AI dự đoán hành vi: Máy được thiết kế để dự đoán tương lai

• tác giả:
• tên tác giả

  Tầm nhìn lượng tử
• 17 Tháng Năm, 2023

Các thiết bị được hỗ trợ bởi thuật toán máy học (ML) đang thay đổi nhanh chóng cách chúng ta làm việc và giao tiếp. Và với việc giới thiệu các thuật toán thế hệ tiếp theo, các thiết bị này có thể bắt đầu đạt được mức độ lý luận và hiểu biết cao hơn để có thể hỗ trợ các hành động và đề xuất chủ động cho chủ sở hữu của chúng.

Bối cảnh dự đoán hành vi AI

Vào năm 2021, các nhà nghiên cứu của Columbia Engineering đã tiết lộ một dự án áp dụng ML dự đoán dựa trên thị giác máy tính. Họ đã đào tạo máy móc để dự đoán hành vi của con người trong vài phút tới tương lai bằng cách sử dụng các bộ phim, chương trình truyền hình và video thể thao trị giá hàng nghìn giờ. Thuật toán trực quan hơn này tính đến hình học bất thường, cho phép máy móc đưa ra dự đoán không phải lúc nào cũng bị ràng buộc bởi các quy tắc truyền thống (ví dụ: các đường thẳng song song không bao giờ cắt nhau). 

Loại linh hoạt này cho phép robot thay thế các khái niệm liên quan nếu chúng không chắc điều gì sẽ xảy ra tiếp theo. Ví dụ: nếu máy không chắc liệu mọi người có bắt tay sau một cuộc gặp gỡ hay không, thay vào đó, máy sẽ nhận ra đó là một "lời chào". Công nghệ AI dự đoán này có thể tìm thấy nhiều ứng dụng khác nhau trong cuộc sống hàng ngày, từ việc giúp mọi người thực hiện các công việc hàng ngày cho đến dự đoán kết quả trong một số tình huống nhất định. Những nỗ lực trước đây để áp dụng ML dự đoán thường tập trung vào việc dự đoán một hành động đơn lẻ tại bất kỳ thời điểm nào, với các thuật toán cố gắng phân loại hành động này, chẳng hạn như đưa ra một cái ôm, bắt tay, đập tay hoặc không hành động. Tuy nhiên, do tính không chắc chắn vốn có liên quan, hầu hết các mô hình ML không thể xác định điểm tương đồng giữa tất cả các kết quả tiềm năng.

Tác động gián đoạn

Vì các thuật toán hiện tại vẫn chưa logic như con người (2022), nên độ tin cậy của chúng với tư cách là đồng nghiệp vẫn còn tương đối thấp. Mặc dù chúng có thể thực hiện hoặc tự động hóa các nhiệm vụ và hoạt động cụ thể, nhưng chúng không thể được tính để tạo ra các khái niệm trừu tượng hoặc lập chiến lược. Tuy nhiên, các giải pháp dự đoán hành vi AI mới nổi sẽ thay đổi mô hình này, đặc biệt là cách máy móc hoạt động cùng với con người trong những thập kỷ tới.

Ví dụ, dự đoán hành vi AI sẽ cho phép phần mềm và máy móc đề xuất các giải pháp mới và đáng giá khi gặp tình huống không chắc chắn. Đặc biệt, trong các ngành dịch vụ và sản xuất, cobot (rô bốt cộng tác) sẽ có thể đọc trước các tình huống thay vì tuân theo một tập hợp các tham số, cũng như đề xuất các tùy chọn hoặc cải tiến cho đồng nghiệp con người của chúng. Các trường hợp sử dụng tiềm năng khác là trong lĩnh vực an ninh mạng và chăm sóc sức khỏe, nơi rô-bốt và thiết bị có thể ngày càng được tin cậy để thực hiện hành động ngay lập tức dựa trên các trường hợp khẩn cấp tiềm ẩn.

Các công ty sẽ được trang bị tốt hơn nữa để cung cấp các dịch vụ phù hợp cho khách hàng của họ nhằm tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa hơn. Nó có khả năng trở nên phổ biến đối với các doanh nghiệp để cung cấp các ưu đãi được cá nhân hóa cao. Ngoài ra, AI sẽ cho phép các công ty hiểu sâu hơn về hành vi của khách hàng để tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị nhằm đạt hiệu quả hoặc hiệu quả tối đa. Tuy nhiên, việc áp dụng rộng rãi các thuật toán dự đoán hành vi có thể dẫn đến những cân nhắc đạo đức mới liên quan đến quyền riêng tư và luật bảo vệ dữ liệu. Do đó, các chính phủ có thể buộc phải ban hành các bước bổ sung để điều chỉnh việc sử dụng các giải pháp dự đoán hành vi AI này.

Ứng dụng dự đoán hành vi AI

Một số ứng dụng cho dự đoán hành vi AI có thể bao gồm:

• Các phương tiện tự lái có thể dự đoán tốt hơn cách các xe khác và người đi bộ sẽ hành xử trên đường, dẫn đến ít va chạm và tai nạn khác hơn.
• Chatbots có thể dự đoán cách khách hàng sẽ phản ứng với các cuộc trò chuyện phức tạp và sẽ đề xuất các giải pháp tùy chỉnh hơn.
• Rô-bốt trong các cơ sở chăm sóc sức khỏe và hỗ trợ có thể dự đoán chính xác nhu cầu của bệnh nhân và giải quyết ngay các trường hợp khẩn cấp.
• Các công cụ tiếp thị có thể dự đoán xu hướng của người dùng trên các nền tảng truyền thông xã hội, cho phép các công ty điều chỉnh chiến lược của họ cho phù hợp.
• Các công ty dịch vụ tài chính sử dụng máy móc để xác định và dự đoán các xu hướng kinh tế trong tương lai.
• Các chính trị gia sử dụng các thuật toán để xác định khu vực nào có khả năng có nhiều cử tri tham gia nhất và dự đoán kết quả chính trị.
• Máy có thể phân tích dữ liệu nhân khẩu học và cung cấp thông tin chi tiết về nhu cầu và sở thích của cộng đồng.
• Phần mềm có thể xác định tiến bộ công nghệ tốt nhất tiếp theo cho một lĩnh vực hoặc ngành cụ thể, chẳng hạn như dự đoán nhu cầu về danh mục sản phẩm hoặc dịch vụ mới cung cấp tại một thị trường mới nổi.
• Xác định các lĩnh vực đang tồn tại tình trạng thiếu hụt lao động hoặc thiếu hụt kỹ năng, chuẩn bị cho tổ chức các giải pháp quản lý nhân tài được cải thiện.
• Các thuật toán được sử dụng để xác định các khu vực phá rừng hoặc ô nhiễm có thể cần được chú ý đặc biệt khi lập kế hoạch cho các nỗ lực bảo tồn hoặc nỗ lực bảo vệ môi trường.
• Các công cụ an ninh mạng có thể phát hiện bất kỳ hành vi đáng ngờ nào trước khi hành vi đó trở thành mối đe dọa, hỗ trợ các biện pháp phòng ngừa sớm chống tội phạm mạng hoặc các hoạt động khủng bố.

Các câu hỏi cần xem xét

• Còn bạn, bạn nghĩ dự đoán hành vi AI sẽ thay đổi cách chúng ta tương tác với rô-bốt như thế nào?
• Các trường hợp sử dụng khác cho học máy dự đoán là gì?