Previsão comportamental de IA: máquinas projetadas para prever o futuro

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Previsão comportamental de IA: máquinas projetadas para prever o futuro

Previsão comportamental de IA: máquinas projetadas para prever o futuro

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Um grupo de pesquisadores criou um novo algoritmo que permite que as máquinas prevejam melhor as ações.
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      Previsão Quantumrun
    • 17 de maio de 2023

    Dispositivos alimentados por algoritmos de aprendizado de máquina (ML) estão mudando rapidamente a forma como trabalhamos e nos comunicamos. E com a introdução de algoritmos de última geração, esses dispositivos podem começar a alcançar níveis mais altos de raciocínio e compreensão que podem dar suporte a ações proativas e sugestões para seus proprietários.

    Contexto de previsão comportamental de IA

    Em 2021, os pesquisadores da Columbia Engineering revelaram um projeto que aplica ML preditivo com base na visão computacional. Eles treinaram máquinas para prever o comportamento humano até alguns minutos no futuro, usando milhares de horas de filmes, programas de TV e vídeos esportivos. Esse algoritmo mais intuitivo leva em consideração a geometria incomum, permitindo que as máquinas façam previsões que nem sempre estão vinculadas às regras tradicionais (por exemplo, linhas paralelas que nunca se cruzam). 

    Esse tipo de flexibilidade permite que os robôs substituam conceitos relacionados se não tiverem certeza do que acontecerá a seguir. Por exemplo, se a máquina não tiver certeza se as pessoas apertariam as mãos após um encontro, elas reconheceriam isso como uma "saudação". Essa tecnologia de IA preditiva pode encontrar várias aplicações na vida cotidiana, desde ajudar as pessoas em suas tarefas diárias até prever resultados em determinados cenários. Esforços anteriores para aplicar ML preditivo normalmente se concentravam em antecipar uma única ação a qualquer momento, com os algoritmos tentando categorizar essa ação, como oferecer um abraço, aperto de mão, high-five ou nenhuma ação. No entanto, devido à incerteza inerente envolvida, a maioria dos modelos de ML não consegue identificar semelhanças entre todos os resultados potenciais.

    Impacto disruptivo

    Como os algoritmos atuais ainda não são tão lógicos quanto os humanos (2022), sua confiabilidade como colegas de trabalho ainda é relativamente baixa. Embora possam executar ou automatizar tarefas e atividades específicas, não podem ser contados para fazer abstrações ou estratégias. No entanto, as soluções emergentes de previsão comportamental de IA mudarão esse paradigma, especialmente em como as máquinas funcionam ao lado dos humanos nas próximas décadas.

    Por exemplo, a previsão comportamental de IA permitirá que softwares e máquinas proponham soluções novas e valiosas quando confrontadas com incertezas. Nas indústrias de serviços e manufatura, em particular, os cobots (robôs colaborativos) poderão ler as situações com bastante antecedência, em vez de seguir um conjunto de parâmetros, além de sugerir opções ou melhorias para seus colegas de trabalho humanos. Outros casos de uso em potencial são em segurança cibernética e assistência médica, onde robôs e dispositivos podem ser cada vez mais confiáveis ​​para tomar medidas imediatas com base em possíveis emergências.

    As empresas ficarão ainda mais bem equipadas para oferecer serviços personalizados aos seus clientes para criar uma experiência mais individualizada. Poderia se tornar comum para as empresas fornecer ofertas altamente personalizadas. Além disso, a IA permitirá que as empresas obtenham insights mais profundos sobre o comportamento do cliente para otimizar as campanhas de marketing para máxima eficiência ou eficácia. No entanto, a adoção generalizada de algoritmos de previsão comportamental pode levar a novas considerações éticas relacionadas aos direitos de privacidade e leis de proteção de dados. Como resultado, os governos podem ser forçados a legislar medidas adicionais para regular o uso dessas soluções de previsão comportamental de IA.

    Aplicações para previsão comportamental de IA

    Algumas aplicações para previsão comportamental de IA podem incluir:

    • Veículos autônomos que podem prever melhor como outros carros e pedestres se comportarão na estrada, levando a menos colisões e outros acidentes.
    • Chatbots que podem antecipar como os clientes vão reagir a conversas complexas e propor soluções mais personalizadas.
    • Robôs em instalações de saúde e assistência assistida que podem prever com precisão as necessidades dos pacientes e atender imediatamente às emergências.
    • Ferramentas de marketing que podem prever as tendências do usuário em plataformas de mídia social, permitindo que as empresas ajustem suas estratégias de acordo.
    • Empresas de serviços financeiros que usam máquinas para identificar e prever tendências econômicas futuras.
    • Políticos que utilizam algoritmos para determinar qual área provavelmente terá a base de eleitores mais engajada e antecipar os resultados políticos.
    • Máquinas que podem analisar dados demográficos e fornecer informações sobre as necessidades e preferências das comunidades.
    • Software que pode identificar o próximo melhor avanço tecnológico para um determinado setor ou indústria, como prever a necessidade de uma nova categoria de produto ou oferta de serviço em um mercado emergente.
    • Identificação de áreas onde existem escassez de mão de obra ou lacunas de habilidades, preparando as organizações para soluções aprimoradas de gestão de talentos.
    • Algoritmos sendo usados ​​para identificar áreas de desmatamento ou contaminação que podem precisar de atenção especial ao planejar esforços de conservação ou esforços de proteção ambiental.
    • Ferramentas de segurança cibernética que podem detectar qualquer comportamento suspeito antes que se torne uma ameaça, auxiliando com medidas preventivas precoces contra crimes cibernéticos ou atividades terroristas.

    Questões a considerar

    • De que outra forma você acha que a previsão comportamental da IA ​​mudará a forma como interagimos com os robôs?
    • Quais são os outros casos de uso para aprendizado de máquina preditivo?

    Referências de insights

    Os seguintes links populares e institucionais foram referenciados para esta percepção: