AI gedrachsfoarsizzing: Masines ûntworpen om de takomst te foarsizzen

Ofbyldingskredyt:
Image credit
iStock

AI gedrachsfoarsizzing: Masines ûntworpen om de takomst te foarsizzen

AI gedrachsfoarsizzing: Masines ûntworpen om de takomst te foarsizzen

Subheading tekst
In groep ûndersikers makke in nij algoritme wêrtroch masines aksjes better kinne foarsizze.
    • Skriuwer:
    • Namme fan auteur
      Quantumrun Foresight
    • Mei 17, 2023

    Apparaten oandreaun troch masine learen (ML) algoritmen feroarje rap hoe't wy wurkje en kommunisearje. En mei de yntroduksje fan algoritmen fan folgjende generaasje kinne dizze apparaten begjinne mei it berikken fan hegere nivo's fan redenearring en begryp dy't proaktive aksjes en suggestjes foar har eigners kinne stypje.

    AI gedrachsfoarsizzing kontekst

    Yn 2021 iepenbiere ûndersikers fan Columbia Engineering in projekt dat foarsizzend ML tapast basearre op kompjûterfisy. Se trainden masines om minsklik gedrach oant in pear minuten yn 'e takomst te foarsizzen troch tûzenen oeren oan films, tv-sjo's en sportfideo's te brûken. Dit mear yntuïtive algoritme nimt ûngewoane mjitkunde yn rekken, wêrtroch masines foarsizzings kinne meitsje dy't net altyd bûn binne troch de tradisjonele regels (bygelyks parallelle linen dy't noait oerstekke). 

    Dit soarte fan fleksibiliteit lit robots besibbe begripen ferfange as se net wis binne wat der folgjende sil barre. Bygelyks, as de masine net wis is oft minsken nei in moeting de hannen skodzje, sille se it ynstee erkenne as in "groet". Dizze foarsizzende AI-technology kin ferskate tapassingen fine yn it deistich libben, fan minsken helpe mei har deistige taken oant it foarsizzen fan útkomsten yn bepaalde senario's. Eardere ynspanningen om foarsizzend ML ta te passen konsintrearre typysk op it antisipearjen fan in inkele aksje op elts momint, mei de algoritmen dy't besykje dizze aksje te kategorisearjen, lykas it oanbieden fan in knuffel, handshake, high-five, of gjin aksje. Troch de ynherinte ûnwissichheid dy't belutsen binne, kinne de measte ML-modellen lykwols gjin oerienkomsten identifisearje tusken alle potensjele útkomsten.

    Disruptive ynfloed

    Sûnt hjoeddeistige algoritmen noch net sa logysk binne as minsken (2022), is har betrouberens as kollega's noch relatyf leech. Wylst se spesifike taken en aktiviteiten kinne útfiere of automatisearje, kinne se net teld wurde om abstraksjes te meitsjen of strategize. Opkommende oplossingen foar AI-gedrachsfoarsizzing sille dit paradigma lykwols feroarje, benammen yn hoe't masines neist minsken wurkje yn 'e kommende desennia.

    Bygelyks, AI-gedrachsfoarsizzing sil software en masines ynskeakelje om nije en weardefolle oplossingen foar te stellen as se mei ûnwissichheden moetsje. Yn 'e tsjinst- en produksjesektor sille benammen cobots (gearwurkingsrobots) situaasjes goed foarôf kinne lêze ynstee fan in set parameters te folgjen, en ek opsjes of ferbetterings foarstelle foar har minsklike kollega's. Oare mooglike gebrûksgefallen binne yn cybersecurity en sûnenssoarch, wêr't robots en apparaten hieltyd mear kinne wurde fertroud om direkte aksje te nimmen op basis fan potinsjele needgevallen.

    Bedriuwen sille noch better ynrjochte wurde om tsjinsten op maat oan te bieden oan har klanten om in mear yndividualisearre ûnderfining te meitsjen. It kin potensjeel gewoan wurde foar bedriuwen om heul personaliseare oanbiedingen te leverjen. Derneist sil AI bedriuwen tastean djipper ynsjoch te krijen yn klantgedrach om marketingkampanjes te optimalisearjen foar maksimale effisjinsje as effektiviteit. De wiidferspraat oannimmen fan algoritmen foar gedrachsfoarsizzing kin lykwols liede ta nije etyske oerwagings yn ferbân mei privacyrjochten en wetten foar gegevensbeskerming. As gefolch dêrfan kinne regearingen twongen wurde om ekstra stappen te regeljen om it gebrûk fan dizze oplossingen foar AI-gedrachsfoarsizzing te regeljen.

    Applikaasjes foar AI gedrachsfoarsizzing

    Guon applikaasjes foar AI-gedrachsfoarsizzing kinne omfetsje:

    • Selsridende auto's dy't better foarsizze kinne hoe't oare auto's en fuotgongers har op 'e dyk gedrage, wat liedt ta minder botsingen en oare ûngelokken.
    • Chatbots dy't kinne antisipearje hoe't klanten sille reagearje op komplekse petearen en sille mear oanpaste oplossingen foarstelle.
    • Robots yn sûnenssoarch en bystien soarchfoarsjennings dy't de behoeften fan pasjinten sekuer kinne foarsizze en needgefallen direkt kinne oanpakke.
    • Marketingynstruminten dy't brûkerstrends kinne foarsizze op sosjale mediaplatfoarms, wêrtroch bedriuwen har strategyen kinne oanpasse.
    • Finansjele tsjinstbedriuwen dy't masines brûke om takomstige ekonomyske trends te identifisearjen en te foarsizzen.
    • Politisy brûke algoritmen om te bepalen hokker gebiet wierskynlik de meast belutsen kiezersbasis hat en antisipearje politike útkomsten.
    • Masines dy't demografyske gegevens analysearje kinne en ynsjoch kinne jaan yn 'e behoeften en foarkarren fan mienskippen.
    • Software dy't de folgjende bêste technologyske foarútgong kin identifisearje foar in bepaalde sektor of yndustry, lykas it foarsizzen fan de needsaak foar in nije produktkategory of tsjinstoanbod yn in opkommende merk.
    • Identifikaasje fan gebieten wêr't arbeidstekoarten of feardigenshipen besteane, organisaasjes tariede op ferbettere oplossings foar talintbehear.
    • Algoritmen dy't brûkt wurde om gebieten fan ûntbosking of fersmoarging te identifisearjen dy't spesjaal omtinken nedich wêze kinne by it plannen fan behâldsynspanningen of ynspanningen foar miljeubeskerming.
    • Cybersecurity-ark dy't elk fertocht gedrach kinne ûntdekke foardat it in bedriging wurdt, helpe by betide previntive maatregels tsjin cyberkriminaliteit of terroristyske aktiviteiten.

    Fragen om te beskôgje

    • Hoe oars tinke jo dat AI-gedrachsfoarsizzing sil feroarje hoe't wy omgean mei robots?
    • Wat binne de oare gebrûksgefallen foar foarsizzend masine learen?

    Ynsjoch ferwizings

    De folgjende populêre en ynstitúsjonele keppelings waarden ferwiisd foar dit ynsjoch: