AI davranış proqnozu: Gələcəyi proqnozlaşdırmaq üçün hazırlanmış maşınlar

ŞƏKİL KREDİTİ:
Şəkil krediti
iStock

AI davranış proqnozu: Gələcəyi proqnozlaşdırmaq üçün hazırlanmış maşınlar

AI davranış proqnozu: Gələcəyi proqnozlaşdırmaq üçün hazırlanmış maşınlar

Alt başlıq mətni
Bir qrup tədqiqatçı maşınlara hərəkətləri daha yaxşı proqnozlaşdırmağa imkan verən yeni alqoritm yaradıb.
    • Author:
    • Author adı
      Quantumrun Uzaqgörməsi
    • , 17 2023 May

    Maşın öyrənməsi (ML) alqoritmləri ilə təchiz edilmiş cihazlar bizim işləmə və ünsiyyətimizi sürətlə dəyişir. Və yeni nəsil alqoritmlərin tətbiqi ilə bu cihazlar öz sahibləri üçün proaktiv hərəkətləri və təklifləri dəstəkləyə biləcək daha yüksək səviyyəli düşünmə və anlama nail olmağa başlaya bilər.

    AI davranış proqnozlaşdırma konteksti

    2021-ci ildə Columbia Engineering tədqiqatçıları kompüter görmə əsasında proqnozlaşdırıcı ML tətbiq edən bir layihə ortaya qoydular. Onlar minlərlə saatlıq filmlərdən, televiziya şoularından və idman videolarından istifadə edərək, insan davranışını bir neçə dəqiqəyə qədər gələcəyə proqnozlaşdırmaq üçün maşınları öyrədirdilər. Bu daha intuitiv alqoritm qeyri-adi həndəsəni nəzərə alır və maşınlara həmişə ənənəvi qaydalarla bağlı olmayan proqnozlar verməyə imkan verir (məsələn, paralel xətlər heç vaxt kəsişmir). 

    Bu cür çeviklik robotlara bundan sonra nə olacağına əmin deyillərsə, əlaqəli anlayışları əvəz etməyə imkan verir. Məsələn, maşın insanların qarşılaşdıqdan sonra əl sıxıb sıxmayacağına əmin deyilsə, bunun əvəzinə "salam" kimi tanıyacaqlar. Bu proqnozlaşdırıcı süni intellekt texnologiyası gündəlik həyatda insanlara gündəlik işlərində kömək etməkdən tutmuş müəyyən ssenarilərdə nəticələrin proqnozlaşdırılmasına qədər müxtəlif tətbiqlər tapa bilər. Proqnozlaşdırıcı ML-nin tətbiqi üzrə əvvəlki səylər adətən hər hansı bir zamanda bir hərəkətin gözlənilməsi üzərində cəmləşirdi, alqoritmlər bu hərəkəti kateqoriyalara ayırmağa çalışırdı, məsələn, qucaqlaşma, əl sıxma, yüksək beşlik və ya heç bir hərəkət təklif etməmək. Bununla belə, daxil olan qeyri-müəyyənliyə görə, əksər ML modelləri bütün potensial nəticələr arasında oxşarlıqları müəyyən edə bilmir.

    Dağıdıcı təsir

    Mövcud alqoritmlər hələ də insanlar qədər məntiqli olmadığından (2022), həmkarlar kimi onların etibarlılığı hələ də nisbətən aşağıdır. Onlar xüsusi tapşırıqları və fəaliyyətləri yerinə yetirə və ya avtomatlaşdıra bilsələr də, onları abstraksiya etmək və ya strategiya qurmaq üçün saymaq olmaz. Bununla belə, ortaya çıxan süni intellektlə davranış proqnozlaşdırma həlləri bu paradiqmanı dəyişəcək, xüsusən də qarşıdakı onilliklərdə maşınların insanlarla birlikdə necə işlədiyinə dair.

    Məsələn, AI davranış proqnozu proqram və maşınlara qeyri-müəyyənliklərlə qarşılaşdıqda yeni və dəyərli həllər təklif etməyə imkan verəcək. Xüsusilə xidmət və istehsal sənayelərində kobotlar (birgə robotlar) bir sıra parametrlərə əməl etmək əvəzinə vəziyyətləri əvvəlcədən yaxşı oxuya biləcək, həmçinin insan həmkarlarına seçimlər və ya təkmilləşdirmələr təklif edə biləcəklər. Digər potensial istifadə halları kibertəhlükəsizlik və səhiyyə sahələrindədir, burada robotlar və cihazlar potensial fövqəladə hallar əsasında təcili tədbirlər görməyə getdikcə daha çox etibar edilir.

    Şirkətlər daha da fərdiləşdirilmiş təcrübə yaratmaq üçün müştərilərinə uyğunlaşdırılmış xidmətlər təklif etmək üçün daha da təchiz olunacaqlar. Müəssisələrin yüksək fərdiləşdirilmiş təkliflər təqdim etməsi potensial olaraq adi hala çevrilə bilər. Bundan əlavə, süni intellekt firmalara maksimum səmərəlilik və ya effektivlik üçün marketinq kampaniyalarını optimallaşdırmaq üçün müştərilərin davranışı haqqında daha dərin məlumat əldə etməyə imkan verəcək. Bununla belə, davranış proqnozlaşdırma alqoritmlərinin geniş şəkildə qəbulu məxfilik hüquqları və məlumatların qorunması qanunları ilə bağlı yeni etik mülahizələrə səbəb ola bilər. Nəticədə, hökumətlər bu AI davranış proqnozlaşdırma həllərinin istifadəsini tənzimləmək üçün əlavə addımlar atmağa məcbur ola bilərlər.

    AI davranış proqnozu üçün proqramlar

    AI davranış proqnozu üçün bəzi tətbiqlərə aşağıdakılar daxil ola bilər:

    • Digər avtomobillərin və piyadaların yolda necə davranacağını daha yaxşı təxmin edə bilən, daha az toqquşma və digər qəzalara səbəb olan özü idarə olunan nəqliyyat vasitələri.
    • Müştərilərin mürəkkəb söhbətlərə necə reaksiya verəcəyini təxmin edə bilən və daha çox fərdiləşdirilmiş həllər təklif edən chatbotlar.
    • Xəstələrin ehtiyaclarını dəqiq proqnozlaşdıra bilən və fövqəladə halları dərhal həll edə bilən səhiyyə və yardımçı xidmət müəssisələrində robotlar.
    • Sosial media platformalarında istifadəçi tendensiyalarını proqnozlaşdıra bilən marketinq alətləri şirkətlərə öz strategiyalarını buna uyğun tənzimləməyə imkan verir.
    • Gələcək iqtisadi meylləri müəyyən etmək və proqnozlaşdırmaq üçün maşınlardan istifadə edən maliyyə xidməti firmaları.
    • Siyasətçilər alqoritmlərdən istifadə edərək hansı bölgənin daha çox seçici bazasına malik ola biləcəyini müəyyənləşdirir və siyasi nəticələri təxmin edirlər.
    • Demoqrafik məlumatları təhlil edə bilən və icmaların ehtiyacları və üstünlükləri haqqında məlumat verən maşınlar.
    • Müəyyən bir sektor və ya sənaye üçün növbəti ən yaxşı texnoloji inkişafı müəyyən edə bilən proqram təminatı, məsələn, inkişaf etməkdə olan bazarda yeni məhsul kateqoriyasına və ya xidmət təklifinə ehtiyacın proqnozlaşdırılması.
    • İşçi qüvvəsi çatışmazlığı və ya bacarıq boşluqlarının mövcud olduğu sahələrin müəyyən edilməsi, təşkilatları istedadların idarə edilməsi üzrə təkmilləşdirilmiş həllər üçün hazırlamaq.
    • Qoruma səyləri və ya ətraf mühitin mühafizəsi səylərini planlaşdırarkən xüsusi diqqət tələb oluna bilən meşələrin qırılması və ya çirklənmə sahələrini müəyyən etmək üçün istifadə olunan alqoritmlər.
    • Hər hansı şübhəli davranışı təhlükəyə çevrilməzdən əvvəl aşkarlaya bilən kibertəhlükəsizlik alətləri kibercinayətkarlıq və ya terror fəaliyyətlərinə qarşı erkən profilaktik tədbirlərə kömək edir.

    Nəzərə alınmalı suallar

    • Sizcə, AI davranış proqnozu robotlarla qarşılıqlı əlaqəmizi necə dəyişəcək?
    • Proqnozlaşdırılan maşın öyrənməsi üçün digər istifadə halları hansılardır?

    Anlayış istinadları

    Bu fikir üçün aşağıdakı məşhur və institusional bağlantılara istinad edilmişdir: