КИШИНЕВ, 19 окт – Sputnik. Разработана система искусственного интеллекта для анализа научных данных, превосходящая человека в интуиции и умении нащупывать более удачное направление в анализе больших массивов информации, передает РИА Новости со ссылкой на пресс-службу Массачусетского технологического института (MIT).
Как утверждают создатели, устройство сможет провести революцию, поскольку способно всего за 8-12 часов подобрать правильный алгоритм переработки информации, на поиски которого ученые тратят обычно около месяца времени.
Примером подобных задач, как рассказывают программисты из MIT, являются простые бытовые дилеммы – как оптимально установить ветряки на ферму ветряных электростанций, почему студенты быстро бросают различные онлайн-курсы.
В базах данных, полученных при расчетах или наблюдениях за такими феноменами, присутствует по несколько сотен отдельных переменных, большая часть которых почти не влияет на их ход. Человек, или компьютер, как в данном случае, может попытаться интуитивно выбрать те их них, которые действительно связаны с изучаемым явлением, и тем самым сэкономить время.
Кантер и его коллеги попытались автоматизировать этот процесс, разработав особый самообучающийся алгоритм, который умеет быстро находить "нужные" переменные, ориентируясь на особенности в структуре изучаемых им баз данных и возможные связи между их отдельными колонками.
Для ее "боевой" проверки авторы статьи зарегистрировали данную систему ИИ, которую они назвали Data Science Machine, в качестве участника трех конкурсов на научную интуицию, проводившихся MIT в этом году. В них, помимо компьютера, участвовало около 900 групп ученых, специализирующихся на анализе научных данных и поиске интуитивных ответов на сложные вопросы.
Итоги конкурсов оказались обнадеживающими – DSM заняло комфортное место в первой трети участников, выступив лучше, чем 615 команд ученых. По словам Кантера, в двух первых блоках конкурса ответы машины на 94% и 96% совпадали с выбором переменных в командах-победителях, а в третьем – на 87%. При этом Data Science Machine решала поставленные задачи всего за день, а не месяц, который давался людям на анализ данных.
Ученые надеются, что DSM и подобные системы искусственного интеллекта в ближайшем времени будут помогать ученым выбирать самые важные переменные в результатах опытов и экономических прогнозах, что позволит перенаправить усилия исследователей со скучного анализа данных на более интересные вещи.
