https://frosthead.com

Ta računalniški program uporablja stare naslove za napovedovanje prihodnosti

Foto: Ahmad Hašim

Novice so pogosto poimenovali "prvi grobi osnutek zgodovine", ki je prvi tresk, ki je dojel spore in zmage našega časa. Vendar pa bo novi motor z umetno inteligenco lahko pripravil te osnutke, da bodo lahko razmislili o prihodnosti. Z uporabo naprednih računskih tehnik za razčlenitev dveh desetletij zgodb New York Timesa in drugih virov, Microsoftova raziskovalca Eric Horvitz in znanstvenica tehnološkega inštituta Technion-Izrael Kira Radinsky menita, da bosta lahko ugotovila temeljne povezave med dogodki iz resničnega sveta in predvideti, kaj se bo zgodilo naprej.

Trik je v tem, da pred številnimi novimi dogodki - izgredi, izbruhi bolezni - pravi BBC, sledijo druge druge manj dramatične novice. Toda s kopanjem po tako velikem številu zgodb se lahko te sicer spregledane zveze izvlečejo.

V svojem raziskovalnem prispevku oba znanstvenika navajata, da sta s pomočjo mešanice arhiviranih novic in podatkov v realnem času lahko videli povezave med sušo in nevihtami v delih Afrike in izbruhi kolere.

Leta 1973 je na primer New York Times objavil novico o suši v Bangladešu, leta 1974 pa je poročal o epidemiji kolere.

Po poročilih o drugi suši v isti državi leta 1983 je časopis leta 1984 ponovno poročal o smrti kolere.

"Opozorila o tveganju za kolero na nižji stopnji bi lahko bila objavljena skoraj leto dni vnaprej, " sta zapisala raziskovalca Eric Horvitz, direktor podjetja Microsoft Research, in Kira Radinsky, doktorska študentka Tehnološkega izraelskega inštituta.

Ta model ne pomeni nujno, da bo za Bangladeš suša vedno povzročila kolero. Toda gledanje na dogodke s pogledom v prihodnost je lahko bližajoča suša znak voditeljem vodnih voda v Bangladešu, naj pozorneje spremljajo svoje programe zdravljenja ali pa da zdravstveni delavci previdno spremljajo izbruh.

Podobno povezavo med sušo in kolero, pravi MIT-ov tehnološki pregled, so ugotovili tudi za Angolo.

Pri podobnih testih, ki so vključevali napovedi bolezni, nasilja in večjega števila smrti, so bila opozorila sistema med 70 in 90 odstotki časa pravilna.

Takšne tehnike se v znanosti ves čas uporabljajo. Nevronske mreže, strojno učenje in pristopi umetne inteligence so pomagali YouTubu - brez človeškega posredovanja -, kaj so mačke in pomagali paleontologom, da pospešijo lov na fosile. Ker lahko analizirajo veliko podatkov, so računalniki še posebej primerni za izvlečenje nekaterih ne očitnih trendov, ki prežemajo zgodovino. Tom Simonite z MIT-a:

Številne stvari o svetu so se v zadnjih desetletjih spremenile, vendar človeška narava in številni vidiki okolja ostajajo enaki, pravi Horvitz, zato se lahko programska oprema nauči vzorcev iz že zelo starih podatkov, ki lahko nakazujejo, kaj nas čaka. "Osebno me zanima, da se podatki vrnejo čez čas, " pravi.

Več s Smithsonian.com:

Brez človeškega nadzora se 16.000 računalnikov nauči prepoznati mačke.
Iskanje fosilov je visokotehnološko

Ta računalniški program uporablja stare naslove za napovedovanje prihodnosti