Utabiri wa tabia wa AI: Mashine iliyoundwa kutabiri siku zijazo

• mwandishi:
• mwandishi jina

  Mtazamo wa Quantumrun
• Huenda 17, 2023

Vifaa vinavyoendeshwa na kanuni za kujifunza kwa mashine (ML) vinabadilisha kwa haraka jinsi tunavyofanya kazi na kuwasiliana. Na kwa kuanzishwa kwa algoriti za kizazi kijacho, vifaa hivi vinaweza kuanza kufikia viwango vya juu vya hoja na ufahamu ambavyo vinaweza kusaidia vitendo na mapendekezo ya wamiliki wavyo.

Muktadha wa utabiri wa tabia wa AI

Mnamo 2021, watafiti wa Uhandisi wa Columbia walifunua mradi unaotumia ML ya ubashiri kulingana na maono ya kompyuta. Walizoeza mashine kutabiri tabia za wanadamu hadi dakika chache zijazo kwa kutumia maelfu ya saa za sinema, vipindi vya televisheni, na video za michezo. Algorithm hii angavu zaidi huzingatia jiometri isiyo ya kawaida, ikiruhusu mashine kufanya utabiri ambao haufungwi na sheria za kitamaduni kila wakati (kwa mfano, mistari inayofanana haipiti kamwe). 

Unyumbufu wa aina hii huruhusu roboti kubadilisha dhana zinazohusiana ikiwa hazina uhakika kitakachofuata. Kwa mfano, kama mashine haina uhakika kama watu wangepeana mikono baada ya kukutana, wataitambua kama "salamu" badala yake. Teknolojia hii ya ubashiri ya AI inaweza kupata matumizi mbalimbali katika maisha ya kila siku, kuanzia kuwasaidia watu na kazi zao za kila siku hadi kutabiri matokeo katika hali fulani. Juhudi za awali za kutumia ML ya ubashiri kwa kawaida zililenga kutarajia kitendo kimoja wakati wowote, huku kanuni zikijaribu kuainisha hatua hii, kama vile kukumbatia, kupeana mkono, kustaajabisha au kutofanya chochote. Hata hivyo, kutokana na kutokuwa na uhakika uliopo, miundo mingi ya ML haiwezi kutambua ufanano kati ya matokeo yote yanayoweza kutokea.

Athari ya usumbufu

Kwa kuwa algoriti za sasa bado hazina mantiki kama wanadamu (2022), uaminifu wao kama wafanyikazi wenza bado uko chini. Ingawa wanaweza kutekeleza au kugeuza kazi na shughuli mahususi kiotomatiki, haziwezi kuhesabiwa ili kujumuisha au kuweka mikakati. Walakini, suluhisho zinazoibuka za utabiri wa tabia za AI zitabadilisha dhana hii, haswa katika jinsi mashine zinavyofanya kazi pamoja na wanadamu katika miongo ijayo.

Kwa mfano, utabiri wa tabia wa AI utawezesha programu na mashine kupendekeza masuluhisho mapya na yenye manufaa yanapokutana na kutokuwa na uhakika. Katika tasnia ya huduma na utengenezaji, haswa, koboti (roboti shirikishi) zitaweza kusoma hali mapema badala ya kufuata seti ya vigezo, na pia kupendekeza chaguzi au maboresho kwa wafanyikazi wenzao. Visa vingine vinavyowezekana vya utumiaji ni katika usalama wa mtandao na huduma ya afya, ambapo roboti na vifaa vinaweza kuaminiwa zaidi kuchukua hatua za haraka kulingana na dharura zinazoweza kutokea.

Kampuni zitakuwa na vifaa bora zaidi vya kutoa huduma maalum kwa wateja wao ili kuunda matumizi ya kibinafsi zaidi. Huenda ikawa jambo la kawaida kwa biashara kutoa matoleo yanayobinafsishwa sana. Zaidi ya hayo, AI itaruhusu makampuni kupata maarifa ya kina juu ya tabia ya wateja ili kuboresha kampeni za uuzaji kwa ufanisi au ufanisi wa hali ya juu. Hata hivyo, kuenea kwa kanuni za utabiri wa tabia kunaweza kusababisha mambo mapya ya kimaadili yanayohusiana na haki za faragha na sheria za ulinzi wa data. Kwa hivyo, serikali zinaweza kulazimika kutunga sheria za hatua za ziada ili kudhibiti utumiaji wa masuluhisho haya ya utabiri wa tabia ya AI.

Maombi ya utabiri wa tabia ya AI

Baadhi ya matumizi ya utabiri wa tabia ya AI yanaweza kujumuisha:

• Magari yanayojiendesha ambayo yanaweza kutabiri vyema zaidi jinsi magari mengine na watembea kwa miguu watakavyofanya barabarani, na kusababisha migongano machache na ajali zingine.
• Gumzo zinazoweza kutarajia jinsi wateja watakavyoitikia mazungumzo changamano na zitapendekeza masuluhisho yaliyobinafsishwa zaidi.
• Roboti katika huduma za afya na vituo vya usaidizi vinavyoweza kutabiri mahitaji ya wagonjwa kwa usahihi na kushughulikia dharura mara moja.
• Zana za uuzaji ambazo zinaweza kutabiri mitindo ya watumiaji kwenye majukwaa ya mitandao ya kijamii, kuruhusu kampuni kurekebisha mikakati yao ipasavyo.
• Kampuni za huduma za kifedha zinazotumia mashine kutambua na kutabiri mwenendo wa uchumi wa siku zijazo.
• Wanasiasa wanaotumia algoriti kubainisha ni eneo gani linaweza kuwa na msingi wa wapigakura wanaohusika zaidi na kutarajia matokeo ya kisiasa.
• Mashine zinazoweza kuchanganua data ya idadi ya watu na kutoa maarifa kuhusu mahitaji na mapendeleo ya jumuiya.
• Programu inayoweza kutambua maendeleo bora zaidi ya kiteknolojia kwa sekta au tasnia fulani, kama vile kutabiri hitaji la aina mpya ya bidhaa au huduma inayotolewa katika soko ibuka.
• Utambulisho wa maeneo ambayo uhaba wa wafanyikazi au mapungufu ya ujuzi yapo, kuandaa mashirika kwa suluhisho bora za usimamizi wa talanta.
• Algorithms zinazotumiwa kubainisha maeneo ya ukataji miti au uchafuzi ambayo yanaweza kuhitaji uangalizi maalum wakati wa kupanga juhudi za kuhifadhi au juhudi za kulinda mazingira.
• Zana za usalama mtandaoni zinazoweza kugundua tabia yoyote ya kutiliwa shaka kabla haijawa tishio, kusaidia hatua za mapema za kuzuia uhalifu wa mtandaoni au shughuli za kigaidi.

Maswali ya kuzingatia

• Je, unadhani utabiri wa tabia wa AI utabadilisha vipi jinsi tunavyoingiliana na roboti?
• Ni kesi gani zingine za utumiaji wa ujifunzaji wa mashine ya kutabiri?