Карти таро можна викидати? Вчені стверджують, що ШІ вміє прогнозувати майбутнє
Для дослідження було використано модель Life2vec, що об’єднала дані за 2008−2020 роки щодо 6 мільйонів мешканців Данії, пише Tech Xplore. Life2vec закодувала ці дані у математичній структурі, самостійно структурувавши інформацію про час народження, освіту, роботу, рівень зарплати, місце проживання та стан здоров’я людей. Після вивчення закономірностей у даних модель спрогнозувала майбутнє з високою точністю.
«Ми використали модель для вирішення фундаментального питання: якою мірою ми можемо передбачати події у майбутньому на основі умов і подій у минулому? З наукової точки зору те, що цікаво для нас, це не стільки саме передбачення, скільки ті аспекти даних, які дозволяють моделі надавати такі точні відповіді», — стверджує професор Technical University of Denmark та Суне Леманн, один з авторів статті, опублікованої дослідниками у Nature Computational Science.
Модель просили надати відповіді на різні запитання, наприклад, чи помре людина упродовж наступних чотирьох років. Її відповіді узгоджувалися з наявними висновками в соціальних науках, що, наприклад, стверджують, що за інших рівних умов особи, які займають керівну посаду або мають високий дохід, мають більше шансів вижити, тоді як люди з психічним діагнозом мають вищий ризиком смерті.
«Захопливо розглядати людське життя як довгу послідовність подій, подібно до того, як речення в мові складаються з низки слів. Зазвичай для цього типу завдань використовуються моделі трансформаторів зі штучним інтелектом, але в наших експериментах ми використовуємо їх для аналізу того, що ми називаємо життєвими послідовностями, тобто подій, які відбулися в житті людини. … Такі технології для передбачення життєвих подій і людської поведінки вже використовуються сьогодні в технологічних компаніях, які, наприклад, відстежують нашу поведінку в соціальних мережах, дуже точно створюють наші профілі, використовують ці профілі, щоб передбачати нашу поведінку та вплинути на нас», — додає Суне Леманн.
У майбутньому дослідники прагнуть розширити перелік даних, які модель використовує для прогнозів, додавши зображення або інформацію про соціальні зв’язки.