AI

אפילו עם טון נתונים, AI לא יכול לחזות את עתידו של ילד

אפילו עם טון נתונים, AI לא יכול לחזות את עתידו של ילד


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

חיזוי תוצאות עתידיות מסוימות יכול להועיל מאוד בחיים, במיוחד בעולם קבלת המדיניות, במתמטיקה, בעסקים, בין תרחישים אחרים.

אז כששלישיית מדענים חברתיים מאוניברסיטת פרינסטון בארה"ב יצאה לקבוע אם ניתן להשתמש ב- AI או לא לחזות את תוצאות עתידו של הילד או לא, הם גילו שהם אפילו לא יכולים להתקרב.

באמצעות 15 שנה' שווה נתונים, שיתוף פעולה עם 160 צוותי מחקרושימוש בטכנולוגיית ה- AI האחרונה לא היה מספיק כדי לראות את ההצלחה העתידית בחיי הילד.

המחקר פורסם ב הליכים של האקדמיה הלאומית למדעים.

AI פשוט לא יכול לחזות את העתיד

AI בהחלט יכול לחזות מגמות ואף להציע תובנות שימושיות שיעזרו לתעשיות בתהליך קבלת ההחלטות שלהם. עם זאת, קביעת האם חייו של ילד בסופו של דבר יצליחו היא קומקום דגים שונה לחלוטין, שמתמטיקה פשוט לא יכולה לחזות.

"חקרנו שאלה זו בשיתוף פעולה המוני מדעי בשיטת המשימה המקובלת; 160 צוותים בנו מודלים מנבאים לשש תוצאות חיים באמצעות נתונים ממחקר משפחות שבירות וילדות רווחה, מחקר בקבוצת לידה איכותית", הסביר המחקר.

"למרות השימוש במערך נתונים עשיר ויישום שיטות למידה ממוחשבות המותאמות לחיזוי, התחזיות הטובות ביותר לא היו מדויקות במיוחד והיו רק מעט טובות יותר מאלה ממודל אמת מידה פשוט."

AI לא יכול לחזות את ההצלחה העתידית של ילד, לא משנה כמה נתונים אנו נותנים לו (סיפור מאת @ mrgreene1977) https://t.co/sVkms6nr4H

- TNW (@thenextweb) 7 באפריל 2020

הסיבה לכך ש- AI לא יכול לחזות מידע זה היא בעיקר מכיוון שלימוד מכונה יכול להגיע למסקנות אך אינו יכול להסביר כיצד הגיע לשם. בנתוני מכירות זה לא משנה ובדרך כלל עובד די טוב עם הנתונים המסופקים, אבל כשמדובר בעניינים חברתיים זה סיפור אחר.

כאשר מתמודדים עם חייו העתידיים של האדם וחירויותיהם הם הופכים לנחש מקרי, ולא טובים במיוחד על פי מחקר פרינסטון. למרות שיש אוצר של נתונים לעבוד איתם ממחקר "משפחות שבירות", מערכת צוות המחקר עדיין לא הצליחה לחזות נכון את תוצאת חייו של כל ילד.

ראה גם: ELON MUSK משתף את השקפותיו על AI, NEURALINK, AUTOPILOT והנקודה הכחולה בפודקאסט

כפי שציין מאמר המחקר: "במילים אחרות, למרות שנתוני המשפחות השבריריות כללו אלפי משתנים שנאספו בכדי לעזור למדענים להבין את חייהן של משפחות אלה, המשתתפים לא הצליחו לחזות מדויקים למקרי העיכוב."

"יתר על כן, ההגשות הטובות ביותר, שלעתים קרובות השתמשו בשיטות מורכבות של למידת מכונה והיו בעלות גישה לאלפי משתני ניבוי, היו טובות במקצת מהתוצאות ממודל אמת מידה פשוט שהשתמש ברגרסיה לינארית.


צפו בסרטון: Manufacturing Consent: Noam Chomsky and the Media - Feature Film (דֵצֶמבֶּר 2022).