Искусственный интеллект способен предсказывать события в жизни людей

В новой научной статье под названием «Использование последовательностей жизненных событий для предсказания человеческой жизни», опубликованной в Nature Computational Science, исследователи проанализировали данные о здоровье и трудоустройстве 6 миллионов датчан в модели, получившей название life2vec. После того как модель была обучена в начальной фазе, она продемонстрировала более высокую точность предсказания результатов, таких как личность и время смерти, чем другие расширенные нейронные сети.

“Мы использовали модель, чтобы решить фундаментальный вопрос: насколько мы можем предсказать события в вашем будущем на основе условий и событий в вашем прошлом? Для нас научно интересно не столько само предсказание, сколько аспекты данных, которые позволяют модели давать такие точные ответы”, – говорит Суне Леманн, профессор Технического университета Дании и первый автор статьи.

Согласно прогнозам Life2vec, ответы модели на общие вопросы, такие как “смерть в течение четырех лет”, точно соответствуют имеющимся данным в области социальных наук. Модель кодирует данные в системе векторов, математической структуре, которая организует различные данные. Модель решает, где разместить данные о дате рождения, образовании, доходе, жилье и здоровье.

“Захватывающим является рассмотрение человеческой жизни как длинной последовательности событий, аналогичной тому, как предложение в языке состоит из серии слов”, – говорит Суне Леманн.

Исследователи подчёркивают, что важными аспектами модели life2vec являются этические вопросы, такие как защита чувствительных данных, конфиденциальность и роль предвзятости в данных. Они также заявляют, что следующим шагом будет включение других типов информации, таких как текст и изображения, что открывает новые возможности взаимодействия социальных и медицинских наук.

Проект исследования основан на данных о рынке труда и данных из национального реестра пациентов и Датской статистики. Набор данных включает информацию о доходе, зарплате, стипендии, типе работы, отрасли и социальных льготах. Набор данных о здоровье включает записи о посещениях врачей или больниц, диагнозе, типе пациента и степени срочности.

Также в статье обсуждаются такие темы, как трансформерная модель и нейронные сети, важные для понимания функционирования life2vec.
Оригинальная новость на сайте