Предсказание поведения ИИ: машины, предназначенные для предсказания будущего

ИЗОБРАЖЕНИЕ КРЕДИТ:
Кредит изображения
Istock

Предсказание поведения ИИ: машины, предназначенные для предсказания будущего

Предсказание поведения ИИ: машины, предназначенные для предсказания будущего

Текст подзаголовка
Группа исследователей создала новый алгоритм, который позволяет машинам лучше предсказывать действия.
    • Автор:
    • Имя автора
      Квантумран Форсайт
    • 17 мая 2023

    Устройства на основе алгоритмов машинного обучения (ML) быстро меняют то, как мы работаем и общаемся. А с внедрением алгоритмов следующего поколения эти устройства могут начать достигать более высоких уровней мышления и понимания, которые могут поддерживать упреждающие действия и предложения для их владельцев.

    Контекст прогнозирования поведения ИИ

    В 2021 году исследователи Columbia Engineering представили проект, в котором применяется прогностическое машинное обучение на основе компьютерного зрения. Они научили машины предсказывать поведение человека на несколько минут вперед, используя тысячи часов фильмов, телепередач и спортивных видео. Этот более интуитивный алгоритм учитывает необычную геометрию, позволяя машинам делать прогнозы, которые не всегда связаны с традиционными правилами (например, параллельные линии никогда не пересекаются). 

    Такая гибкость позволяет роботам заменять связанные концепции, если они не уверены, что произойдет дальше. Например, если машина не уверена, будут ли люди обмениваться рукопожатием после встречи, они вместо этого распознают это как «приветствие». Эта прогностическая технология искусственного интеллекта может найти различные применения в повседневной жизни, от помощи людям в их повседневных задачах до прогнозирования результатов в определенных сценариях. Предыдущие усилия по применению прогностического машинного обучения обычно были сосредоточены на предвидении одного действия в любой момент времени, при этом алгоритмы пытались классифицировать это действие, например предложение объятий, рукопожатие, «дай пять» или отсутствие действий. Однако из-за присущей неопределенности большинство моделей машинного обучения не могут определить сходство между всеми потенциальными результатами.

    Разрушительное воздействие

    Поскольку современные алгоритмы все еще не так логичны, как люди (2022 г.), их надежность в качестве коллег все еще относительно низка. Хотя они могут выполнять или автоматизировать определенные задачи и действия, их нельзя считать абстракциями или стратегиями. Однако новые решения для прогнозирования поведения ИИ изменят эту парадигму, особенно в отношении того, как машины будут работать вместе с людьми в ближайшие десятилетия.

    Например, прогнозирование поведения ИИ позволит программному обеспечению и машинам предлагать новые и полезные решения при возникновении неопределенностей. В частности, в сфере услуг и обрабатывающей промышленности коботы (коллаборативные роботы) смогут заранее считывать ситуацию, а не следовать набору параметров, а также предлагать варианты или улучшения своим коллегам-людям. Другими потенциальными вариантами использования являются кибербезопасность и здравоохранение, где роботам и устройствам можно все чаще доверять принятие немедленных мер в случае потенциальных чрезвычайных ситуаций.

    Компании станут еще лучше оснащены, чтобы предлагать индивидуальные услуги своим клиентам, чтобы создать более индивидуальный опыт. Потенциально для компаний может стать обычным делом предоставлять персонализированные предложения. Кроме того, искусственный интеллект позволит компаниям получить более глубокое представление о поведении клиентов, чтобы оптимизировать маркетинговые кампании для достижения максимальной эффективности или действенности. Однако широкое внедрение алгоритмов прогнозирования поведения может привести к новым этическим соображениям, связанным с правами на неприкосновенность частной жизни и законами о защите данных. В результате правительства могут быть вынуждены законодательно принять дополнительные меры по регулированию использования этих решений для прогнозирования поведения ИИ.

    Приложения для прогнозирования поведения ИИ

    Некоторые приложения для прогнозирования поведения ИИ могут включать:

    • Самоуправляемые транспортные средства, которые могут лучше предсказывать, как другие автомобили и пешеходы будут вести себя на дороге, что приводит к меньшему количеству столкновений и других аварий.
    • Чат-боты, которые могут предвидеть реакцию клиентов на сложные разговоры и предлагать более индивидуальные решения.
    • Роботы в медицинских учреждениях и учреждениях по оказанию помощи, которые могут точно предсказывать потребности пациентов и немедленно реагировать на чрезвычайные ситуации.
    • Маркетинговые инструменты, которые могут прогнозировать пользовательские тенденции на платформах социальных сетей, позволяя компаниям соответствующим образом корректировать свои стратегии.
    • Фирмы, предоставляющие финансовые услуги, используют машины для определения и прогнозирования будущих экономических тенденций.
    • Политики используют алгоритмы, чтобы определить, в какой области, вероятно, будет наиболее активная база избирателей, и предвидеть политические результаты.
    • Машины, которые могут анализировать демографические данные и предоставлять информацию о потребностях и предпочтениях сообществ.
    • Программное обеспечение, которое может определить следующее лучшее технологическое достижение для определенного сектора или отрасли, например прогнозировать потребность в новой категории продуктов или услуг на развивающемся рынке.
    • Выявление областей, в которых существует нехватка рабочей силы или пробелы в навыках, подготовка организаций к более совершенным решениям по управлению талантами.
    • Алгоритмы, используемые для точного определения областей обезлесения или загрязнения, которые могут потребовать особого внимания при планировании усилий по сохранению или защите окружающей среды.
    • Инструменты кибербезопасности, которые могут обнаруживать любое подозрительное поведение до того, как оно станет угрозой, помогая принимать ранние превентивные меры против киберпреступности или террористической деятельности.

    Вопросы для рассмотрения

    • Как еще, по вашему мнению, предсказание поведения ИИ изменит то, как мы взаимодействуем с роботами?
    • Каковы другие варианты использования прогнозирующего машинного обучения?

    Ссылки на статистику

    Для этого понимания использовались следующие популярные и институциональные ссылки: