Modeliai jau taikomi
Neseniai moksliniame žurnale „Nature Computational Science“ paskelbtas tyrimas išsamiai aprašo, kaip kompiuterinio mokymosi algoritmo modelis „life2vec“, remdamasis konkrečiais jam duotais duomenimis, prognozavo žmogaus gyvenimo aspektus bei nuspėjo žmonių veiksmus.
„Remdamiesi šiais duomenimis, galime daryti bet kokias prognozes“, – sako pagrindinis tyrimo autorius, Danijos technikos universiteto profesorius Sune’as Lehmannas. Vis dėlto pažymima, kad tai tik eksperimentinis prototipas, tad kol kas jokių realių užduočių jis atlikti negali.
„Modelis atveria svarbias teigiamas ir neigiamas perspektyvas diskutuoti, – pranešime teigia S.Lehmann. – Panašios technologijos, skirtos nuspėti gyvenimo įvykius ir žmonių elgesį, jau šiandien naudojamos technologijų įmonėse, kurios, pavyzdžiui, seka mūsų elgesį socialiniuose tinkluose, tiksliai mus apibrėžia ir naudoja šiuos duomenis mūsų elgesiui nuspėti bei daryti mums įtaką.“
Naudojo Danijos gyventojų duomenis
S.Lehmannas ir jo bendraautoriai tyrimui naudojo šešių milijonų Danijos gyventojų duomenis iš nacionalinio registro. Buvo naudojama tik 2008-2016 metų informacija, susijusi su pagrindiniais žmonių gyvenimo aspektais, tokiais kaip švietimas, sveikata, pajamos ir profesija.
Kad „life2vec“ galėtų interpretuoti duomenis, tyrėjai turėjo pritaikyti kalbos apdorojimo technikas. Pavyzdžiui, „2012 m. rugsėjį Francisco gavo dvidešimt tūkstančių danų kronų už darbą pilyje Elsinore“ arba „Trečiaisiais mokyklos metais Hermione lankė penkias pasirenkamas klases“. Pasimokęs iš duomenų, algoritmas jau galėjo prognozuoti tam tikrus žmonių gyvenimo aspektus, įskaitant jų mąstymo, jausmų, elgesio ypatybes ir net mirties tikimybę per artimiausius ketverius metus.
Žmogaus mirties prognozei tyrėjų komanda naudojo aštuonerių metų laikotarpio daugiau nei 2,3 milijono 35-65 metų žmonių duomenis. „Tokia grupė buvo pasirinkta neatsitiktinai: mirtingumas šioje amžiaus grupėje yra sunkiau prognozuojamas“, – teigia S.Lehmannas.
Rezultatai pribloškė
„Norėdami patikrinti, kaip gerai veikia modelis, pasirinkome 100 tūkstančių asmenų grupę. Po 2016 m. pusė jų mirė, kita pusė gyveno. Tokią informaciją žinojome tik mes, tyrėjai, o algoritmas ne“, – pasakoja S.Lehmannas.
Anot mokslininko, rezultatai buvo įspūdingi: atlikęs individualias prognozes, algoritmas buvo teisus beveik 80 proc. atvejų. Tyrimo ataskaitoje sakoma, kad „Life2vec“ pranoko kitus moderniausius modelius ir mirties atvejus prognozavo tiksliau mažiausiai 11 proc.
Analizuojant tyrimo duomenimis, nustatyta, kad po 2016 m. mirė daugiau vyrų nei moterų. Pastebėta, kad ankstyvesnei mirčiai įtakos turėjo psichikos sveikatos problemos (depresija, nerimas). Anksčiau gyvenimas nutrūko profesinės kvalifikacijos darbuotojams, pavyzdžiui, inžinieriams. Tuo metu vadovaujančias pozicijas užimantys ir aukštas pajamas uždirbantys asmenys dažniau atsidūrė „išgyvenimo“ stulpelyje.
Autoriai pažymi, kad tyrimas atliktas Danijoje – turtingoje, stiprią infrastruktūrą ir sveikatos apsaugos sistemą turinčioje valstybėje: „Neaišku, ar „life2vec“ išvados gali būti taikomos kitose šalyse, pavyzdžiui, Jungtinėse Amerikos Valstijose dėl ekonominių ir socialinių skirtumų.“
Svarbu draudimo bendrovėms
„Suprantu, kad visa tai gali skambėti niūriai ir keistai, bet darbo buvo įdėta išties daug. Ypač daug iniciatyvos parodė draudimo bendrovės“, – sako profesorius S.Lehmannas.
Daktaras Arthuras Caplanas, Niujorko universiteto Grossmano Medicinos mokyklos Medicinos Etikos skyriaus vadovas, mano, kad draudimo bendrovės bus suinteresuotos aplenkti vartotojus, kai tokie modeliai kaip „life2vec“ taps labiau komerciniai. „Tai apsunkins draudimo pardavimą ateityje, – sakė jis. – Negali draustis nuo rizikos, kai visi tiksliai žino, kokia ji yra.“
Nors naujajame tyrime A.Caplanas nedalyvavo, daktaras pastebi, kad „life2vec“ neprognozuoja, kokio amžiaus ir kokiu būdu žmogus mirs. Tai yra algoritmas negali nuspėti, ar žmogus žus automobilio avarijoje. A.Caplanas tikisi, kad per penkerius metus atsiras pažangesni prognozavimo modeliai. „Ateityje turėsime dar geresnius modelius, su didesnėmis duomenų bazėmis. Jie galės ne tik prognozuoti, bet ir teikti pasiūlymus, ką daryti, kad pailgintumėme gyvenimą“, – sako jis.
Daktaras pastebi, kad, naudojant dirbtinį intelektą, prognozuojant, kada mes mirsime, dingsta svarbus aspektas, kuris mūsų gyvenimą daro įdomų: paslaptis. „Mes nerimaujame, kad robotai užvaldys pasaulį ir nuspręs, jog mūsų nebereikia, – kalba A.Caplanas. – Tačiau iš tiesų mums reikėtų nerimauti dėl informacija manipuliuoti ir žmogaus elgesį nuspėti galinčių robotų, kurie mūsų gyvenimus pavers itin nuspėjamais ir atims dalį gyvenimo vertės.“
