Slika nije dostupna
Slika nije dostupna

Kompjuteri bi uskoro mogli zamijeniti ljudsku intuiciju na mnogim područjima, a novi sustav koji je razvijen u MIT-u pokazao je kako kompjuteri mogu biti uspješniji čak i od najpametnijjih ljudi.


Istraživači u MIT-u dizajnirali su sustav nazvan Data Science Machine (DSM), odnosno stroj za znanstvene podatke koji za cilj ima zamijeniti ljudsku intuiciju u potrazi za skrivenim podacima, piše Daily Mail.

Vezani članci Umjetna inteligencija (Foto: Guliver/Thinkstock) Vrhunski znanstvenici komentiraju činjenicu da Hrvatska nije potpisala važnu deklaraciju o umjetnoj inteligenciji Teleskop Kepler (Foto: NASA/Ames Research Center/Wendy Stenzel) NASA ima novo "veliko otkriće" u lovu na egzoplanete, ovaj put pomogao im i Google

Funkcija DSM-a dokazana je nakon što se taj sustav 'natjecao' s ljudskim timovima te ih većinu pobijedio u nekoliko složenih znanstvenih zadataka, a u rješavanju zadataka bio je daleko brži od svakog tima.

Tehnike koje je tim MIT-a ugradio u njega dopuštaju sustavu da stvori pojedinačna obilježja za analizu podataka, nešto što je prije bilo moguće samo ljudskoj intuiciji. Njegovo korištenje za analizu podataka može drastično smanjiti vrijeme procesuiranja, koje za ljude istraživače može trajati mjesecima.

Stručnjaci: Prvi kontakt iz svemira bit će s umjetnom superinteligencijom

U tri natjecanja, DSM je napravio predviđanja s točnošću 94, 96 i 87 posto, odnosno DSM je u točnosti bio bolji od 615 natjecateljskih timova, od ukupno 906.

DSM je završio zadane algoritme neljudskom brzinom, a trebalo mu je između 2 i 12 sati za rješavanje svakog zadatka. Ljudski timove na svojim su algoritmima radili mjesecima.

'Sagledavamo DSM kao prirodni dodatak ljudskoj inteligenciji', rekao je Max Kanter, koji je u svom magisteriju radio na DSM.

Ljudska intuicija često je potrebna pri izboru pojedinačnih obilježja podataka, a istraživači su razvili način na koji stroj donosi odluku.

DSM koristi numeričke inidkatore da bi pronašao poveznice u strukturalnim vezama koje se nalaze unutar baze podataka. Dok se ovi indikatori nagomilavaju u bazi podataka, DSM može primijeniti operacije i pronaći prosjeke među brojevima.

Uz taj proces DSM sagledava kategoričke podatke, koji dolaze u ograničenim vrijednostima, poput dana u tjednu.

Kalyan Veeramachaneni s MIT-a i njegovi kolege primjenjuju tehnike strojnog učenja na praktične probleme, kao što je predviđanje koji bi studenti mogli odustati od online predavanja.

'Prvo što morate učiniti jest identificirati koje varijable treba izvući iz baze podataka ili ih sastaviti, a da bi to ostvarili morate se dosjetiti mnogo ideja. DSM je jedan od onih nevjerojatnih projekata gdje primjena istraživanja, kako bi se riješilo praktične probleme, otvara cijeli novi način sagledavanja problema', rekla je Margo Seltzer, profesorica kompjuterske znanosti na Sveučilištu Harvard koja nije bila uklučena u rad s DSM-om.

Ona zključuje kako će ovo što radi Veeramachanenijev tim ubrzo postati nešto vrlo standardno.

DNEVNIK.hr pratite putem iPhone/iPad | Android | Twitter | Facebook  

Još brže do svakodnevnih vijesti prilagođenih tebi. PREUZMI novu Još lakše do najnovijih vijesti o poznatima. Preuzmi novu DNEVNIK.hr aplikaciju