AI davranış tahmini: Geleceği tahmin etmek için tasarlanmış makineler

• Yazar:
• Yazar adı

  Kuantumrun Öngörüsü
• Mayıs 17, 2023

Makine öğrenimi (ML) algoritmalarıyla desteklenen cihazlar, çalışma ve iletişim kurma şeklimizi hızla değiştiriyor. Yeni nesil algoritmaların kullanıma sunulmasıyla birlikte, bu cihazlar, sahipleri için proaktif eylemleri ve önerileri destekleyebilecek daha yüksek düzeyde muhakeme ve kavrayışa ulaşmaya başlayabilir.

AI davranışsal tahmin bağlamı

2021'de Columbia Engineering araştırmacıları, bilgisayar görüşüne dayalı tahmine dayalı makine öğrenimi uygulayan bir proje ortaya çıkardı. Makineleri, binlerce saatlik film, TV şovu ve spor videolarını kullanarak birkaç dakika sonrasına kadar insan davranışını tahmin edecek şekilde eğittiler. Bu daha sezgisel algoritma, sıra dışı geometriyi hesaba katarak makinelerin her zaman geleneksel kurallara bağlı olmayan tahminler yapmasına izin verir (örneğin, asla kesişmeyen paralel çizgiler). 

Bu tür bir esneklik, robotların daha sonra ne olacağından emin değillerse ilgili kavramları değiştirmelerine olanak tanır. Örneğin, makine insanların bir karşılaşmadan sonra el sıkışıp sıkışmayacağından emin değilse, bunun yerine bunu bir "selamlama" olarak algılar. Bu tahmine dayalı yapay zeka teknolojisi, insanlara günlük görevlerinde yardımcı olmaktan belirli senaryolarda sonuçları tahmin etmeye kadar günlük yaşamda çeşitli uygulamalar bulabilir. Tahmine dayalı makine öğrenimini uygulamaya yönelik önceki çabalar, tipik olarak, herhangi bir zamanda tek bir eylemi tahmin etmeye odaklandı; algoritmalar bu eylemi, örneğin sarılma, el sıkışma, beşlik çakma veya eylem yapmama gibi kategorize etmeye çalıştı. Bununla birlikte, içerdiği doğal belirsizlik nedeniyle çoğu makine öğrenimi modeli, tüm potansiyel sonuçlar arasındaki benzerlikleri belirleyemez.

Yıkıcı etki

Mevcut algoritmalar hala insanlar kadar mantıklı olmadığından (2022), iş arkadaşları olarak güvenilirlikleri hala nispeten düşük. Belirli görevleri ve etkinlikleri gerçekleştirebildikleri veya otomatikleştirebildikleri halde, soyutlamalar yapmak veya strateji oluşturmak için sayılamazlar. Bununla birlikte, ortaya çıkan AI davranışsal tahmin çözümleri, bu paradigmayı, özellikle de makinelerin önümüzdeki on yıllarda insanlarla birlikte nasıl çalışacağı konusunda değiştirecektir.

Örneğin, AI davranış tahmini, yazılımların ve makinelerin belirsizliklerle karşılaştığında yeni ve değerli çözümler önermesini sağlayacaktır. Özellikle hizmet ve imalat sektörlerinde, cobot'lar (işbirlikçi robotlar), bir dizi parametreyi takip etmek yerine durumları çok önceden okuyabilecek ve insan iş arkadaşlarına seçenekler veya iyileştirmeler önerebilecek. Diğer potansiyel kullanım durumları, robotlara ve cihazlara potansiyel acil durumlara göre anında harekete geçme konusunda giderek daha fazla güvenilen siber güvenlik ve sağlık hizmetleridir.

Şirketler, daha kişiselleştirilmiş bir deneyim yaratmak için müşterilerine özel hizmetler sunmak için daha da donanımlı hale gelecek. İşletmelerin son derece kişiselleştirilmiş teklifler sunması potansiyel olarak sıradan hale gelebilir. Ek olarak, AI, firmaların maksimum verimlilik veya etkinlik için pazarlama kampanyalarını optimize etmek için müşteri davranışlarına ilişkin daha derin içgörüler elde etmelerine olanak tanıyacak. Bununla birlikte, davranışsal tahmin algoritmalarının yaygın olarak benimsenmesi, mahremiyet hakları ve veri koruma yasalarıyla ilgili yeni etik mülahazalara yol açabilir. Sonuç olarak, hükümetler bu AI davranışsal tahmin çözümlerinin kullanımını düzenlemek için ek adımlar yasa çıkarmak zorunda kalabilir.

AI davranış tahmini için uygulamalar

AI davranış tahmini için bazı uygulamalar şunları içerebilir:

• Diğer arabaların ve yayaların yolda nasıl davranacağını daha iyi tahmin edebilen sürücüsüz araçlar, daha az çarpışmaya ve diğer kazalara yol açar.
• Müşterilerin karmaşık konuşmalara nasıl tepki vereceğini tahmin edebilen ve daha özelleştirilmiş çözümler önerebilen sohbet robotları.
• Sağlık ve destekli bakım tesislerinde hastaların ihtiyaçlarını doğru bir şekilde tahmin edebilen ve acil durumlara anında müdahale edebilen robotlar.
• Sosyal medya platformlarındaki kullanıcı eğilimlerini tahmin edebilen, şirketlerin stratejilerini buna göre ayarlamasına olanak tanıyan pazarlama araçları.
• Gelecekteki ekonomik eğilimleri belirlemek ve tahmin etmek için makineler kullanan finansal hizmet firmaları.
• Politikacılar, hangi bölgenin en ilgili seçmen tabanına sahip olabileceğini belirlemek ve siyasi sonuçları tahmin etmek için algoritmalardan yararlanıyor.
• Demografik verileri analiz edebilen ve toplulukların ihtiyaç ve tercihlerine ilişkin içgörü sağlayabilen makineler.
• Gelişmekte olan bir pazarda yeni bir ürün kategorisine veya hizmet sunumuna olan ihtiyacı tahmin etmek gibi, belirli bir sektör veya endüstri için bir sonraki en iyi teknolojik gelişmeyi tanımlayabilen yazılım.
• İşgücü eksikliklerinin veya beceri boşluklarının olduğu alanların belirlenmesi, kuruluşları gelişmiş yetenek yönetimi çözümleri için hazırlama.
• Koruma çabalarını veya çevre koruma çabalarını planlarken özel dikkat gerektirebilecek ormansızlaşma veya kirlilik alanlarını belirlemek için kullanılan algoritmalar.
• Herhangi bir şüpheli davranışı tehdit haline gelmeden önce tespit edebilen siber güvenlik araçları, siber suçlara veya terörist faaliyetlere karşı erken önleyici tedbirlere yardımcı olur.

Dikkate alınması gereken sorular

• AI davranış tahmininin robotlarla etkileşim şeklimizi başka nasıl değiştireceğini düşünüyorsunuz?
• Tahmine dayalı makine öğreniminin diğer kullanım durumları nelerdir?