О том как Алгоритмы предугадывают поведение

Эта статья (ниже)приглянулась не только потому, что в ней упоминается наш коллега из MIT по имени КАЛЬЯН…

Сразу скажу, что мы приземленно и без ортодоксальности относимся ко всему что содержит слова AI, нейронные сети, биг дата, машинное обучение и прочее хайпо. По этой же причине не можем не следить за экспериментами и достижениями, которые в этой области случаются.

При этом мы не берем в изучение и вам не советуем обращать внимание на события в медийном пространстве вроде “Искусственный интеллект начал ругаться матом и его создатели с трудом его остановили” или “Искусственный интеллект создал свой общения между собой и скоро всем…” или “Искусственный интеллект заменит все хирургов на свете”.

Мы коллекционируем прикладные понятные эксперименты, которые можно брать к изучению и использовать.

В этой статье, мы наткнулись на этот эксперимент. И решили перевести статью, чтобы вам не тратить время.


Вы вероятно считаете, или по крайней мере надеетесь, что люди лучше понимают своих сотоварищей, чем машины. Но согласно новому исследованию университета MIT, алгоритм может предугадать поведение человека быстрее и достовернее, чем сами люди.

Max Kanter, студент-магистр факультета информатики и вычислительной техники в университете MIT, и его советник, Kalyan Veeramachaneni (да-да товарища зовут КАЛЬЯН :)), учёный-исследователь в лаборатории вычислительной техники и искусственного разума в MIT, создали Машину по Анализу и Обработке Данных, которая должна искать закономерности и выбирать переменные, имеющие большее значение по отношению к задаваемому вопросу.

Их работа о результатах проекта будет представлена на конференции Института Инженеров-Электриков и Электронщиков по Анализу и Обработке Данных и Продвинутой Аналитике (IEEE Data Science and Advanced Analytics conference) в Париже.

Уже никого не удивить, что машины анализируют данные, но как правило нужны люди, чтобы решить, какие именно данные имеют значение для анализа. По результатам трех соревнований между машиной и людьми, машина опередила 615 из 906 команд людей по количеству точных предположений. При этом, в то время как люди работали над своими алгоритмами прогнозирования на протяжении месяцев, у машины ушло от двух до двенадцати часов на выдвижение каждого предположения в рамках соревнования.

Например, когда в конкурсе нужно было предугадать, забросит ли студент онлайн курс в течение последующих 10 дней, основываясь на активности студента по использованию материалов онлайн курса, необходимо было учесть множество факторов. Команды могли бы проанализировать такие факторы, как насколько поздно студенты сдавали свои работы, и тратили ли они время на лекции. Однако, согласно отчету MIT, двумя наиболее важными факторами оказалось то, насколько заранее студент начинал выполнять свою работу и сколько времени студент проводил на сайте курса. Эта статистика не была собрана напрямую онлайн-платформой MIT, но вытекала из имеющихся данных.

Машина по Анализу и Обработке Данных хорошо себя показала на данном конкурсе. Она также показала хорошие результаты в двух других соревнованиях, где участникам предлагалось предугадать, будет ли популярным краудфандинговый проект (проект, спонсируемый общественностью) и еще одно задание, где нужно было определить, станет ли покупатель постоянным.

Kanter сообщил MIT News, что имеется множество различных способов использования его Машины по Анализу и Обработке Данных. “Есть так много данных, которые нужно проанализировать”, сказал Kanter. “И сейчас машина просто простаивает и ничего не делает.”

Вольный перевод статьи An algorithm can predict human behavior better than humans

Like what you read? Give Thewaay a round of applause.

From a quick cheer to a standing ovation, clap to show how much you enjoyed this story.