AI പെരുമാറ്റ പ്രവചനം: ഭാവി പ്രവചിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത യന്ത്രങ്ങൾ

• രചയിതാവ്:
• രചയിതാവിന്റെ പേര്

  Quantumrun ദീർഘവീക്ഷണം
• May 17, 2023

മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML) അൽഗോരിതങ്ങൾ നൽകുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ ഞങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നുവെന്നും അതിവേഗം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു. അടുത്ത തലമുറ അൽ‌ഗോരിതങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നതോടെ, ഈ ഉപകരണങ്ങൾ അവയുടെ ഉടമസ്ഥർക്കുള്ള സജീവമായ പ്രവർത്തനങ്ങളെയും നിർദ്ദേശങ്ങളെയും പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിയുന്ന ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള യുക്തിയും ഗ്രഹണവും നേടാൻ തുടങ്ങിയേക്കാം.

AI പെരുമാറ്റ പ്രവചന സന്ദർഭം

2021-ൽ, കൊളംബിയ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഗവേഷകർ കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രവചനാത്മക ML പ്രയോഗിക്കുന്ന ഒരു പ്രോജക്റ്റ് വെളിപ്പെടുത്തി. ആയിരക്കണക്കിന് മണിക്കൂർ വിലയുള്ള സിനിമകളും ടിവി ഷോകളും സ്‌പോർട്‌സ് വീഡിയോകളും ഉപയോഗിച്ച് ഭാവിയിൽ ഏതാനും മിനിറ്റുകൾ വരെ മനുഷ്യന്റെ പെരുമാറ്റം പ്രവചിക്കാൻ അവർ യന്ത്രങ്ങളെ പരിശീലിപ്പിച്ചു. ഈ കൂടുതൽ അവബോധജന്യമായ അൽഗോരിതം അസാധാരണമായ ജ്യാമിതിയെ കണക്കിലെടുക്കുന്നു, പരമ്പരാഗത നിയമങ്ങൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, സമാന്തര രേഖകൾ ഒരിക്കലും കടക്കാത്തത്) എല്ലായ്‌പ്പോഴും ബന്ധിതമല്ലാത്ത പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ യന്ത്രങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. 

അടുത്തതായി എന്ത് സംഭവിക്കുമെന്ന് ഉറപ്പില്ലെങ്കിൽ ബന്ധപ്പെട്ട ആശയങ്ങൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ ഇത്തരത്തിലുള്ള വഴക്കം റോബോട്ടുകളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഏറ്റുമുട്ടലിന് ശേഷം ആളുകൾ കൈ കുലുക്കുമോ എന്ന് യന്ത്രത്തിന് ഉറപ്പില്ലെങ്കിൽ, പകരം അത് ഒരു "അഭിവാദ്യമായി" അവർ തിരിച്ചറിയും. ഈ പ്രവചനാത്മക AI സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് ദൈനംദിന ജീവിതത്തിൽ ആളുകളെ അവരുടെ ദൈനംദിന ജോലികളിൽ സഹായിക്കുന്നത് മുതൽ ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നത് വരെ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. ആലിംഗനം, ഹാൻ‌ഡ്‌ഷേക്ക്, ഹൈ-ഫൈവ്, അല്ലെങ്കിൽ നോ ആക്ഷൻ എന്നിവ പോലുള്ള ഈ പ്രവർത്തനത്തെ തരംതിരിക്കാൻ അൽ‌ഗോരിതങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നതിനാൽ, പ്രവചനാത്മക ML പ്രയോഗിക്കാനുള്ള മുൻ ശ്രമങ്ങൾ ഏത് സമയത്തും ഒരൊറ്റ പ്രവർത്തനം പ്രതീക്ഷിക്കുന്നതിലാണ് കേന്ദ്രീകരിച്ചിരിക്കുന്നത്. എന്നിരുന്നാലും, ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന അന്തർലീനമായ അനിശ്ചിതത്വം കാരണം, മിക്ക ML മോഡലുകൾക്കും സാധ്യമായ എല്ലാ ഫലങ്ങളും തമ്മിലുള്ള സമാനതകൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയില്ല.

തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന ആഘാതം

നിലവിലെ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഇപ്പോഴും മനുഷ്യരെപ്പോലെ യുക്തിസഹമല്ല (2022), സഹപ്രവർത്തകർ എന്ന നിലയിലുള്ള അവരുടെ വിശ്വാസ്യത ഇപ്പോഴും താരതമ്യേന കുറവാണ്. നിർദ്ദിഷ്‌ട ടാസ്‌ക്കുകളും പ്രവർത്തനങ്ങളും നിർവ്വഹിക്കാനോ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനോ അവർക്ക് കഴിയുമെങ്കിലും, അമൂർത്തങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നതിനോ തന്ത്രം മെനയുന്നതിനോ അവരെ കണക്കാക്കാനാവില്ല. എന്നിരുന്നാലും, ഉയർന്നുവരുന്ന AI ബിഹേവിയറൽ പ്രവചന പരിഹാരങ്ങൾ ഈ മാതൃകയെ മാറ്റും, പ്രത്യേകിച്ചും വരും ദശകങ്ങളിൽ മനുഷ്യരോടൊപ്പം യന്ത്രങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിൽ.

ഉദാഹരണത്തിന്, അനിശ്ചിതത്വങ്ങൾ നേരിടുമ്പോൾ നൂതനവും മൂല്യവത്തായതുമായ പരിഹാരങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കാൻ AI ബിഹേവിയറൽ പ്രവചനം സോഫ്റ്റ്‌വെയറുകളെയും മെഷീനുകളെയും പ്രാപ്‌തമാക്കും. സേവന-നിർമ്മാണ വ്യവസായങ്ങളിൽ, പ്രത്യേകിച്ചും, ഒരു കൂട്ടം പാരാമീറ്ററുകൾ പിന്തുടരുന്നതിനുപകരം കോബോട്ടുകൾക്ക് (സഹകരണ റോബോട്ടുകൾ) സാഹചര്യങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി വായിക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ അവരുടെ സഹപ്രവർത്തകർക്ക് ഓപ്ഷനുകളോ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളോ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യും. മറ്റ് സാധ്യതയുള്ള ഉപയോഗ കേസുകൾ സൈബർ സുരക്ഷയിലും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിലുമാണ്, അവിടെ സാധ്യമായ അടിയന്തര സാഹചര്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉടനടി നടപടിയെടുക്കാൻ റോബോട്ടുകളും ഉപകരണങ്ങളും കൂടുതലായി വിശ്വസിക്കപ്പെടുന്നു.

കൂടുതൽ വ്യക്തിഗതമായ അനുഭവം സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിന് തങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് അനുയോജ്യമായ സേവനങ്ങൾ നൽകാൻ കമ്പനികൾ കൂടുതൽ സജ്ജമാകും. വളരെ വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഓഫറുകൾ നൽകുന്നത് ബിസിനസുകൾക്ക് സാധാരണമായേക്കാം. കൂടാതെ, പരമാവധി കാര്യക്ഷമതയ്‌ക്കോ കാര്യക്ഷമതയ്‌ക്കോ വേണ്ടി മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടാൻ AI സ്ഥാപനങ്ങളെ അനുവദിക്കും. എന്നിരുന്നാലും, ബിഹേവിയറൽ പ്രെഡിക്ഷൻ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ വ്യാപകമായ സ്വീകാര്യത സ്വകാര്യത അവകാശങ്ങളും ഡാറ്റാ സംരക്ഷണ നിയമങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പുതിയ ധാർമ്മിക പരിഗണനകളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. തൽഫലമായി, ഈ AI ബിഹേവിയറൽ പ്രവചന പരിഹാരങ്ങളുടെ ഉപയോഗം നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ നടപടികൾ നിയമനിർമ്മാണം നടത്താൻ സർക്കാരുകൾ നിർബന്ധിതരായേക്കാം.

AI പെരുമാറ്റ പ്രവചനത്തിനുള്ള അപേക്ഷകൾ

AI പെരുമാറ്റ പ്രവചനത്തിനായുള്ള ചില ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടാം:

• മറ്റ് കാറുകളും കാൽനടയാത്രക്കാരും റോഡിൽ എങ്ങനെ പെരുമാറുമെന്ന് നന്നായി പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുന്ന സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് വാഹനങ്ങൾ, ഇത് കുറച്ച് കൂട്ടിയിടികളിലേക്കും മറ്റ് അപകടങ്ങളിലേക്കും നയിക്കുന്നു.
• സങ്കീർണ്ണമായ സംഭാഷണങ്ങളോട് ഉപഭോക്താക്കൾ എങ്ങനെ പ്രതികരിക്കുമെന്ന് മുൻകൂട്ടി അറിയാൻ കഴിയുന്ന ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ കൂടുതൽ ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കിയ പരിഹാരങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കും.
• രോഗികളുടെ ആവശ്യങ്ങൾ കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാനും അടിയന്തര സാഹചര്യങ്ങളെ ഉടനടി നേരിടാനും കഴിയുന്ന ആരോഗ്യപരിരക്ഷയിലും അസിസ്റ്റഡ് കെയർ സൗകര്യങ്ങളിലുമുള്ള റോബോട്ടുകൾ.
• സോഷ്യൽ മീഡിയ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിലെ ഉപയോക്തൃ ട്രെൻഡുകൾ പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുന്ന മാർക്കറ്റിംഗ് ടൂളുകൾ, അതനുസരിച്ച് അവരുടെ തന്ത്രങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കാൻ കമ്പനികളെ അനുവദിക്കുന്നു.
• ഭാവിയിലെ സാമ്പത്തിക പ്രവണതകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും പ്രവചിക്കുന്നതിനും യന്ത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാമ്പത്തിക സേവന സ്ഥാപനങ്ങൾ.
• ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഇടപഴകുന്ന വോട്ടർ അടിത്തറ ഏതാണ് എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാനും രാഷ്ട്രീയ ഫലങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി കാണാനും അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്ന രാഷ്ട്രീയക്കാർ.
• ജനസംഖ്യാപരമായ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും കമ്മ്യൂണിറ്റികളുടെ ആവശ്യങ്ങളെയും മുൻഗണനകളെയും കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ച നൽകാനും കഴിയുന്ന മെഷീനുകൾ.
• ഒരു പുതിയ ഉൽപ്പന്ന വിഭാഗത്തിന്റെ ആവശ്യകത പ്രവചിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ വളർന്നുവരുന്ന വിപണിയിലെ സേവന വാഗ്ദാനങ്ങൾ പോലുള്ള ഒരു പ്രത്യേക മേഖലയ്‌ക്കോ വ്യവസായത്തിനോ അടുത്ത മികച്ച സാങ്കേതിക മുന്നേറ്റം തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ.
• തൊഴിൽ ദൗർലഭ്യമോ നൈപുണ്യ വിടവുകളോ നിലനിൽക്കുന്ന മേഖലകൾ തിരിച്ചറിയൽ, മെച്ചപ്പെട്ട ടാലന്റ് മാനേജ്‌മെന്റ് സൊല്യൂഷനുകൾക്കായി ഓർഗനൈസേഷനുകളെ തയ്യാറാക്കുക.
• സംരക്ഷണ ശ്രമങ്ങളോ പരിസ്ഥിതി സംരക്ഷണ ശ്രമങ്ങളോ ആസൂത്രണം ചെയ്യുമ്പോൾ പ്രത്യേക ശ്രദ്ധ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാവുന്ന വനനശീകരണത്തിന്റെയോ മലിനീകരണത്തിന്റെയോ മേഖലകൾ കൃത്യമായി കണ്ടെത്താൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• ഏതെങ്കിലും സംശയാസ്പദമായ പെരുമാറ്റം ഭീഷണിയാകുന്നതിന് മുമ്പ് അത് കണ്ടെത്താനാകുന്ന സൈബർ സുരക്ഷാ ഉപകരണങ്ങൾ, സൈബർ കുറ്റകൃത്യങ്ങൾക്കോ ​​തീവ്രവാദ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കോ ​​എതിരായ മുൻകൂർ പ്രതിരോധ നടപടികളെ സഹായിക്കുന്നു.

പരിഗണിക്കേണ്ട ചോദ്യങ്ങൾ

• AI ബിഹേവിയറൽ പ്രവചനം നമ്മൾ റോബോട്ടുകളുമായി ഇടപഴകുന്ന രീതിയെ എങ്ങനെ മാറ്റുമെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നു?
• പ്രെഡിക്റ്റീവ് മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള മറ്റ് ഉപയോഗ കേസുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?