AI зан үйлийн таамаглал: Ирээдүйг урьдчилан таамаглахад зориулагдсан машинууд

• Зохиогчийн тухай:
• Зохиогчийн нэр

  Quantumrun Foresight
• 17 болтугай 2023

Машин сургалтын (ML) алгоритмаар ажилладаг төхөөрөмжүүд нь бидний ажиллах, харилцах арга барилыг хурдацтай өөрчилж байна. Дараа үеийн алгоритмуудыг нэвтрүүлснээр эдгээр төхөөрөмжүүд нь эзэмшигчдэдээ чиглэсэн идэвхтэй үйл ажиллагаа, санал зөвлөмжийг дэмжих үндэслэл, ойлголтын өндөр түвшинд хүрч эхэлж магадгүй юм.

AI зан үйлийн таамаглалын контекст

2021 онд Колумбын инженерийн судлаачид компьютерийн алсын хараанд суурилсан урьдчилан таамаглах ML-ийг ашигладаг төслийг илчилсэн. Тэд хэдэн мянган цагийн кино, телевизийн шоу, спортын видео бичлэгийг ашиглан хүний ​​​​зан төлөвийг хэдхэн минутын өмнө урьдчилан таамаглах машинуудыг сургасан. Энэхүү илүү ойлгомжтой алгоритм нь ердийн бус геометрийг харгалзан үздэг бөгөөд энэ нь машинуудад уламжлалт дүрмээр үргэлж холбогддоггүй (жишээ нь, параллель шугамууд хэзээ ч огтлолцдоггүй) таамаглал гаргах боломжийг олгодог. 

Энэ төрлийн уян хатан байдал нь роботуудад дараа нь юу болохыг эргэлзэж байвал холбогдох ойлголтуудыг орлуулах боломжийг олгодог. Жишээлбэл, хэрэв хүмүүс уулзсаны дараа гар барих эсэх нь тодорхойгүй байвал тэд үүнийг "мэндчилгээ" гэж хүлээн зөвшөөрдөг. Энэхүү урьдчилан таамаглах AI технологи нь хүмүүст өдөр тутмын ажилд нь туслахаас эхлээд тодорхой нөхцөл байдлын үр дүнг урьдчилан таамаглах хүртэл өдөр тутмын амьдралд янз бүрийн хэрэглээг олж чадна. Урьдчилан таамагласан ML-ийг ашиглах өмнөх хүчин чармайлт нь ихэвчлэн ямар ч үед нэг үйлдлийг урьдчилан таамаглахад төвлөрч, алгоритмууд нь тэврэх, гар барих, тав давах эсвэл ямар ч үйлдэл хийхгүй байх зэрэг энэ үйлдлийг ангилах оролдлого хийдэг байв. Гэсэн хэдий ч тодорхойгүй байдлын улмаас ихэнх ML загварууд бүх боломжит үр дүнгийн ижил төстэй байдлыг тодорхойлж чадахгүй.

Сөрөг нөлөө

Одоогийн алгоритмууд нь хүмүүс шиг логик биш хэвээр байгаа тул (2022) хамтран ажиллагсдын хувьд тэдний найдвартай байдал харьцангуй бага хэвээр байна. Тэд тодорхой даалгавар, үйл ажиллагааг гүйцэтгэх эсвэл автоматжуулж чаддаг ч хийсвэрлэх, стратеги боловсруулахад тэдгээрийг тоолж болохгүй. Гэсэн хэдий ч шинээр гарч ирж буй хиймэл оюун ухааны зан үйлийг урьдчилан таамаглах шийдлүүд нь энэ парадигмыг өөрчлөх болно, ялангуяа машинууд ойрын хэдэн арван жилд хүнтэй хэрхэн зэрэгцэн ажиллах талаар.

Жишээлбэл, хиймэл оюун ухааны зан үйлийн таамаглал нь тодорхойгүй нөхцөл байдалд тулгарах үед программ хангамж, машинуудад шинэ, үнэ цэнэтэй шийдлүүдийг санал болгох боломжийг олгоно. Үйлчилгээний болон үйлдвэрлэлийн салбарт, ялангуяа коботууд (хамтын роботууд) олон параметрүүдийг дагаж мөрдөхийн оронд нөхцөл байдлыг урьдчилан уншиж, хамтран ажиллагсаддаа сонголт эсвэл сайжруулалтыг санал болгох боломжтой болно. Бусад боломжит хэрэглээний тохиолдлууд нь кибер аюулгүй байдал, эрүүл мэндийн үйлчилгээнд хамаарах бөгөөд роботууд болон төхөөрөмжүүд нь болзошгүй онцгой байдлын үед яаралтай арга хэмжээ авах итгэл улам бүр нэмэгдсээр байна.

Компаниуд үйлчлүүлэгчдэдээ илүү хувийн туршлагыг бий болгохын тулд тохируулсан үйлчилгээг санал болгохын тулд илүү сайн тоноглогдсон болно. Бизнес эрхлэгчдэд өндөр хувийн санал болгох нь ердийн зүйл болж магадгүй юм. Нэмж дурдахад хиймэл оюун ухаан нь пүүсүүдэд маркетингийн кампанит ажлыг оновчтой болгохын тулд хэрэглэгчийн зан төлөвийн талаар илүү гүнзгий ойлголттой болох боломжийг олгоно. Гэсэн хэдий ч зан төлөвийг урьдчилан таамаглах алгоритмыг өргөнөөр нэвтрүүлэх нь хувийн нууцын эрх, мэдээлэл хамгаалах хуультай холбоотой ёс зүйн шинэ асуудлуудыг бий болгож болзошгүй юм. Үүний үр дүнд засгийн газрууд энэхүү хиймэл оюун ухааны зан үйлийг урьдчилан таамаглах шийдлүүдийн хэрэглээг зохицуулах нэмэлт алхмуудыг хуульчлахаас өөр аргагүйд хүрч магадгүй юм.

AI зан төлөвийг урьдчилан таамаглах програмууд

AI зан үйлийн таамаглалд зориулсан зарим програмууд нь:

• Өөр машинууд болон явган зорчигчид зам дээр хэрхэн биеэ авч явахыг илүү сайн урьдчилан таамаглах боломжтой өөрөө жолоодлоготой тээврийн хэрэгсэл нь мөргөлдөх болон бусад ослыг бууруулахад хүргэдэг.
• Үйлчлүүлэгчид нарийн төвөгтэй харилцан ярианд хэрхэн хариу үйлдэл үзүүлэхийг урьдчилан таамаглах боломжтой чатботууд нь илүү тохируулсан шийдлүүдийг санал болгох болно.
• Өвчтөний хэрэгцээг үнэн зөв урьдчилан таамаглаж, яаралтай тусламжийг яаралтай шийдвэрлэх боломжтой эрүүл мэндийн болон тусламж үйлчилгээний байгууллагуудын роботууд.
• Сошиал медиа платформ дээрх хэрэглэгчдийн чиг хандлагыг урьдчилан таамаглах маркетингийн хэрэгслүүд нь компаниудад стратегиа тохируулан өөрчлөх боломжийг олгодог.
• Ирээдүйн эдийн засгийн чиг хандлагыг тодорхойлох, урьдчилан таамаглахын тулд машин ашигладаг санхүүгийн үйлчилгээний компаниуд.
• Улстөрчид аль бүс нутагт сонгогчдын хамгийн их оролцоотой болохыг тодорхойлж, улс төрийн үр дүнг урьдчилан таамаглах алгоритмыг ашигладаг.
• Хүн ам зүйн мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийж, олон нийтийн хэрэгцээ, сонголтын талаар ойлголт өгөх боломжтой машинууд.
• Хөгжиж буй зах зээлд шинэ бүтээгдэхүүний ангилал, үйлчилгээний хэрэгцээг урьдчилан таамаглах зэрэг тодорхой салбар эсвэл салбарын дараагийн шилдэг технологийн дэвшлийг тодорхойлох боломжтой програм хангамж.
• Ажиллах хүчний хомсдол, ур чадвар дутмаг байгаа газруудыг тодорхойлох, авъяас чадварын менежментийн шийдлийг сайжруулахад байгууллагуудыг бэлтгэх.
• Байгаль хамгаалах, байгаль орчныг хамгаалах ажлыг төлөвлөхдөө онцгой анхаарал хандуулах шаардлагатай байж болзошгүй ой модыг устгаж, бохирдуулж болзошгүй газрыг тодорхойлоход ашигладаг алгоритмууд.
• Аливаа сэжигтэй зан үйлийг аюул болохоос нь өмнө илрүүлж, кибер гэмт хэрэг, террорист үйл ажиллагаанаас урьдчилан сэргийлэх арга хэмжээ авахад тусалдаг кибер аюулгүй байдлын хэрэгслүүд.

Анхаарах асуултууд

• AI зан үйлийн таамаглал нь бидний роботтой харилцах харилцааг өөр яаж өөрчилнө гэж та бодож байна вэ?
• Урьдчилан таамаглах машин сургалтын өөр ямар тохиолдлууд байдаг вэ?