Sukurtos Ai elgesio prognozavimo mašinos numato ateitį

VAIZDO KREDITAS:

iStock

AI elgesio numatymas: mašinos, skirtos numatyti ateitį

Tyrėjų grupė sukūrė naują algoritmą, leidžiantį mašinoms geriau numatyti veiksmus.

Autorius:
autoriaus vardas
Quantumrun Foresight
Gali 17, 2023

Įrenginiai, maitinami mašininio mokymosi (ML) algoritmais, sparčiai keičia mūsų darbo ir bendravimo būdą. Įdiegus naujos kartos algoritmus, šie įrenginiai gali pradėti pasiekti aukštesnio lygio samprotavimo ir supratimo, o tai gali padėti jų savininkams atlikti aktyvius veiksmus ir teikti pasiūlymus.

AI elgesio prognozavimo kontekstas

2021 m. Columbia Engineering tyrėjai atskleidė projektą, kuris taiko nuspėjamą ML, pagrįstą kompiuterine vizija. Naudodami tūkstančius valandų filmų, TV laidų ir sporto vaizdo įrašų, jie išmokė mašinas numatyti žmonių elgesį iki kelių minučių į ateitį. Šis intuityvesnis algoritmas atsižvelgia į neįprastą geometriją, leidžiančią mašinoms daryti prognozes, kurios ne visada yra saistomos tradicinių taisyklių (pvz., lygiagrečios linijos niekada nesusikerta).

Toks lankstumas leidžia robotams pakeisti susijusias sąvokas, jei jie nėra tikri, kas nutiks toliau. Pavyzdžiui, jei mašina nežino, ar žmonės po susidūrimo paspaustų ranką, jie tai atpažins kaip „pasveikinimą“. Ši nuspėjamoji AI technologija gali rasti įvairių pritaikymų kasdieniame gyvenime – nuo pagalbos žmonėms atlikti kasdienes užduotis iki rezultatų numatymo tam tikrais scenarijais. Ankstesnės pastangos taikyti nuspėjamąjį ML paprastai buvo sutelktos į vieno veiksmo numatymą bet kuriuo metu, o algoritmai bando suskirstyti šį veiksmą į kategorijas, pavyzdžiui, siūlyti apkabinimą, rankos paspaudimą, pasiūlyti penkis žingsnius arba jokio veiksmo. Tačiau dėl būdingo neapibrėžtumo dauguma ML modelių negali nustatyti visų galimų rezultatų panašumų.

Trikdantis poveikis

Kadangi dabartiniai algoritmai vis dar nėra tokie logiški kaip žmonių (2022), jų, kaip bendradarbių, patikimumas vis dar yra palyginti mažas. Nors jie gali atlikti arba automatizuoti konkrečias užduotis ir veiklą, jie negali būti skaičiuojami kaip abstrakcija ar strategija. Tačiau atsirandantys AI elgesio numatymo sprendimai pakeis šią paradigmą, ypač tai, kaip per ateinančius dešimtmečius mašinos dirbs kartu su žmonėmis.

Pavyzdžiui, AI elgesio numatymas leis programinei įrangai ir mašinoms pasiūlyti naujus ir vertingus sprendimus, kai susiduriama su neaiškumais. Visų pirma paslaugų ir gamybos pramonėje kobotai (bendradarbiaujantys robotai) galės perskaityti situacijas gerokai iš anksto, o ne vadovautis parametrų rinkiniu, taip pat pasiūlyti savo kolegoms parinktis ar patobulinimus. Kiti galimi naudojimo atvejai yra kibernetinio saugumo ir sveikatos priežiūros srityse, kur vis labiau galima pasitikėti robotais ir įrenginiais, kad jie imtųsi neatidėliotinų veiksmų, atsižvelgiant į galimas ekstremalias situacijas.

Įmonės bus dar geriau pasirengusios pasiūlyti savo klientams pritaikytas paslaugas, kad sukurtų labiau individualizuotą patirtį. Įmonėms gali tapti įprasta teikti labai individualizuotus pasiūlymus. Be to, dirbtinis intelektas leis įmonėms įgyti gilesnių įžvalgų apie klientų elgesį, siekiant optimizuoti rinkodaros kampanijas, kad jos būtų kuo veiksmingesnės. Tačiau plačiai pritaikius elgesio numatymo algoritmus, gali kilti naujų etinių sumetimų, susijusių su privatumo teisėmis ir duomenų apsaugos įstatymais. Dėl to vyriausybės gali būti priverstos priimti papildomus veiksmus, skirtus reguliuoti šių AI elgesio prognozavimo sprendimų naudojimą.

AI elgesio prognozavimo programos

Kai kurios AI elgesio prognozavimo programos gali apimti:

Savaeigės transporto priemonės, galinčios geriau nuspėti, kaip kelyje elgsis kiti automobiliai ir pėstieji, o tai lemia mažiau susidūrimų ir kitų nelaimingų atsitikimų.
Pokalbių robotai, kurie gali numatyti, kaip klientai reaguos į sudėtingus pokalbius, ir pasiūlys labiau pritaikytus sprendimus.
Robotai sveikatos priežiūros ir pagalbinės priežiūros įstaigose, galintys tiksliai numatyti pacientų poreikius ir nedelsiant spręsti kritines situacijas.
Marketingo įrankiai, galintys numatyti vartotojų tendencijas socialinės žiniasklaidos platformose, leidžiančios įmonėms atitinkamai koreguoti savo strategijas.
Finansinių paslaugų įmonės, naudojančios mašinas ateities ekonomikos tendencijoms nustatyti ir prognozuoti.
Politikai, naudojantys algoritmus, kad nustatytų, kuri sritis greičiausiai turės labiausiai įsitraukusią rinkėjų bazę ir numatytų politinius rezultatus.
Mašinos, galinčios analizuoti demografinius duomenis ir suteikti įžvalgų apie bendruomenių poreikius ir pageidavimus.
Programinė įranga, galinti nustatyti kitą geriausią technologinę pažangą tam tikram sektoriui ar pramonės šakai, pvz., numatyti naujos produktų kategorijos ar paslaugų pasiūlos poreikį besiformuojančioje rinkoje.
Sričių, kuriose trūksta darbo jėgos ar įgūdžių, nustatymas, organizacijų paruošimas tobulesniems talentų valdymo sprendimams.
Algoritmai, naudojami siekiant tiksliai nustatyti miškų naikinimo ar užteršimo sritis, kurioms gali prireikti ypatingo dėmesio planuojant išsaugojimo ar aplinkos apsaugos pastangas.
Kibernetinio saugumo įrankiai, galintys aptikti bet kokį įtartiną elgesį, kol jis netampa grėsme, ir padeda imtis ankstyvų prevencinių priemonių prieš elektroninius nusikaltimus ar teroristinę veiklą.