hrozbou, a pomáhají s včasnými preventivními opatřeními proti kyberzločinu nebo teroristickým aktivitám.

    Otázky k zamyšlení

    • Jak jinak podle vás predikce chování AI změní způsob, jakým komunikujeme s roboty?
    • Jaké jsou další případy použití prediktivního strojového učení?

    Statistikové reference

    Následující populární a institucionální odkazy byly uvedeny pro tento náhled: