Istraživači i naučnici podataka u The Florei-u pronašli su način da iskoriste veštačku inteligenciju (AI) da poboljšaju tačnost ljudi u predviđanju budućih događaja.
Tim je koristio veštačku inteligenciju kako bi poboljšao tačnost prognoza na tržištu za predviđanje. Rad tima, objavljen u eBioMedicine, izveštava da je rezultujući hibridni model čovek-mašina bio tačniji od samog čoveka za predviđanje događaja povezanih sa COVID-19.
Viši autor ovog lista, profesor Anne-Louise Ponsonbi, rekla je da je kvalitetno predviđanje ključno za dobro donošenje odluka.
„Dobijanje tačne slike o tome šta možete očekivati u budućnosti je važno bez obzira da li reagujemo na pandemiju, izborne rezultate ili ekonomiju. Pandemija COVID-19 je istakla da ne samo da je predviđanje teške aktivnosti, već i predviđanje u vezi sa javnošću. zdravstveni ishodi su posebno izazovni.“
Profesor Ponsonbi je rekao da su tržišta predviđanja, koja koriste mudrost gomile za predviđanje konkretnih ishoda, ranije u nekim studijama nadmašila druge metode predviđanja kao što su ankete, paneli stručnjaka i ankete. Tim je analizirao duboke podatke iz baze podataka pitanja o COVID-19 postavljenih na Almanis platformi za predviđanje koju vodi Disrupt Labs.
„Koristili smo veštačku inteligenciju za otkrivanje karakteristika prognozera, obrazaca i prošlih performansi kako bismo generisali rezultat u realnom vremenu njihove verovatne tačnosti predviđanja ili ‘kvaliteta trgovine’ na tržištu predviđanja. Dali smo dodatnu težinu boljim prognozama, što je dovelo do čak tačnije rezultate“, rekao je profesor Ponsonbi.
Ovaj metod je rezultirao poboljšanim predviđanjem događaja u nekoliko nezavisnih skupova podataka uključujući Program društvenih nauka sledeće generacije.
Dva sistema su se obično slagala u svojim predviđanjima, ali kada se nisu slagali, hibridni model će verovatno nadmašiti model samo za ljude.
Na primer, kada se dve prognoze nisu slagale za 5 ili više procentnih poena u pogledu verovatnoće događaja, ocena tačnosti područja ispod krive (AUC) bila je 0,90 za hibridni model u poređenju sa 0,77 za model samo za ljude (ocena 1 na ovom metrika ukazuje na savršeno predviđanje, dok je rezultat od 0,5 ekvivalentan slučaju).
Vodeći autor, Florei naučnik za podatke Alek Gruen, rekao je da će hibridni pristup verovatno biti posebno koristan za predviđanje događaja ili rizika gde ne postoje utvrđeni izvori podataka ili postoje značajne neizvesnosti u vezi sa ljudskim delovanjem.
„Svakog dana ljudi donose bezbroj odluka na individualnom i grupnom nivou na osnovu verovatnoće budućih događaja“, rekao je gospodin Gruen.
„Ovaj hibridni model je jedan od načina da se poboljša tačnost predviđanja i ima potencijal da poboljša naše odgovore na nove rizike kao što su pandemije ili klimatske promene“, rekao je on.
