Tekoälykäyttäytymisen ennustaminen: Koneet, jotka on suunniteltu ennustamaan tulevaisuutta

KUVAKrediitti:
Kuva pistetilanne
iStock

Tekoälykäyttäytymisen ennustaminen: Koneet, jotka on suunniteltu ennustamaan tulevaisuutta

Tekoälykäyttäytymisen ennustaminen: Koneet, jotka on suunniteltu ennustamaan tulevaisuutta

Alaotsikon teksti
Ryhmä tutkijoita loi uuden algoritmin, jonka avulla koneet voivat ennustaa toimia paremmin.
    • Kirjoittaja:
    • tekijän nimi
      Quantumrun Foresight
    • Voi 17, 2023

    Koneoppimisalgoritmeilla (ML) toimivat laitteet muuttavat nopeasti tapaamme toimia ja kommunikoida. Ja seuraavan sukupolven algoritmien käyttöönoton myötä nämä laitteet voivat alkaa saavuttaa korkeampaa päättely- ja ymmärrystasoa, joka voi tukea ennakoivia toimia ja ehdotuksia omistajilleen.

    Tekoälykäyttäytymisennusteen konteksti

    Vuonna 2021 Columbia Engineeringin tutkijat paljastivat projektin, joka soveltaa ennakoivaa ML:ää tietokonenäön perusteella. He kouluttivat koneita ennustamaan ihmisten käyttäytymistä jopa muutaman minuutin päähän tulevaisuuteen käyttämällä tuhansia tunteja elokuvia, TV-ohjelmia ja urheiluvideoita. Tämä intuitiivisempi algoritmi ottaa huomioon epätavallisen geometrian, jolloin koneet voivat tehdä ennusteita, joita perinteiset säännöt eivät aina sido (esim. rinnakkaiset viivat eivät koskaan risteä). 

    Tämän kaltaisen joustavuuden ansiosta robotit voivat korvata toisiinsa liittyviä käsitteitä, jos he eivät ole varmoja siitä, mitä tapahtuu seuraavaksi. Jos esimerkiksi kone on epävarma, kättelevätkö ihmiset kohtaamisen jälkeen, he tunnistaisivat sen "tervehdyksenä". Tämä ennakoiva tekoälytekniikka voi löytää erilaisia ​​sovelluksia jokapäiväisessä elämässä, ihmisten auttamisesta heidän päivittäisissä tehtävissään tulosten ennustamiseen tietyissä skenaarioissa. Aiemmat pyrkimykset soveltaa ennakoivaa ML:ää keskittyivät yleensä yksittäisen toimenpiteen ennakoimiseen kulloinkin, ja algoritmit yrittivät luokitella tämän toiminnon, kuten halauksen, kädenpuristuksen, korkean liikkeen tarjoamisen tai ei mitään. Useimmat ML-mallit eivät kuitenkaan pysty tunnistamaan yhtäläisyyksiä kaikkien mahdollisten tulosten välillä, koska tähän liittyy luontainen epävarmuus.

    Häiritsevä vaikutus

    Koska nykyiset algoritmit eivät vieläkään ole yhtä loogisia kuin ihmiset (2022), niiden luotettavuus työtovereina on edelleen suhteellisen alhainen. Vaikka ne voivat suorittaa tai automatisoida tiettyjä tehtäviä ja toimintoja, niitä ei voida laskea abstraktioiksi tai strategioiksi. Kehittyvät tekoälykäyttäytymisen ennustamisratkaisut muuttavat kuitenkin tätä paradigmaa, erityisesti siinä, miten koneet toimivat ihmisten rinnalla tulevina vuosikymmeninä.

    Esimerkiksi tekoälykäyttäytymisen ennustaminen mahdollistaa ohjelmistojen ja koneiden ehdottaa uusia ja arvokkaita ratkaisuja epävarmuustekijöiden edessä. Erityisesti palvelu- ja valmistusteollisuudessa cobotit (yhteistyörobotit) pystyvät lukemaan tilanteita hyvissä ajoin sen sijaan, että seuraisivat tiettyjä parametreja, sekä ehdottavat vaihtoehtoja tai parannuksia työtovereilleen. Muita mahdollisia käyttötapauksia ovat kyberturvallisuus ja terveydenhuolto, jossa robotteihin ja laitteisiin voidaan yhä enemmän luottaa toimimaan välittömästi mahdollisten hätätilanteiden perusteella.

    Yritykset saavat entistä paremmat valmiudet tarjota asiakkailleen räätälöityjä palveluita yksilöllisemmän kokemuksen luomiseksi. Voi olla tavallista, että yritykset tarjoavat erittäin henkilökohtaisia ​​tarjouksia. Lisäksi tekoäly antaa yrityksille mahdollisuuden saada syvempää näkemystä asiakkaiden käyttäytymisestä optimoidakseen markkinointikampanjoita parhaan mahdollisen tehokkuuden tai vaikuttavuuden saavuttamiseksi. Käyttäytymisen ennustusalgoritmien laaja käyttöönotto saattaa kuitenkin johtaa uusiin eettisiin näkökohtiin liittyen yksityisyyden suojaan ja tietosuojalakiin. Tämän seurauksena hallitukset voivat joutua säätämään lisätoimenpiteitä tämän tekoälyn käyttäytymisen ennustamisratkaisujen käytön säätelemiseksi.

    Sovellukset tekoälyn käyttäytymisen ennustamiseen

    Jotkut tekoälyn käyttäytymisen ennustamisen sovellukset voivat sisältää:

    • Itseajavat ajoneuvot, jotka voivat paremmin ennustaa muiden autojen ja jalankulkijoiden käyttäytymistä tiellä, mikä vähentää törmäyksiä ja muita onnettomuuksia.
    • Chatbotit, jotka voivat ennakoida asiakkaiden reagoinnin monimutkaisiin keskusteluihin ja ehdottaa räätälöityjä ratkaisuja.
    • Robotit terveydenhuollossa ja avustetuissa hoitolaitoksissa, jotka voivat ennustaa tarkasti potilaiden tarpeet ja puuttua hätätilanteisiin välittömästi.
    • Markkinointityökalut, jotka voivat ennustaa käyttäjätrendejä sosiaalisen median alustoilla, jolloin yritykset voivat muokata strategioitaan vastaavasti.
    • Rahoituspalveluyritykset, jotka käyttävät koneita tunnistaakseen ja ennustaakseen tulevan talouden kehitystä.
    • Poliitikot käyttävät algoritmeja määrittääkseen, millä alueella todennäköisesti on eniten sitoutuneita äänestäjiä, ja ennakoida poliittisia tuloksia.
    • Koneet, jotka voivat analysoida väestötietoja ja tarjota tietoa yhteisöjen tarpeista ja mieltymyksistä.
    • Ohjelmisto, joka voi tunnistaa seuraavaksi parhaan teknisen edistyksen tietylle sektorille tai toimialalle, kuten ennustaa uuden tuoteluokan tai palvelutarjonnan tarvetta kehittyvillä markkinoilla.
    • Sellaisten alueiden tunnistaminen, joilla on työvoimapulaa tai osaamisvajetta, ja valmistaa organisaatioita parempiin lahjakkuuksien hallintaratkaisuihin.
    • Algoritmeja käytetään paikantamaan metsäkadon tai saastumisen alueet, jotka saattavat vaatia erityistä huomiota suunnitellessa suojelutoimia tai ympäristönsuojelutoimia.
    • Kyberturvallisuustyökalut, jotka voivat havaita epäilyttävän käytöksen ennen kuin siitä tulee uhka, ja jotka auttavat varhaisissa ennaltaehkäisytoimissa kyberrikollisuutta tai terroristitoimintaa vastaan.

    Pohdittavia kysymyksiä

    • Miten muuten luulet tekoälyn käyttäytymisen ennustamisen muuttavan tapaamme olla vuorovaikutuksessa robottien kanssa?
    • Mitä muita ennakoivan koneoppimisen käyttötapauksia on?

    Insight-viittauksia

    Tässä oivalluksessa viitattiin seuraaviin suosittuihin ja institutionaalisiin linkkeihin: