Technocrats er fascinerede af at kende fremtiden. Faderen til Technocracy and Scientism, Henri De Saint-Simon (1760-1825) skrev "En videnskabsmand, mine kære venner, er en mand, der forudser; det skyldes, at videnskaben giver midlerne til at forudsige, at den er nyttig, og forskerne er overlegne alle andre mænd.”⁃ TN Editor
En intelligent maskine, der er i stand til at forudse dit næste træk minutter på forhånd, lyder som det mareridt - men er nu en realitet.
Forskere har lært en AI at genkende mønstre i folks handlinger, så de nøjagtigt kan forudsige det næste træk i en række minutter i forvejen.
Softwaren, der blev bygget af et team på University of Bonn i Tyskland, blev lært at foregribe handlinger ved at se timevis med madlavningsvideoer.
Dr. Jürgen Gall mener, at den intelligente software i sidste ende vil være i stand til at profetisere dine handlinger 'timer før de sker'.
Hvis holdet formår at finjustere algoritmen for at kunne forudse handlinger langt i forvejen, er det muligt at forestille sig en masse applikationer fra den virkelige verden, fra hjemmeautomatiseringsgadgets til Big Brother-lignende overvågning.
For at lære AI at nøjagtigt forudsige handlinger, inden de finder sted, fokuserede Dr. Jürgen Gall og hans team på madlavningsvideoer.
Ved hjælp af forindspillede videoer af mennesker, der forberedte et måltid, var forskerne i stand til at lære maskinen at genkende hver handling, der blev udført på skærmen, herunder at skære tomater, tilsætte salt og vende en pandekage.
I alt blev nogle 40 videoer brugt til at undervise i AI.
[the_ad id = "11018 ″]
Hver af disse optagelser var ca. seks minutter lang og indeholdt nogle forskellige 20-handlinger.
Efter fire timer var algoritmen i stand til at genkende sekvensen af begivenheder, der var nødvendige for at tilberede en skål, hvilket er langt fra trivielt i betragtning af variationen i tilgange og opskrifter i de forindspillede klip.
”Så testede vi, hvor vellykket læringsprocessen var,” forklarede Dr. Jürgen Gall.
'Til dette konfronterede vi softwaren med videoer, som den ikke havde set før.'
Som før fik maskinen at vide, hvad der skete i videoen for den første 20 eller 30 procent af klippet.
Algoritmen blev derefter bedt om at forudsige den næste handling, før den fandt sted på skærmen.
Maskinen markerede sin 'observation' før handlingen og trak på sin viden om opskriften og dens forståelse af, hvordan lignende sekvenser har spillet ud før.
AI var i stand til korrekt at foregribe handlinger i den nærmeste fremtid med overraskende nøjagtighed.
Dr. Gall sagde: 'Nøjagtigheden var over 40 procent i korte prognoseperioder, men faldt derefter, jo mere algoritmen måtte se på fremtiden.'
For aktiviteter, der var mere end tre minutter i fremtiden, var algoritmen kun i stand til nøjagtigt at forudsige resultatet i 15 procent af tilfældene.
wpDiscuz