AI beteendeförutsägelse: Maskiner designade för att förutsäga framtiden

• Författare:
• författarnamn

  Quantumrun Framsyn
• Maj 17, 2023

Enheter som drivs av algoritmer för maskininlärning (ML) förändrar snabbt hur vi arbetar och kommunicerar. Och med introduktionen av nästa generations algoritmer kan dessa enheter börja uppnå högre nivåer av resonemang och förståelse som kan stödja proaktiva åtgärder och förslag för sina ägare.

AI beteendeförutsägelsekontext

År 2021 avslöjade Columbia Engineering-forskare ett projekt som tillämpar prediktiv ML baserat på datorseende. De tränade maskiner att förutsäga mänskligt beteende upp till några minuter in i framtiden genom att använda tusentals timmars filmer, TV-program och sportvideor. Denna mer intuitiva algoritm tar hänsyn till ovanlig geometri, vilket gör att maskiner kan göra förutsägelser som inte alltid är bundna av de traditionella reglerna (t.ex. parallella linjer som aldrig korsar varandra). 

Denna typ av flexibilitet tillåter robotar att ersätta relaterade koncept om de är osäkra på vad som kommer att hända härnäst. Till exempel, om maskinen är osäker på om människor skulle skaka hand efter ett möte, skulle de känna igen det som en "hälsning" istället. Denna förutsägande AI-teknik kan hitta olika tillämpningar i vardagen, från att hjälpa människor med deras dagliga uppgifter till att förutsäga utfall i vissa scenarier. Tidigare försök att tillämpa förutsägande ML koncentrerade sig vanligtvis på att förutse en enstaka åtgärd vid varje given tidpunkt, med algoritmerna som försöker kategorisera denna åtgärd, som att erbjuda en kram, handskakning, high-five eller ingen åtgärd. Men på grund av den inneboende osäkerheten kan de flesta ML-modeller inte identifiera likheter mellan alla potentiella utfall.

Störande inverkan

Eftersom nuvarande algoritmer fortfarande inte är lika logiska som människor (2022) är deras tillförlitlighet som medarbetare fortfarande relativt låg. Även om de kan utföra eller automatisera specifika uppgifter och aktiviteter, kan de inte räknas för att göra abstraktioner eller strategier. Emellertid kommer framväxande lösningar för AI-beteendeförutsägelse att förändra detta paradigm, särskilt i hur maskiner fungerar tillsammans med människor under de kommande decennierna.

Till exempel kommer AI-beteendeförutsägelser att göra det möjligt för mjukvara och maskiner att föreslå nya och värdefulla lösningar när de möts av osäkerhet. I synnerhet inom tjänste- och tillverkningsindustrin kommer cobots (samarbetsrobotar) att kunna läsa situationer i god tid istället för att följa en uppsättning parametrar, samt föreslå alternativ eller förbättringar för sina mänskliga medarbetare. Andra potentiella användningsfall är inom cybersäkerhet och sjukvård, där robotar och enheter i allt högre grad kan lita på att de vidtar omedelbara åtgärder baserat på potentiella nödsituationer.

Företag kommer att bli ännu bättre rustade att erbjuda skräddarsydda tjänster till sina kunder för att skapa en mer individualiserad upplevelse. Det kan potentiellt bli vanligt för företag att tillhandahålla mycket personliga erbjudanden. Dessutom kommer AI att tillåta företag att få djupare insikter i kundernas beteende för att optimera marknadsföringskampanjer för maximal effektivitet eller effektivitet. Det utbredda antagandet av beteendeförutsägande algoritmer kan dock leda till nya etiska överväganden relaterade till integritetsrättigheter och dataskyddslagar. Som ett resultat kan regeringar tvingas att lagstifta ytterligare steg för att reglera användningen av denna AI-beteendeförutsägelselösning.

Applikationer för AI-beteendeförutsägelse

Vissa applikationer för AI-beteendeförutsägelse kan inkludera:

• Självkörande fordon som bättre kan förutse hur andra bilar och fotgängare kommer att bete sig på vägen, vilket leder till färre kollisioner och andra olyckor.
• Chatbots som kan förutse hur kunder kommer att reagera på komplexa samtal och kommer att föreslå mer skräddarsydda lösningar.
• Robotar inom vården och assisterade vårdinrättningar som exakt kan förutsäga patienternas behov och omedelbart åtgärda nödsituationer.
• Marknadsföringsverktyg som kan förutsäga användartrender på sociala medieplattformar, vilket gör att företag kan anpassa sina strategier därefter.
• Finansiella tjänsteföretag som använder maskiner för att identifiera och förutse framtida ekonomiska trender.
• Politiker som använder algoritmer för att avgöra vilket område som sannolikt kommer att ha den mest engagerade väljarbasen och förutse politiska resultat.
• Maskiner som kan analysera demografisk data och ge insikt i samhällens behov och preferenser.
• Programvara som kan identifiera de näst bästa tekniska framstegen för en viss sektor eller bransch, som att förutsäga behovet av en ny produktkategori eller tjänsteutbud på en framväxande marknad.
• Identifiering av områden där det finns brist på arbetskraft eller kompetensbrist, förbereder organisationer för förbättrade lösningar för talanghantering.
• Algoritmer som används för att lokalisera områden med avskogning eller förorening som kan behöva särskild uppmärksamhet vid planering av bevarandeinsatser eller miljöskyddsinsatser.
• Cybersäkerhetsverktyg som kan upptäcka allt misstänkt beteende innan det blir ett hot, hjälper till med tidiga förebyggande åtgärder mot cyberbrottslighet eller terroristaktiviteter.

Frågor att överväga

• Hur tror du annars att AI-beteendeförutsägelse kommer att förändra hur vi interagerar med robotar?
• Vilka är de andra användningsfallen för prediktiv maskininlärning?