KI-gedragsvoorspelling: Masjiene wat ontwerp is om die toekoms te voorspel

BEELDKREDIET:
Image krediet
iStock

KI-gedragsvoorspelling: Masjiene wat ontwerp is om die toekoms te voorspel

KI-gedragsvoorspelling: Masjiene wat ontwerp is om die toekoms te voorspel

Subopskrif teks
’n Groep navorsers het ’n nuwe algoritme geskep wat masjiene in staat stel om aksies beter te voorspel.
    • Author:
    • Author naam
      Quantumrun Foresight
    • Mag 17, 2023

    Toestelle wat deur masjienleer-algoritmes (ML) aangedryf word, verander vinnig hoe ons werk en kommunikeer. En met die bekendstelling van die volgende generasie algoritmes, kan hierdie toestelle hoër vlakke van redenasie en begrip begin bereik wat proaktiewe aksies en voorstelle vir hul eienaars kan ondersteun.

    KI gedragsvoorspelling konteks

    In 2021 het Columbia Engineering-navorsers 'n projek onthul wat voorspellende ML toepas op grond van rekenaarvisie. Hulle het masjiene opgelei om menslike gedrag tot 'n paar minute in die toekoms te voorspel deur duisende ure se flieks, TV-programme en sportvideo's te gebruik. Hierdie meer intuïtiewe algoritme neem ongewone meetkunde in ag, wat masjiene in staat stel om voorspellings te maak wat nie altyd deur die tradisionele reëls gebind word nie (bv. parallelle lyne wat nooit kruis nie). 

    Hierdie soort buigsaamheid laat robotte toe om verwante konsepte te vervang as hulle onseker is wat volgende gaan gebeur. Byvoorbeeld, as die masjien onseker is of mense na 'n ontmoeting sal handskud, sal hulle dit eerder as 'n "groet" herken. Hierdie voorspellende KI-tegnologie kan verskeie toepassings in die alledaagse lewe vind, van om mense te help met hul daaglikse take tot die voorspelling van uitkomste in sekere scenario's. Vorige pogings om voorspellende ML toe te pas, het tipies daarop gekonsentreer om 'n enkele aksie op enige gegewe tydstip te verwag, met die algoritmes wat probeer om hierdie aksie te kategoriseer, soos om 'n drukkie, handdruk, high-five of geen aksie te gee nie. As gevolg van die inherente onsekerheid wat betrokke is, kan die meeste ML-modelle egter nie ooreenkomste tussen alle potensiële uitkomste identifiseer nie.

    Ontwrigtende impak

    Aangesien huidige algoritmes steeds nie so logies soos mense is nie (2022), is hul betroubaarheid as medewerkers steeds relatief laag. Alhoewel hulle spesifieke take en aktiwiteite kan uitvoer of outomatiseer, kan hulle nie getel word om abstraksies te maak of strategiese te maak nie. Opkomende KI-gedragsvoorspellingsoplossings sal egter hierdie paradigma verander, veral in hoe masjiene saam met mense werk oor die komende dekades.

    Byvoorbeeld, KI-gedragsvoorspelling sal sagteware en masjiene in staat stel om nuwe en waardevolle oplossings voor te stel wanneer daar met onsekerhede te kampe is. In die diens- en vervaardigingsbedrywe, veral, sal cobots (samewerkende robotte) in staat wees om situasies vroegtydig te lees in plaas daarvan om 'n stel parameters te volg, asook opsies of verbeterings aan hul menslike kollegas voor te stel. Ander potensiële gebruiksgevalle is in kuberveiligheid en gesondheidsorg, waar robotte en toestelle toenemend vertrou kan word om onmiddellik op te tree op grond van moontlike noodgevalle.

    Maatskappye sal selfs beter toegerus word om pasgemaakte dienste aan hul kliënte te bied om 'n meer geïndividualiseerde ervaring te skep. Dit kan moontlik alledaags word vir besighede om hoogs persoonlike aanbiedinge te verskaf. Boonop sal KI firmas in staat stel om dieper insigte te verkry in klantgedrag om bemarkingsveldtogte te optimaliseer vir maksimum doeltreffendheid of doeltreffendheid. Die wydverspreide aanvaarding van gedragsvoorspellingsalgoritmes kan egter lei tot nuwe etiese oorwegings wat verband hou met privaatheidsregte en databeskermingswette. Gevolglik kan regerings gedwing word om bykomende stappe in te stel om die gebruik van hierdie KI-gedragsvoorspellingsoplossings te reguleer.

    Aansoeke vir KI-gedragsvoorspelling

    Sommige toepassings vir KI-gedragsvoorspelling kan die volgende insluit:

    • Selfbesturende voertuie wat beter kan voorspel hoe ander motors en voetgangers op die pad gaan optree, wat tot minder botsings en ander ongelukke sal lei.
    • Chatbots wat kan voorsien hoe kliënte op komplekse gesprekke sal reageer en meer pasgemaakte oplossings sal voorstel.
    • Robotte in gesondheidsorg en bystandsorgfasiliteite wat pasiënte se behoeftes akkuraat kan voorspel en onmiddellik noodgevalle kan aanspreek.
    • Bemarkingsinstrumente wat gebruikerstendense op sosialemediaplatforms kan voorspel, wat maatskappye in staat stel om hul strategieë dienooreenkomstig aan te pas.
    • Finansiële diensfirmas wat masjiene gebruik om toekomstige ekonomiese tendense te identifiseer en te voorspel.
    • Politici wat algoritmes gebruik om te bepaal watter gebied waarskynlik die mees betrokke kiesersbasis sal hê en om politieke uitkomste te verwag.
    • Masjiene wat demografiese data kan ontleed en insig kan gee in gemeenskappe se behoeftes en voorkeure.
    • Sagteware wat die naasbeste tegnologiese vooruitgang vir 'n bepaalde sektor of industrie kan identifiseer, soos om die behoefte aan 'n nuwe produkkategorie of diensaanbieding in 'n ontluikende mark te voorspel.
    • Identifisering van areas waar arbeidstekorte of vaardigheidsgapings bestaan, wat organisasies voorberei vir verbeterde talentbestuursoplossings.
    • Algoritmes word gebruik om gebiede van ontbossing of besoedeling vas te stel wat spesiale aandag kan verg wanneer bewaringspogings of omgewingsbeskermingspogings beplan word.
    • Kuberveiligheidsinstrumente wat enige verdagte gedrag kan opspoor voordat dit 'n bedreiging word, help met vroeë voorkomende maatreëls teen kubermisdaad of terroriste-aktiwiteite.

    Vrae om te oorweeg

    • Hoe anders dink jy sal KI-gedragsvoorspelling verander hoe ons met robotte omgaan?
    • Wat is die ander gebruiksgevalle vir voorspellende masjienleer?

    Insig verwysings

    Die volgende gewilde en institusionele skakels is vir hierdie insig verwys: