Predviđanje ponašanja pomoću umjetne inteligencije: Strojevi dizajnirani za predviđanje budućnosti

• Autor:
• ime autora

  Quantumrun Foresight
• Neka 17, 2023

Uređaji koje pokreću algoritmi strojnog učenja (ML) ubrzano mijenjaju način na koji radimo i komuniciramo. A s uvođenjem algoritama sljedeće generacije, ovi uređaji mogu početi postizati više razine razmišljanja i razumijevanja koji mogu podržati proaktivne radnje i prijedloge za svoje vlasnike.

AI kontekst predviđanja ponašanja

Godine 2021. istraživači tvrtke Columbia Engineering otkrili su projekt koji primjenjuje prediktivni ML temeljen na računalnom vidu. Istrenirali su strojeve da predviđaju ljudsko ponašanje do nekoliko minuta u budućnost koristeći tisuće sati filmova, TV emisija i sportskih videa. Ovaj intuitivniji algoritam uzima u obzir neobičnu geometriju, omogućujući strojevima da naprave predviđanja koja nisu uvijek vezana tradicionalnim pravilima (npr. paralelne linije se nikada ne križaju). 

Ova vrsta fleksibilnosti omogućuje robotima da zamijene povezane koncepte ako nisu sigurni što će se sljedeće dogoditi. Na primjer, ako stroj nije siguran hoće li se ljudi rukovati nakon susreta, oni će to umjesto toga prepoznati kao "pozdrav". Ova prediktivna AI tehnologija može pronaći različite primjene u svakodnevnom životu, od pomoći ljudima u njihovim svakodnevnim zadacima do predviđanja ishoda u određenim scenarijima. Prethodni pokušaji primjene prediktivnog ML-a obično su bili usredotočeni na predviđanje jedne radnje u bilo kojem trenutku, s algoritmima koji su pokušavali kategorizirati tu radnju, kao što je nuđenje zagrljaja, rukovanja, davanja pet ili bez radnje. Međutim, zbog uključene inherentne neizvjesnosti, većina ML modela ne može identificirati sličnosti između svih mogućih ishoda.

Razarajući učinak

Budući da trenutni algoritmi još uvijek nisu tako logični kao ljudi (2022.), njihova je pouzdanost kao suradnika još uvijek relativno niska. Iako mogu obavljati ili automatizirati određene zadatke i aktivnosti, ne može se računati da prave apstrakcije ili strategiju. Međutim, nova rješenja za predviđanje ponašanja AI-ja promijenit će ovu paradigmu, posebno u načinu na koji strojevi rade zajedno s ljudima tijekom sljedećih desetljeća.

Na primjer, predviđanje ponašanja pomoću umjetne inteligencije omogućit će softveru i strojevima da predlože nova i vrijedna rješenja kada se suoče s neizvjesnostima. Osobito u uslužnim i proizvodnim industrijama, koboti (suradnički roboti) postat će sposobni čitati situacije unaprijed umjesto da slijede skup parametara, kao i predlagati opcije ili poboljšanja svojim ljudskim suradnicima. Drugi potencijalni slučajevi upotrebe su u kibernetičkoj sigurnosti i zdravstvu, gdje se sve više može vjerovati robotima i uređajima da poduzmu trenutne radnje na temelju potencijalnih hitnih slučajeva.

Tvrtke će postati još bolje opremljene za pružanje prilagođenih usluga svojim klijentima kako bi stvorile individualiziranije iskustvo. Potencijalno bi moglo postati uobičajeno za tvrtke da pružaju vrlo personalizirane ponude. Osim toga, AI će omogućiti tvrtkama da steknu dublji uvid u ponašanje kupaca kako bi optimizirali marketinške kampanje za maksimalnu učinkovitost ili djelotvornost. Međutim, široko prihvaćanje algoritama za predviđanje ponašanja moglo bi dovesti do novih etičkih razmatranja u vezi s pravima na privatnost i zakonima o zaštiti podataka. Kao rezultat toga, vlade bi mogle biti prisiljene propisati dodatne korake za reguliranje upotrebe ovih rješenja za predviđanje ponašanja AI-ja.

Prijave za AI predviđanje ponašanja

Neke aplikacije za predviđanje ponašanja umjetne inteligencije mogu uključivati:

• Samovozeća vozila koja mogu bolje predvidjeti kako će se drugi automobili i pješaci ponašati na cesti, što dovodi do manje sudara i drugih nesreća.
• Chatbotovi koji mogu predvidjeti kako će kupci reagirati na složene razgovore i predložit će prilagođenija rješenja.
• Roboti u zdravstvenim ustanovama i ustanovama za pomoć koji mogu točno predvidjeti potrebe pacijenata i odmah odgovoriti na hitne slučajeve.
• Marketinški alati koji mogu predvidjeti trendove korisnika na platformama društvenih medija, omogućujući tvrtkama da u skladu s tim prilagode svoje strategije.
• Tvrtke koje pružaju financijske usluge koriste strojeve za prepoznavanje i predviđanje budućih gospodarskih trendova.
• Političari koriste algoritme kako bi odredili koje će područje vjerojatno imati najviše angažiranih birača i predviđaju političke ishode.
• Strojevi koji mogu analizirati demografske podatke i pružiti uvid u potrebe i sklonosti zajednice.
• Softver koji može identificirati sljedeći najbolji tehnološki napredak za određeni sektor ili industriju, kao što je predviđanje potrebe za novom kategorijom proizvoda ili ponudom usluga na tržištu u razvoju.
• Identifikacija područja u kojima postoji manjak radne snage ili nedostatak vještina, priprema organizacija za poboljšana rješenja za upravljanje talentima.
• Algoritmi koji se koriste za precizno određivanje područja krčenja šuma ili kontaminacije kojima bi mogla biti potrebna posebna pažnja pri planiranju napora za očuvanje ili zaštitu okoliša.
• Alati za kibernetičku sigurnost koji mogu otkriti bilo kakvo sumnjivo ponašanje prije nego što postane prijetnja, pomažući u ranim preventivnim mjerama protiv kibernetičkog kriminala ili terorističkih aktivnosti.

Pitanja za razmatranje

• Što mislite kako će drugačije predviđanje ponašanja umjetne inteligencije promijeniti način na koji komuniciramo s robotima?
• Koji su drugi slučajevi upotrebe prediktivnog strojnog učenja?