Искусственный интеллект, разработанный для моделирования письменной речи, может быть использован для предсказания событий в жизни людей. Исследовательский проект DTU, Копенгагенского университета, МСЭ и Северо-восточного университета США показывает, что если использовать большие объемы данных о жизни людей и обучить так называемые модели-трансформеры, которые, как и ChatGPT, используются для обработки языка, то они могут систематизировать данные и предсказать, что произойдет в жизни человека, и даже определить время его смерти. В новой научной статье «Использование последовательностей жизненных событий для прогнозирования человеческой жизни», опубликованной в журнале Nature Computational Science, исследователи проанализировали данные о здоровье и выходе на рынок труда 6 миллионов датчан в рамках модели, получившей название life2vec. После того как модель прошла начальный этап обучения, то есть узнала закономерности в данных, она показала, что превосходит другие продвинутые нейронные сети (см. врезку «Факты») и с высокой точностью предсказывает такие результаты, как личность и время смерти.
Предсказания времени смертиПрогнозы Life2vec — это ответы на общие вопросы, такие как: «Смерть в течение четырех лет»? Когда исследователи анализируют ответы модели, результаты согласуются с существующими выводами в области социальных наук; например, при прочих равных условиях люди, занимающие руководящие должности или имеющие высокий доход, имеют больше шансов выжить, в то время как мужчины, квалифицированные специалисты или люди с психическими заболеваниями связаны с более высоким риском смерти. Life2vec кодирует данные в большой системе векторов — математической структуре, которая упорядочивает различные данные. Модель сама решает, куда поместить данные о времени рождения, школьном обучении, образовании, зарплате, жилье и здоровье.
Этические вопросыИсследователи, написавшие статью, отмечают, что модель life2vec окружена этическими вопросами, такими как защита конфиденциальных данных, неприкосновенность частной жизни и роль предвзятости в данных. Эти проблемы должны быть более глубоко изучены, прежде чем модель можно будет использовать, например, для оценки риска заражения человека болезнью или другими предотвратимыми жизненными событиями.
По мнению исследователей, следующим шагом будет включение других типов информации, таких как текст и изображения или информация о наших социальных связях. Такое использование данных открывает совершенно новое взаимодействие между социальными и медицинскими науками. Исследовательский проектИсследовательский проект «Использование последовательностей жизненных событий для прогнозирования человеческой жизни» основан на данных рынка труда и данных Национального реестра пациентов (LPR) и Статистического управления Дании. Набор данных включает все 6 миллионов датчан и содержит информацию о доходах, зарплате, стипендии, типе работы, отрасли, социальных льготах и т. д. Набор данных о здоровье включает записи о посещениях медицинских работников или больниц, диагнозе, типе пациента и степени срочности. Набор данных охватывает период с 2008 по 2020 год, но в ряде анализов исследователи сосредоточились на периоде 2008-2016 годов и подгруппе лиц с ограничением по возрасту. Модель-трансформерМодель-трансформер — это архитектура данных с глубоким обучением, используемая для изучения языка и других задач. Модели могут быть обучены понимать и генерировать язык. Трансформаторная модель разработана быстрее и эффективнее предыдущих моделей и часто используется для обучения больших языковых моделей на больших массивах данных. Нейронные сетиНейронная сеть — это компьютерная модель, созданная по образцу мозга и нервной системы людей и животных. Существует множество различных типов нейронных сетей (например, трансформаторные модели). Как и мозг, нейронная сеть состоит из искусственных нейронов. Эти нейроны связаны между собой и могут посылать друг другу сигналы. Каждый нейрон получает входные сигналы от других нейронов, а затем вычисляет выходной сигнал, который передается другим нейронам. Нейронная сеть может научиться решать задачи путем обучения на больших объемах данных. Нейронные сети опираются на обучающие данные, чтобы учиться и повышать свою точность с течением времени. Но как только алгоритмы обучения отлажены, они становятся мощными инструментами в информатике и искусственном интеллекте, позволяющими классифицировать и группировать данные с высокой скоростью. Одна из самых известных нейронных сетей — поисковый алгоритм Google. 18.12.2023 |
Net&IT
Российские ученые создали расчетные модули для системы инженерного анализа | |
Ученые из нескольких научных организаций ... |
Эксперты МИФИ объяснили решение Microsoft и Google о мирном атоме | |
Технологические корпорации всё чаще обращ... |
По событиям Смутного времени создадут игру — интерактивную новеллу | |
Компания Сайберия Нова и создатели игры С... |
JCM: ИИ быстрее человека определяет устойчивость бактерий к антибиотикам | |
Искусственный интеллект для поиска бактер... |
HB&ET: Пожилые чаще молодых относятся к ИИ как к кому-то живому | |
В исследовании Имперского колледжа Лондона люд... |
В России создана нейросеть для оценки отторжения пересаженной почки | |
ИИ-модель, которая с помощью компьютерног... |
UIST: Приложение для смартфона делает захват движений тела в реальном времени | |
Инженеры Северо-Западного университета создали... |
PNAS Nexus: Разработана система мониторинга усталости рабочих на производстве | |
Новая разработка, система датчиков и маши... |
В СПбГУ с помощью ИИ создали систему распознавания нейротропных препаратов | |
Новую систему для скрининга нейротропных ... |
NatPhys: Поиск ошибок в процессоре поможет создать надежный квантовый компьютер | |
Чтобы достичь выдающихся результатов, квантовы... |
Новые ИИ-модели нагрева плазмы исправляют вычисления термоядерных исследований | |
Новые модели искусственного интеллекта для&nbs... |
ACMTAC: Новые приложения позволят слепым людям ориентироваться в помещениях | |
Два новых приложения помогут слепым людям орие... |
Nature Communications: Ученые придумали способ ускорить разработку лекарств | |
Способ улучшить квантовые компьютеры для ... |
PRR: Новые оптические устройства смогут преодолеть ограничения хранения данных | |
Поскольку наш цифровой мир создаёт о... |
В МФТИ создали ПО для нефтяников и золотодобытчиков | |
Сотрудники МФТИ предложили цифровое решение, к... |
В КФУ создали программу для определения свойств многокомпонентных материалов | |
Учёные вуза с помощью ИИ разработали... |
В России создали систему коррекции волнового фронта для квантовой связи | |
Ученые МТУСИ и ИДГ РАН разработ... |
MIT: Новый протокол безопасности защищает данные в облаке от злоумышленников | |
Модели глубокого обучения используются в ... |
Эксперт объяснил, как ИИ меняет творческий процесс в индустрии моды | |
Александр Бутаков, продюсер и специалист ... |
Студенты КНИТУ создали двуязычного ИИ-бота для туристов | |
Студенты КНИТУ создали туристического бота с&n... |
NatComm: С помощью ИИ найдено лучшее решение для хранения энергии | |
Найти иголку в стоге сена — пр... |
ACS Photonics: Разработаны улучшенные очки дополненной реальности | |
Дополненная реальность накладывает цифровые из... |
Journal of Consumer Affairs: Трекеры активности могут сформировать зависимость | |
Технологии для профилактики здоровья, так... |
Испытание лекарств на кардиотоксичность с помощью нейросетей предложили в МФТИ | |
Новый метод позволяет обнаружить потенциально ... |
В МТУСИ разработали метод машинного обучения для обнаружения фишинговых сайтов | |
Информационная безопасность веб-приложений&nbs... |
В МФТИ разрабатывают приложение для планирования рабочего времени репетиторов | |
Студентка кафедры технологии будущего МФТИ Тат... |
FCS: Квантовые компьютеры ускоряют решение задач с матроидами | |
Квантовые компьютеры работают быстрее классиче... |
GATech: Расширения для браузеров ставят под угрозу данные пользователей | |
Расширения для браузеров пользуются огром... |
Rice: Полидактилия и другие странности анатомии от ИИ останутся в прошлом | |
Генеративный искусственный интеллект часто оши... |
IEEE TSP: Низкоорбитальные спутники можно сделать высокопроизводительными | |
Спутники на низкой орбите смогут обеспечи... |