Jak predykcyjna sztuczna inteligencja prognozuje przyszłe wydarzenia

Większość ludzi chciałaby wiedzieć, co przyniesie przyszłość. Niektórzy prawdopodobnie chcieliby wiedzieć, czy będą bogaci i czy będą mieli luksusowy dom. Inni chcieliby po prostu wiedzieć, jaka będzie pogoda za pół roku w dniu ich urodzin.

Technologia predykcyjnej sztucznej inteligencji może powiedzieć Ci, co przyniesie przyszłość – w każdym razie dla Twojej firmy. Chociaż możesz potrzebować kryształowej kuli dla siebie, metodyczny proces predykcyjnej sztucznej inteligencji jest znacznie bardziej praktyczny. I jest o wiele bardziej niezawodny niż błyszcząca kula wróżki.

Jak predykcyjna sztuczna inteligencja przewiduje przyszłość

W przewidywalnej sztucznej inteligencji nie ma nic mistycznego. Technologia ta opiera się na wcześniej ustalonym procesie, aby poznać przeszłe wzorce i zachowania. Wykorzystuje te informacje do budowy modelu danych w celu przewidywania przyszłych zdarzeń na podstawie zdarzeń z przeszłości.

Zanim jednak będzie mógł powiedzieć cokolwiek na temat przyszłości, musi wykonać kilka kroków predykcyjne systemy AI. Należą do nich:

• Zbieraj i wstępnie przetwarzaj dane: wszystkie prognozy zaczynają się od danych. Kiedy predykcyjny model sztucznej inteligencji będzie miał dostęp do najnowszych (i najlepszej jakości) danych, jego przewidywania będą znacznie dokładniejsze.

Modele predykcyjne AI mogą również obsługiwać kilka typów danych, w tym liczby, tekst i dane z czujników. Jednak niezależnie od tego, jakie dane preferuje model, nie może on korzystać z danych surowych.

Właśnie dlatego predykcyjne systemy sztucznej inteligencji zawsze będą wstępnie przetwarzać dane do formatu, który będą dla nich zrozumiałe. Oznacza to również, że dane muszą zostać oczyszczone i uporządkowane przed zmianą ich na zrozumiały format.

• Wybór modelu: Następnym krokiem jest wybór właściwej architektury modelu AI. Do najczęściej wybieranych architektur należą algorytmy uczenia maszynowego, takie jak sieci neuronowe lub drzewa decyzyjne.

Każdy z tych typów architektury ma unikalne mocne i słabe strony. To sprawia, że ​​proces selekcji jest kluczowy. Niezależnie od tego, który z nich wybierzesz, powinien on idealnie pasować do wykonywanego zadania.

Po wybraniu model AI przechodzi specyficzny proces szkolenia. Model odbiera i trawi przygotowane dane w celu zidentyfikowania wzorców, zachowań i relacji.

Proces uczenia jest powtarzalny, aby stale oceniać wydajność modelu. Ułatwia to wprowadzanie korekt, dzięki czemu model staje się dokładniejszy w swoich przewidywaniach.

• Więcej oceny: ukończenie procesu uczenia nie oznacza, że ​​model sztucznej inteligencji automatycznie będzie działał dobrze. Chociaż użycie danych szkoleniowych może imponować, w przypadku niewidocznych danych może spektakularnie zawieść.

Dlatego po szkoleniu wstępnym konieczna jest dalsza ocena. Do testowania wymagany jest oddzielny zbiór danych w celu określenia możliwości uogólnienia modelu. Niezwykle istotne jest przetestowanie zdolności modelu do dokonywania dokładnych przewidywań wykraczających poza dane uczące.

W oparciu o wynik dodatkowej oceny model może wymagać dalszego udoskonalenia. Można tego dokonać dostosowując jego oryginalne parametry. Jeśli to nie zadziała, konieczne może być rozpoczęcie od nowa, przy użyciu innej architektury modelu.

• Predykcyjne wdrażanie modelu AI: jeśli po ocenie model AI okaże się skuteczny, można go zabrać do pracy. Na tym etapie firma lub organizacja zintegruje model z systemem, w którym będzie nadal formułować prognozy.

Na przykład modele konserwacji predykcyjnej integrują się z cyfrowym systemem sterowania fabryki. Dzięki temu pracownicy fabryki mogą przewidywać awarie maszyn i urządzeń oraz podejmować środki ostrożności.

Integracja nie oznacza jednak końca procesu szkoleniowego. Predykcyjne modele sztucznej inteligencji wymagają ciągłego monitorowania, aby mieć pewność, że działają. Gdy staną się dostępne nowe dane, modele należy ponownie przeszkolić, aby ich przewidywania pozostały trafne i dokładne.

Ograniczenia predykcyjnej sztucznej inteligencji

Ponownie, predykcyjna sztuczna inteligencja nie działa magicznie, więc będzie miała pewne ograniczenia. Chociaż technologia ta jest przydatna do prognozowania przyszłych wydarzeń w różnych sektorach biznesowych, może ona działać wyłącznie na podstawie otrzymanych danych.

Na przykład modele predykcyjne sztucznej inteligencji wymagają wysokiej jakości danych w wystarczającej ilości, aby można było przeszkolić się w zakresie dokonywania dokładnych przewidywań. Jeśli model otrzyma jedynie stronnicze lub niekompletne informacje, jego przewidywania będą to odzwierciedlać.

Co więcej, nieprzewidziane zmienne mogą ograniczyć tę technologię. Takie zmienne mogą mieć wpływ na każde wydarzenie, a modele sztucznej inteligencji będą miały trudności z przewidzeniem czegokolwiek w takich sytuacjach.

Oznacza to również, że prognozy predykcyjne AI zawsze będą prawdopodobieństwem, a nie pewnością. Na przykład osoby chcące poznać prognozę pogody za sześć miesięcy prawdopodobnie nie biorą pod uwagę, że nieoczekiwana zmiana kierunku wiatru może sprowadzić deszcz, nawet jeśli nie ma prognoz deszczu na konkretny dzień.

W ten sam sposób w firmie może nastąpić nieoczekiwana zmiana, która całkowicie odrzuci pierwotne przewidywania sztucznej inteligencji.

Czy predykcyjna sztuczna inteligencja jest sprawiedliwa i przejrzysta?

W 2024 roku wszyscy zastanawiają się, czy wykorzystywanie sztucznej inteligencji w procesie decyzyjnym jest etyczne. W końcu, jeśli oryginalne dane szkoleniowe zawierają błąd, może to prowadzić do dyskryminujących przewidywań.

Na przykład, jeśli model zatwierdzania kredytów przez bank zostanie przeszkolony na podstawie nieaktualnych danych historycznych, może generować stronnicze prognozy faworyzujące określone dane demograficzne.

Ponieważ nie jest w 100% jasne, w jaki sposób modele sztucznej inteligencji wyciągają wnioski i prognozy, brakuje przejrzystości. To ostatecznie zmniejsza zaufanie i rodzi kilka pytań dotyczących odpowiedzialności.

Programiści muszą włożyć większy wysiłek w szkolenie predykcyjnych modeli sztucznej inteligencji przy użyciu najnowszych danych. Tylko w ten sposób można zapewnić przejrzyste uczenie modeli i dostarczanie bezstronnych prognoz i przewidywań.

Branże, które najbardziej czerpią korzyści z technologii predykcyjnej sztucznej inteligencji

Pomijając te obawy, predykcyjna sztuczna inteligencja nadal zyskuje popularność w kilku sektorach biznesowych. W finansach modele sztucznej inteligencji dokładnie przewidują trendy na giełdzie i mogą pomóc w zapobieganiu oszustwom.

W opiece zdrowotnej lekarze wykorzystują predykcyjną sztuczną inteligencję do wcześniejszego diagnozowania chorób i przewidywania wyników leczenia pacjentów. W sektorze detalicznym systemy predykcyjne AI prognozują popyt klientów, a nawet mogą pomóc marketerom w personalizowaniu kampanii reklamowych.

Predykcyjna sztuczna inteligencja pomaga również zapobiegać zakłóceniom w branży łańcucha dostaw, przewidując potencjalne awarie logistyczne.

W miarę rozwoju i ewolucji tej technologii, będzie ona nadal przekształcać inne sektory biznesowe na całym świecie.

Predykcyjna sztuczna inteligencja wskazuje drogę do bardziej wydajnej przyszłości

W przewidywalnej piłce AI nie ma nic kryształowego. Zamiast tego ta zaawansowana technologicznie piłka będzie popychać wszystkich w kierunku bardziej wydajnej przyszłości, pełnej proaktywnego zarządzania ryzykiem i zoptymalizowanego podejmowania decyzji.