AI käitumise ennustamine: masinad, mis on loodud tuleviku ennustamiseks

PILDIKrediit:
Pildikrediit
iStock

AI käitumise ennustamine: masinad, mis on loodud tuleviku ennustamiseks

AI käitumise ennustamine: masinad, mis on loodud tuleviku ennustamiseks

Alapealkirja tekst
Rühm teadlasi lõi uue algoritmi, mis võimaldab masinatel toiminguid paremini ennustada.
    • Autor:
    • autori nimi
      Quantumrun Foresight
    • Võib 17 2023

    Masinaõppe (ML) algoritmidel töötavad seadmed muudavad kiiresti meie töö- ja suhtlusviisi. Ja järgmise põlvkonna algoritmide kasutuselevõtuga võivad need seadmed hakata saavutama kõrgemat arutlusvõimet ja arusaamist, mis võib toetada ennetavaid tegevusi ja soovitusi nende omanikele.

    AI käitumise ennustamise kontekst

    2021. aastal paljastasid Columbia Engineeringi teadlased projekti, mis rakendab arvutinägemisel põhinevat ennustavat ML-i. Nad õpetasid masinaid ennustama inimeste käitumist mõne minuti jooksul tulevikus, kasutades selleks tuhandeid tunde filme, telesaateid ja spordivideoid. See intuitiivsem algoritm võtab arvesse ebatavalist geomeetriat, võimaldades masinatel teha ennustusi, mis ei ole alati traditsiooniliste reeglitega seotud (nt paralleelsed jooned, mis ei ristu kunagi). 

    Selline paindlikkus võimaldab robotitel omavahel seotud mõisteid asendada, kui nad pole kindlad, mis edasi saab. Näiteks kui masin pole kindel, kas inimesed suruvad pärast kohtumist kätt, tunnevad nad selle hoopis "tervitusena". See ennustav AI-tehnoloogia võib leida igapäevaelus erinevaid rakendusi, alates inimeste abistamisest nende igapäevaste ülesannete täitmisel kuni tulemuste ennustamiseni teatud stsenaariumide korral. Varasemad jõupingutused ennustava ML-i rakendamiseks keskendusid tavaliselt ühe toimingu ennetamisele mis tahes ajahetkel, kusjuures algoritmid üritasid seda toimingut kategoriseerida, nt kallistuse, käepigistuse, kiire pakkumise või tegevuseta pakkumine. Kuid kaasneva ebakindluse tõttu ei suuda enamik ML-mudeleid tuvastada kõigi võimalike tulemuste sarnasusi.

    Häiriv mõju

    Kuna praegused algoritmid pole ikka veel nii loogilised kui inimestel (2022), on nende usaldusväärsus töökaaslastena siiski suhteliselt madal. Kuigi nad saavad täita või automatiseerida konkreetseid ülesandeid ja tegevusi, ei saa neid arvestada abstraktsioonide või strateegia väljatöötamisega. Uued AI käitumise ennustamise lahendused muudavad aga seda paradigmat, eriti selles, kuidas masinad järgmistel aastakümnetel koos inimestega töötavad.

    Näiteks võimaldab AI käitumise ennustamine tarkvaral ja masinatel ebakindluse korral pakkuda uudseid ja väärtuslikke lahendusi. Eelkõige teenindus- ja tootmistööstuses saavad kobotid (koostöörobotid) parameetrite järgimise asemel olukordi aegsasti ette lugeda ning kaastöötajatele valikuid või täiustusi soovitada. Teised potentsiaalsed kasutusjuhtumid on seotud küberjulgeoleku ja tervishoiuga, kus roboteid ja seadmeid võidakse üha enam usaldada, et nad võtaksid võimalike hädaolukordade põhjal kohe tegutseda.

    Ettevõtted saavad veelgi paremini valmis, et pakkuda oma klientidele kohandatud teenuseid, et luua individuaalsem kogemus. Väga isikupärastatud pakkumiste pakkumine võib ettevõtete jaoks muutuda tavapäraseks. Lisaks võimaldab AI ettevõtetel saada sügavamat ülevaadet klientide käitumisest, et optimeerida turunduskampaaniaid maksimaalse tõhususe või tulemuslikkuse saavutamiseks. Käitumise ennustusalgoritmide laialdane kasutuselevõtt võib aga kaasa tuua uusi eetilisi kaalutlusi seoses privaatsusõiguste ja andmekaitseseadustega. Selle tulemusena võivad valitsused olla sunnitud kehtestama täiendavaid samme selle tehisintellekti käitumise ennustamise lahenduste kasutamise reguleerimiseks.

    Rakendused AI käitumise ennustamiseks

    Mõned AI käitumise ennustamise rakendused võivad hõlmata järgmist:

    • Isejuhtivad sõidukid, mis suudavad paremini ennustada, kuidas teised autod ja jalakäijad teel käituvad, mis toob kaasa vähem kokkupõrkeid ja muid õnnetusi.
    • Vestlusbotid, mis suudavad ette näha, kuidas kliendid keerukatele vestlustele reageerivad, ja pakuvad rohkem kohandatud lahendusi.
    • Tervishoiu- ja abistamisasutustes töötavad robotid, mis suudavad täpselt ennustada patsientide vajadusi ja reageerida kohe hädaolukordadele.
    • Turundustööriistad, mis suudavad ennustada kasutajate trende sotsiaalmeedia platvormidel, võimaldades ettevõtetel oma strateegiaid vastavalt kohandada.
    • Finantsteenuste ettevõtted, mis kasutavad tulevaste majandussuundumuste tuvastamiseks ja prognoosimiseks masinaid.
    • Poliitikud, kes kasutavad algoritme, et teha kindlaks, millises piirkonnas on tõenäoliselt kõige aktiivsem valijabaas, ja ennustada poliitilisi tulemusi.
    • Masinad, mis suudavad analüüsida demograafilisi andmeid ja anda ülevaadet kogukondade vajadustest ja eelistustest.
    • Tarkvara, mis suudab tuvastada konkreetse sektori või tööstusharu parima tehnoloogilise edusammu, näiteks prognoosida uue tootekategooria või teenuse pakkumise vajadust areneval turul.
    • Tööjõupuuduse või oskuste puudujäägiga valdkondade tuvastamine, organisatsioonide ettevalmistamine täiustatud talendijuhtimise lahendusteks.
    • Algoritmid, mida kasutatakse raadamise või saastumise piirkondade kindlaksmääramiseks, mis võivad vajada kaitse- või keskkonnakaitsealaste jõupingutuste kavandamisel erilist tähelepanu.
    • Küberjulgeoleku tööriistad, mis suudavad tuvastada mis tahes kahtlase käitumise enne, kui see ohuks muutub, aidates varakult ennetavaid meetmeid küberkuritegevuse või terroritegevuse vastu.

    Küsimused, mida kaaluda

    • Kuidas muidu teie arvates muudab tehisintellekti käitumise ennustamine seda, kuidas me robotitega suhtleme?
    • Millised on muud ennustava masinõppe kasutusjuhtumid?

    Insight viited

    Selle ülevaate jaoks viidati järgmistele populaarsetele ja institutsionaalsetele linkidele: