Фото: Ахмад Хашим
Эту новость часто называют «первым черновиком истории», первой попыткой осмыслить борьбу и победы нашего времени. Однако новый механизм искусственного интеллекта может собрать эти проекты, чтобы выяснить будущее. Используя передовые вычислительные методы для анализа двух десятилетий рассказов New York Times и других ресурсов, исследователь Microsoft Эрик Хорвиц и ученый из Техниона-Израильского технологического института Кира Радински считают, что они могли бы определить основные связи между событиями реального мира и предсказать, что будет дальше.
Хитрость в том, что многим достойным освещения событиям - беспорядкам, вспышкам болезней - говорит BBC, предшествуют другие менее драматичные новости. Но, копаясь в таком огромном количестве историй, эти иным образом упускаемые из виду ассоциации можно вырвать.
В своей исследовательской работе два ученых говорят, что, используя смесь архивных сообщений новостей и данных в реальном времени, они смогли увидеть связь между засухами и штормами в некоторых частях Африки и вспышками холеры.
Например, в 1973 году New York Times опубликовала новость о засухе в Бангладеш, а в 1974 году она сообщила об эпидемии холеры.
После сообщений о другой засухе в той же стране в 1983 году газета вновь сообщила о смертности от холеры в 1984 году.
«Предупреждения о последующем риске холеры могли быть выпущены почти за год», - пишут исследователи Эрик Хорвиц, директор Microsoft Research, и Кира Радински, аспирант из Технион-Израильского технологического института.
Эта модель не обязательно означает, что для Бангладеш засуха всегда приведет к холере. Но, наблюдая за происходящим с перспективой на будущее, надвигающаяся засуха может быть знаком для менеджеров по водоснабжению Бангладеш, чтобы внимательнее следить за своими программами лечения, или для работников здравоохранения, которые опасаются вспышки.
По словам MIT's Technology Review, аналогичные связи между засухой и холерой были выявлены в Анголе.
В аналогичных тестах, включающих прогнозы заболеваний, насилия и значительного числа смертей, предупреждения системы были правильными в период от 70 до 90 процентов времени.
Подобные методы все время используются в науке. Нейронные сети, машинное обучение и подходы к искусственному интеллекту помогли YouTube узнать - без вмешательства человека - что такое кошки и помогли палеонтологам ускорить поиск ископаемых. Поскольку они могут анализировать обширные массивы данных, компьютеры особенно хорошо подходят для выявления некоторых неочевидных тенденций, которые пронизывают историю. Том Симоните из MIT:
По словам Хорвица, в последние десятилетия многое изменилось в мире, но человеческая природа и многие аспекты окружающей среды остались прежними, поэтому программное обеспечение может быть в состоянии изучать шаблоны даже из очень старых данных, которые могут подсказать, что впереди. «Я лично заинтересован в том, чтобы получить данные еще раньше, - говорит он.
Больше от Smithsonian.com:
16 000 компьютеров учатся распознавать кошек без участия человека.
Находка ископаемых становится высокотехнологичной
