AI-ի վարքագծային կանխատեսում. Ապագան կանխատեսելու համար նախատեսված մեքենաներ

ՊԱՏԿԵՐԻ ՎԱՐԿ.
Image վարկային
iStock- ը

AI-ի վարքագծային կանխատեսում. Ապագան կանխատեսելու համար նախատեսված մեքենաներ

AI-ի վարքագծային կանխատեսում. Ապագան կանխատեսելու համար նախատեսված մեքենաներ

Ենթավերնագրի տեքստը
Մի խումբ հետազոտողներ ստեղծել են նոր ալգորիթմ, որը թույլ է տալիս մեքենաներին ավելի լավ կանխատեսել գործողությունները:
    • Հեղինակ:
    • Հեղինակ անունը
      Quantumrun Հեռատեսություն
    • Թող 17, 2023

    Մեքենայական ուսուցման (ML) ալգորիթմներով աշխատող սարքերն արագորեն փոխում են մեր աշխատանքի և հաղորդակցման եղանակը: Եվ հաջորդ սերնդի ալգորիթմների ներդրմամբ այս սարքերը կարող են սկսել տրամաբանության և ըմբռնման ավելի բարձր մակարդակներ ձեռք բերել, որոնք կարող են աջակցել իրենց սեփականատերերի համար ակտիվ գործողություններին և առաջարկներին:

    AI-ի վարքագծային կանխատեսման համատեքստ

    2021 թվականին Columbia Engineering-ի հետազոտողները բացահայտեցին մի նախագիծ, որը կիրառում է կանխատեսող ML՝ հիմնված համակարգչային տեսողության վրա: Նրանք վարժեցրին մեքենաներ՝ կանխատեսելու մարդու վարքագիծը ապագայում մինչև մի քանի րոպե՝ օգտագործելով հազարավոր ժամանոց ֆիլմեր, հեռուստաշոուներ և սպորտային տեսանյութեր: Այս ավելի ինտուիտիվ ալգորիթմը հաշվի է առնում անսովոր երկրաչափությունը՝ թույլ տալով մեքենաներին կանխատեսումներ անել, որոնք միշտ չէ, որ կապված են ավանդական կանոններով (օրինակ՝ զուգահեռ գծերը երբեք չեն հատվում): 

    Այս տեսակի ճկունությունը թույլ է տալիս ռոբոտներին փոխարինել առնչվող հասկացությունները, եթե նրանք վստահ չեն, թե ինչ կլինի հետո: Օրինակ, եթե մեքենան անորոշ է, թե արդյոք մարդիկ կսեղմեն ձեռքերը հանդիպումից հետո, փոխարենը նրանք դա կճանաչեն որպես «ողջույն»: Այս կանխատեսող AI տեխնոլոգիան կարող է գտնել տարբեր կիրառություններ առօրյա կյանքում՝ սկսած մարդկանց ամենօրյա առաջադրանքներում օգնելուց մինչև որոշակի սցենարներում արդյունքների կանխատեսում: Կանխատեսող ML-ի կիրառման նախկին ջանքերը սովորաբար կենտրոնացած էին ցանկացած պահի մեկ գործողություն ակնկալելու վրա, երբ ալգորիթմները փորձում էին դասակարգել այս գործողությունը, ինչպես օրինակ՝ գրկախառնություն, ձեռքսեղմում, բարձր հինգ կամ ոչ մի գործողություն առաջարկելը: Այնուամենայնիվ, ներգրավված բնածին անորոշության պատճառով ML մոդելների մեծ մասը չի կարող նույնականացնել բոլոր հնարավոր արդյունքների միջև:

    Խանգարող ազդեցություն

    Քանի որ ներկայիս ալգորիթմները դեռևս այնքան տրամաբանական չեն, որքան մարդիկ (2022), նրանց հուսալիությունը որպես գործընկերներ դեռևս համեմատաբար ցածր է: Թեև նրանք կարող են կատարել կամ ավտոմատացնել որոշակի առաջադրանքներ և գործողություններ, դրանք չեն կարող հաշվել՝ վերացումներ կամ ռազմավարություն մշակելու համար: Այնուամենայնիվ, AI-ի վարքագծային կանխատեսման լուծումները կփոխեն այս պարադիգմը, հատկապես այն հարցում, թե ինչպես են մեքենաները աշխատում մարդկանց կողքին գալիք տասնամյակների ընթացքում:

    Օրինակ, AI-ի վարքագծային կանխատեսումը թույլ կտա ծրագրային ապահովմանը և մեքենաներին առաջարկել նոր և արժեքավոր լուծումներ, երբ հանդիպեն անորոշություններին: Ծառայությունների և արտադրական արդյունաբերություններում, մասնավորապես, կոբոտը (համագործակցող ռոբոտները) կկարողանան նախօրոք կարդալ իրավիճակները՝ մի շարք պարամետրեր հետևելու փոխարեն, ինչպես նաև առաջարկել տարբերակներ կամ բարելավումներ իրենց աշխատակիցներին: Օգտագործման այլ հնարավոր դեպքերը վերաբերում են կիբերանվտանգությանը և առողջապահությանը, որտեղ ռոբոտներին և սարքերին ավելի ու ավելի է վստահվում՝ հնարավոր արտակարգ իրավիճակների հիման վրա անհապաղ միջոցներ ձեռնարկելու համար:

    Ընկերությունները կդառնան ավելի հագեցած՝ իրենց հաճախորդներին հարմարեցված ծառայություններ առաջարկելու համար՝ ավելի անհատականացված փորձ ստեղծելու համար: Բիզնեսների համար պոտենցիալ սովորական բան կարող է դառնալ խիստ անհատականացված առաջարկներ: Բացի այդ, AI-ն թույլ կտա ընկերություններին ավելի խորը պատկերացում կազմել հաճախորդների վարքագծի վերաբերյալ՝ օպտիմալացնելու մարքեթինգային արշավները առավելագույն արդյունավետության կամ արդյունավետության համար: Այնուամենայնիվ, վարքագծային կանխատեսման ալգորիթմների համատարած ընդունումը կարող է հանգեցնել նոր էթիկական նկատառումների՝ կապված գաղտնիության իրավունքների և տվյալների պաշտպանության օրենքների հետ: Արդյունքում, կառավարությունները կարող են ստիպված լինել օրենսդրորեն լրացուցիչ քայլեր ձեռնարկել՝ այս AI-ի վարքագծային կանխատեսման լուծումների օգտագործումը կարգավորելու համար:

    AI-ի վարքագծային կանխատեսման հավելվածներ

    AI-ի վարքագծային կանխատեսման որոշ հավելվածներ կարող են ներառել.

    • Ինքնակառավարվող մեքենաներ, որոնք կարող են ավելի լավ կանխատեսել, թե ինչպես կվարվեն մյուս մեքենաները և հետիոտները ճանապարհին, ինչը կհանգեցնի ավելի քիչ բախումների և այլ պատահարների:
    • Chatbots, որոնք կարող են կանխատեսել, թե ինչպես են հաճախորդները արձագանքելու բարդ խոսակցություններին և կառաջարկեն ավելի հարմարեցված լուծումներ:
    • Ռոբոտներ առողջապահական և օժանդակ խնամքի հաստատություններում, որոնք կարող են ճշգրիտ կանխատեսել հիվանդների կարիքները և անմիջապես դիմել արտակարգ իրավիճակներին:
    • Մարքեթինգային գործիքներ, որոնք կարող են կանխատեսել օգտատերերի միտումները սոցիալական մեդիա հարթակներում, ինչը թույլ է տալիս ընկերություններին համապատասխանաբար հարմարեցնել իրենց ռազմավարությունը:
    • Ֆինանսական ծառայություններ մատուցող ընկերություններ, որոնք մեքենաներ են օգտագործում ապագա տնտեսական միտումները բացահայտելու և կանխատեսելու համար:
    • Քաղաքական գործիչներն օգտագործում են ալգորիթմներ՝ որոշելու, թե որ տարածքն է, ամենայն հավանականությամբ, կունենա առավել ներգրավված ընտրողների բազան և կանխատեսում են քաղաքական արդյունքները:
    • Մեքենաներ, որոնք կարող են վերլուծել ժողովրդագրական տվյալները և պատկերացում կազմել համայնքների կարիքների և նախասիրությունների մասին:
    • Ծրագրային ապահովում, որը կարող է բացահայտել հաջորդ լավագույն տեխնոլոգիական առաջընթացը որոշակի հատվածի կամ արդյունաբերության համար, օրինակ՝ կանխատեսելով նոր արտադրանքի կատեգորիայի կամ ծառայությունների առաջարկի անհրաժեշտությունը զարգացող շուկայում:
    • Բացահայտում այն ​​ոլորտները, որտեղ առկա են աշխատուժի պակաս կամ հմտությունների բացեր, կազմակերպությունների նախապատրաստում տաղանդների կառավարման բարելավված լուծումների համար:
    • Ալգորիթմներ, որոնք օգտագործվում են անտառահատման կամ աղտոտված տարածքները մատնանշելու համար, որոնք կարող են հատուկ ուշադրության կարիք ունենալ պահպանման կամ շրջակա միջավայրի պաշտպանությանն ուղղված ջանքերի պլանավորման ժամանակ:
    • Կիբեռանվտանգության գործիքներ, որոնք կարող են հայտնաբերել ցանկացած կասկածելի վարքագիծ՝ նախքան այն դառնալը սպառնալիք՝ օգնելով վաղ կանխարգելիչ միջոցներ ձեռնարկել կիբերհանցագործությունների կամ ահաբեկչական գործողությունների դեմ:

    Հարցեր, որոնք պետք է հաշվի առնել

    • Ի՞նչ եք կարծում, այլ կերպ AI-ի վարքագծային կանխատեսումը կփոխի մեր փոխազդեցությունը ռոբոտների հետ:
    • Որո՞նք են կանխատեսող մեքենայական ուսուցման այլ օգտագործման դեպքերը:

    Insight հղումներ

    Հետևյալ հանրաճանաչ և ինստիտուցիոնալ հղումները վկայակոչվել են այս պատկերացման համար.