ИИ научился разбираться в причинах происходящего
Logo
Cover

Причины событий, происходящих в экономике или глобальном здравоохранении, очень сложно установить. Часто негативному событию предшествует цепь событий, которые в разной степени определяют итог. Дойди до первопричины, проследив цепочку, — и сможешь избежать повторения. Ученые из Университета Йоханнесбурга утверждают, что научились находить такие роковые цепи — с помощью ИИ.

Математические модели, описывающие причины и следствия существуют давно, но они ограничены и их трудно применить к реальному миру. Команда исследователей впервые протестировала модель, которая способна идентифицировать и ранжировать события, ставшие причинами проблем в реальном мире. При этом алгоритму не нужна временная привязка этих событий. Создатели утверждают, что решили задачу с помощью принципа причинности и направленных ацикличных графов.

Глава исследования Тшилидзи Марвала объясняет, что прежние модели позволяли установить связь между двумя событиями. Однако, когда дело доходит до длинных последовательностей и при этом нет никакой временной привязки, старые методы оказываются бессильными.

Южноафриканские ученые заявляют, что применение ИИ позволило обойти эти ограничения. Обучаемая модель способна установить, что было причиной, проанализировав происходящее событие за событием. В исследовании учтено, что часто события A и B могут коррелировать, но не быть причиной и следствием. С этими случаями алгоритм также справляется.

В ситуации с пробежавшей черной кошкой алгоритм не назовет ее причиной проблем человека. Зато может проанализировать его счета и указать, что и когда именно повернуло его жизнь к банкротству.

Алгоритм способен идентифицировать множественные причинно-следственные связи, и команда Тшилидзи заявляет, что метод можно использовать чрезвычайно широко — в разных областях экономики, для анализа возникновения вспышек различных инфекций или исследования климатических изменений.

По расчетам исследователей, модель особенно полезна на региональном, национальном и глобальном уровнях. При таких масштабах уже сложно проводить контролируемые исследования, а новый метод позволяет преодолеть эти сложности.

Сейчас методы ИИ постепенно вытесняют операторов колл-центров, финансистов, специалистов по безопасности. На очереди — водители, строители и множество других профессий. Так, новая ИИ-платформа от Alibaba может в режиме реального времени отслеживать сотни показателей у растений и животных и даже распознавать свиней по мордам и голосам. Такая система должна вывести фермерство на новый уровень. А инженеры IBM хотят сделать историей модераторов сайтов, дав ИИ возможность удалять и исправлять мат в сообщениях. В четверти китайских школ сочинения уже проверяют обученные алгоритмы. И скоро областей, обойденных вниманием ИИ, не останется вовсе.