Predición do comportamento da intelixencia artificial: máquinas deseñadas para predecir o futuro

• autor:
• nome do autor

  Previsión de Quantumrun
• Pode 17, 2023

Os dispositivos alimentados por algoritmos de aprendizaxe automática (ML) están cambiando rapidamente o xeito no que traballamos e nos comunicamos. E coa introdución de algoritmos de próxima xeración, estes dispositivos poden comezar a acadar niveis máis altos de razoamento e comprensión que poden apoiar accións proactivas e suxestións para os seus propietarios.

Contexto de predición do comportamento da IA

En 2021, os investigadores de Columbia Engineering revelaron un proxecto que aplica ML preditivo baseado na visión por ordenador. Adestraron máquinas para predecir o comportamento humano ata uns poucos minutos no futuro utilizando miles de horas de películas, programas de televisión e vídeos deportivos. Este algoritmo máis intuitivo ten en conta a xeometría inusual, o que permite ás máquinas facer predicións que non sempre están obrigadas ás regras tradicionais (por exemplo, liñas paralelas que nunca se cruzan). 

Este tipo de flexibilidade permite que os robots substitúan conceptos relacionados se non están seguros do que sucederá a continuación. Por exemplo, se a máquina non está seguro de se a xente daría a man despois dun encontro, recoñeceríao como un "saúdo". Esta tecnoloxía de IA preditiva pode atopar varias aplicacións na vida cotiá, desde axudar ás persoas coas súas tarefas diarias ata predecir resultados en determinados escenarios. Os esforzos anteriores para aplicar ML preditivo adoitaban concentrarse en anticipar unha única acción nun momento dado, cos algoritmos que tentaban categorizar esta acción, como ofrecer un abrazo, un apretón de mans, un alto cinco ou ningunha acción. Non obstante, debido á incerteza inherente implicada, a maioría dos modelos de ML non poden identificar semellanzas entre todos os resultados potenciais.

Impacto perturbador

Dado que os algoritmos actuais aínda non son tan lóxicos como os humanos (2022), a súa fiabilidade como compañeiros de traballo aínda é relativamente baixa. Aínda que poden realizar ou automatizar tarefas e actividades específicas, non se poden contar para facer abstraccións ou elaborar estratexias. Non obstante, as solucións emerxentes de predición do comportamento da intelixencia artificial cambiarán este paradigma, especialmente na forma en que as máquinas traballan xunto aos humanos durante as próximas décadas.

Por exemplo, a predición do comportamento da intelixencia artificial permitirá que o software e as máquinas propoñan solucións novas e valiosas cando se atopen con incertezas. Nas industrias de servizos e de fabricación, en particular, os cobots (robots colaborativos) poderán ler situacións con bastante antelación en lugar de seguir un conxunto de parámetros, así como suxerir opcións ou melloras aos seus compañeiros humanos. Outros casos de uso potenciais atópanse na ciberseguridade e na saúde, onde se pode confiar cada vez máis en robots e dispositivos para tomar medidas inmediatas en función de posibles emerxencias.

As empresas estarán aínda mellor equipadas para ofrecer servizos personalizados aos seus clientes para crear unha experiencia máis individualizada. Podería chegar a ser habitual que as empresas ofrezan ofertas altamente personalizadas. Ademais, a intelixencia artificial permitirá ás empresas obter información máis profunda sobre o comportamento dos clientes para optimizar as campañas de mercadotecnia para obter a máxima eficiencia ou eficacia. Non obstante, a adopción xeneralizada de algoritmos de predición do comportamento podería levar a novas consideracións éticas relacionadas cos dereitos de privacidade e as leis de protección de datos. Como resultado, os gobernos poden verse obrigados a lexislar pasos adicionais para regular o uso destas solucións de predición do comportamento da IA.

Aplicacións para a predición do comportamento da IA

Algunhas aplicacións para a predición do comportamento da IA ​​poden incluír:

• Vehículos autónomos que poden predecir mellor como se comportarán outros coches e peóns na estrada, o que provocará menos colisións e outros accidentes.
• Chatbots que poden anticipar como reaccionarán os clientes ante conversas complexas e proporán solucións máis personalizadas.
• Robots en instalacións sanitarias e asistenciais que poden predecir con precisión as necesidades dos pacientes e abordar inmediatamente as emerxencias.
• Ferramentas de mercadotecnia que poden predecir as tendencias dos usuarios nas plataformas de redes sociais, permitindo ás empresas axustar as súas estratexias en consecuencia.
• Empresas de servizos financeiros que utilizan máquinas para identificar e prever tendencias económicas futuras.
• Políticos que utilizan algoritmos para determinar que área é probable que teña a base de votantes máis comprometida e prever resultados políticos.
• Máquinas que poden analizar datos demográficos e proporcionar información sobre as necesidades e preferencias das comunidades.
• Software que pode identificar o seguinte mellor avance tecnolóxico para un sector ou industria en particular, como prever a necesidade dunha nova categoría de produto ou oferta de servizos nun mercado emerxente.
• Identificación de áreas onde existe escaseza de man de obra ou carencias de habilidades, preparando as organizacións para mellorar as solucións de xestión do talento.
• Algoritmos que se utilizan para identificar áreas de deforestación ou contaminación que poden necesitar unha atención especial ao planificar esforzos de conservación ou de protección ambiental.
• Ferramentas de ciberseguridade que poden detectar calquera comportamento sospeitoso antes de que se converta nunha ameaza, axudando con medidas preventivas tempranas contra a ciberdelincuencia ou as actividades terroristas.

Preguntas a ter en conta

• De que outra maneira pensas que a predición do comportamento da IA ​​cambiará a forma en que interactuamos cos robots?
• Cales son os outros casos de uso da aprendizaxe automática preditiva?