Roman GłogulskiEgy új kutatás előzetes és elemzése az emberi élettartam trajektóriumainak megjósolásában valódi áttörést mutat be, állítja egy kutató.
Dániai kutatók által végzett legutóbbi tanulmány lenyűgöző felfedezést hoz az mesterséges intelligencia (MI) képességeiről. Kiderült, hogy egy új MI rendszer, amely az emberi életet nyelvként kezeli, pontosan meg tudja jósolni az ember halálát egy adott időpontban.
A dán kutatók sikerült kifejleszteniük egy gépi tanulás modelt, amit life2vecnek neveztek, és képes megjósolni egyének életével kapcsolatos több részletet, beleértve a halálozást, nemzetközi költözéseket és személyiségjegyeket.
A modell több millió ember adataira támaszkodik, mint például születési dátum, nem, foglalkoztatás, lakhely és az egészségügyi rendszer igénybevétele. Négy évnyi kutatás után bebizonyosodott, hogy a modell az elhalálozási előrejelzésekben 78% feletti pontosságot ér el, megelőzve más előrejelzési módszereket, mint például a törvényi táblázatok vagy a gépi tanulás eszközei.
Az life2vec ígéretes eredményeket mutatott az élet eseményeinek előrejelzésében a személyiségjegyekre fókuszálva. 73% -os pontossággal előrejelzi az emberek Dániából való távozását és válaszaikat a személyiségkérdőívekben más tesztekben.
„Ez a tanulmány egy új és izgalmas megközelítést mutat be az emberi élettartam trajektóriumainak megjósolásában és elemzésében” – mondja Matthew Salganik, a Princeton Egyetem társadalomtudományi tanszékének szociológia professzora, aki számítógépes társadalomtudományi kutatásokkal foglalkozik.
Az life2vec modell könnyű testreszabási lehetőségeket és pontos előrejelzéseket tesz lehetővé az emberek életének különböző aspektusaival kapcsolatban. Ez gyakorlati alkalmazásokkal járhat különböző területeken, például az egészségügyi tervezésben, a társadalompolitikában és a marketing területén.
A tanulmány részeként a kutatók új terminológiát is kidolgoztak, amely elengedhetetlen az life2vec modell megértéséhez:
1. Mesterséges Intelligencia (MI): Az a képesség, amikor egy számítógép vagy rendszer olyan feladatokat tud elvégezni, amelyek általában emberi intelligenciát igényelnek.
2. Gépi Tanulás Modell: Egy algoritmus vagy rendszer, amely lehetővé teszi, hogy egy számítógép tanuljon az adatokból és tapasztalatokból, ahelyett, hogy közvetlenül lenne programozva.
3. Life2vec: A tanulmányban kidolgozott gépi tanulás modell specifikus neve. Ez a modell az egyén életével kapcsolatos adatokat használja, mint például a születési dátum, nem, foglalkoztatás és lakhely, hogy előrejelzéseket készítsen különböző életeseményekről, mint például a halál és a költözések.
4. Törvénytáblázatok: Statisztikai eszközök, amelyek demográfiai adatok alapján segítenek előrejelezni az élettartamot, a halálozás kockázatát és más élettel kapcsolatos eseményeket.
Ajánlott kapcsolódó linkek:
– Würzburgi Egyetem: Egy olyan egyetem, amely ismert a gépi tanulás és mesterséges intelligencia területén végzett kutatásokról.
– Alan Turing Intézet: egy vezető kutatóközpont a mesterséges intelligencia és az adatelemzés területén.
– Princeton Egyetem: Princeton Egyetem hivatalos honlapja, ahol további információkat találhat a tudományos kutatásokról és a szociológiáról.
The source of the article is from the blog mgz.com.tw
