KI-Verhaltensvorhersage: Maschinen, die die Zukunft vorhersagen sollen

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KI-Verhaltensvorhersage: Maschinen, die die Zukunft vorhersagen sollen

KI-Verhaltensvorhersage: Maschinen, die die Zukunft vorhersagen sollen

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Eine Gruppe von Forschern hat einen neuen Algorithmus entwickelt, der es Maschinen ermöglicht, Aktionen besser vorherzusagen.
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      Quantumrun-Vorausschau
    • 17. Mai 2023

    Geräte, die auf maschinellen Lernalgorithmen (ML) basieren, verändern schnell unsere Arbeitsweise und Kommunikation. Und mit der Einführung von Algorithmen der nächsten Generation können diese Geräte beginnen, ein höheres Maß an Argumentation und Verständnis zu erreichen, das proaktive Maßnahmen und Vorschläge für ihre Besitzer unterstützen kann.

    Kontext der KI-Verhaltensvorhersage

    Im Jahr 2021 stellten Forscher von Columbia Engineering ein Projekt vor, das prädiktive ML auf der Grundlage von Computer Vision anwendet. Sie trainierten Maschinen, um menschliches Verhalten bis zu ein paar Minuten in die Zukunft vorherzusagen, indem sie Tausende von Stunden an Filmen, Fernsehsendungen und Sportvideos verwendeten. Dieser intuitivere Algorithmus berücksichtigt ungewöhnliche Geometrien und ermöglicht es Maschinen, Vorhersagen zu treffen, die nicht immer an die traditionellen Regeln gebunden sind (z. B. parallele Linien, die sich nie kreuzen). 

    Diese Art von Flexibilität ermöglicht es Robotern, verwandte Konzepte zu ersetzen, wenn sie sich nicht sicher sind, was als nächstes passieren wird. Wenn die Maschine beispielsweise unsicher ist, ob sich Menschen nach einer Begegnung die Hand geben würden, würden sie es stattdessen als „Gruß“ erkennen. Diese prädiktive KI-Technologie kann verschiedene Anwendungen im Alltag finden, von der Unterstützung von Menschen bei ihren täglichen Aufgaben bis hin zur Vorhersage von Ergebnissen in bestimmten Szenarien. Frühere Bemühungen zur Anwendung von Predictive ML konzentrierten sich in der Regel darauf, eine einzelne Aktion zu einem bestimmten Zeitpunkt zu antizipieren, wobei die Algorithmen versuchten, diese Aktion zu kategorisieren, z. B. eine Umarmung, einen Handschlag, ein High-Five oder keine Aktion anzubieten. Aufgrund der damit verbundenen inhärenten Unsicherheit können die meisten ML-Modelle jedoch keine Ähnlichkeiten zwischen allen möglichen Ergebnissen identifizieren.

    Störende Wirkung

    Da aktuelle Algorithmen immer noch nicht so logisch sind wie Menschen (2022), ist ihre Zuverlässigkeit als Mitarbeiter noch relativ gering. Während sie bestimmte Aufgaben und Aktivitäten ausführen oder automatisieren können, können sie nicht dazu gezählt werden, Abstraktionen vorzunehmen oder Strategien zu entwickeln. Aufkommende KI-Verhaltensvorhersagelösungen werden dieses Paradigma jedoch verändern, insbesondere in Bezug darauf, wie Maschinen in den kommenden Jahrzehnten Seite an Seite mit Menschen arbeiten.

    Beispielsweise wird die KI-Verhaltensvorhersage es Software und Maschinen ermöglichen, neue und lohnende Lösungen vorzuschlagen, wenn sie auf Unsicherheiten stoßen. Insbesondere in der Dienstleistungs- und Fertigungsindustrie werden Cobots (kollaborative Roboter) in der Lage sein, Situationen weit im Voraus zu erkennen, anstatt einer Reihe von Parametern zu folgen, und ihren menschlichen Kollegen Optionen oder Verbesserungen vorschlagen. Andere potenzielle Anwendungsfälle liegen in der Cybersicherheit und im Gesundheitswesen, wo Roboter und Geräte zunehmend darauf vertrauen können, dass sie bei potenziellen Notfällen sofort Maßnahmen ergreifen.

    Unternehmen werden noch besser in der Lage sein, ihren Kunden maßgeschneiderte Dienstleistungen anzubieten, um ein individuelleres Erlebnis zu schaffen. Es könnte möglicherweise alltäglich werden, dass Unternehmen stark personalisierte Angebote anbieten. Darüber hinaus wird KI es Unternehmen ermöglichen, tiefere Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, um Marketingkampagnen für maximale Effizienz oder Effektivität zu optimieren. Die weit verbreitete Einführung von Verhaltensvorhersagealgorithmen könnte jedoch zu neuen ethischen Überlegungen in Bezug auf Datenschutzrechte und Datenschutzgesetze führen. Infolgedessen könnten Regierungen gezwungen sein, zusätzliche Schritte zu erlassen, um die Verwendung dieser KI-Verhaltensvorhersagelösungen zu regulieren.

    Anwendungen für die KI-Verhaltensvorhersage

    Einige Anwendungen für die KI-Verhaltensvorhersage können Folgendes umfassen:

    • Selbstfahrende Fahrzeuge, die besser vorhersagen können, wie sich andere Autos und Fußgänger auf der Straße verhalten werden, was zu weniger Kollisionen und anderen Unfällen führt.
    • Chatbots, die antizipieren können, wie Kunden auf komplexe Gespräche reagieren, und maßgeschneiderte Lösungen vorschlagen.
    • Roboter in Einrichtungen des Gesundheitswesens und der betreuten Pflege, die die Bedürfnisse der Patienten genau vorhersagen und Notfälle sofort angehen können.
    • Marketing-Tools, die Benutzertrends auf Social-Media-Plattformen vorhersagen können, sodass Unternehmen ihre Strategien entsprechend anpassen können.
    • Finanzdienstleistungsunternehmen, die Maschinen verwenden, um zukünftige Wirtschaftstrends zu erkennen und vorherzusagen.
    • Politiker, die Algorithmen verwenden, um zu bestimmen, welches Gebiet wahrscheinlich die engagierteste Wählerbasis hat, und antizipieren politische Ergebnisse.
    • Maschinen, die demografische Daten analysieren und Einblicke in die Bedürfnisse und Vorlieben von Gemeinschaften geben können.
    • Software, die den nächstbesten technologischen Fortschritt für einen bestimmten Sektor oder eine Branche identifizieren kann, z. B. die Vorhersage des Bedarfs an einer neuen Produktkategorie oder einem neuen Dienstleistungsangebot in einem Schwellenmarkt.
    • Identifizierung von Bereichen, in denen Arbeitskräftemangel oder Qualifikationslücken bestehen, Vorbereitung von Organisationen auf verbesserte Talentmanagementlösungen.
    • Algorithmen, die verwendet werden, um Gebiete mit Entwaldung oder Kontamination zu lokalisieren, die bei der Planung von Erhaltungsbemühungen oder Umweltschutzbemühungen besondere Aufmerksamkeit erfordern könnten.
    • Cybersicherheitstools, die verdächtiges Verhalten erkennen können, bevor es zu einer Bedrohung wird, und die frühzeitige vorbeugende Maßnahmen gegen Cyberkriminalität oder terroristische Aktivitäten unterstützen.

    Fragen zu berücksichtigen

    • Wie wird Ihrer Meinung nach die KI-Verhaltensvorhersage die Art und Weise verändern, wie wir mit Robotern interagieren?
    • Was sind die anderen Anwendungsfälle für vorausschauendes maschinelles Lernen?

    Insight-Referenzen

    Für diesen Einblick wurde auf die folgenden beliebten und institutionellen Links verwiesen: