Künstliche Intelligenz sagt menschliche Handlungen besser voraus als Menschen

MIT-Spezialisten am Massachusetts Institute of Technology beschrieben den erfolgreichen Start eines Prototyps ihrer neuen Data Science Machine. Ein lernendes System für künstliche Intelligenz findet automatisch vorhersehbare Muster in Datensätzen. In dem Wettbewerb, an dem über 900 Teams teilnahmen, erwies sich AI als ausgezeichnet und übertraf zwei Drittel der Teilnehmer.

Menschen und KI nahmen an den drei Phasen des Wettbewerbs teil. In zwei von ihnen betrug die Genauigkeit der KI-Schlussfolgerungen 95% der Genauigkeit des Ergebnisses des Teams, das den ersten Platz gewann. Im dritten - 87%. Gleichzeitig brauchten die teilnehmenden Teams mehrere Monate, um die Ergebnisse zu berechnen, und das System verwaltete sie in nicht mehr als 12 Stunden.

„Unsere Data Science Machine ist eine natürliche Ergänzung zum menschlichen Geist“, sagt Max Kanter, dessen Abschlussarbeit am MIT eine der Hauptkomponenten der KI ist. - Es gibt so viele verschiedene Daten auf der Welt. Und jetzt bringen sie keinen Nutzen. Vielleicht können wir etwas tun, das es uns ermöglicht, sie zu verarbeiten, und wir werden vorwärts gehen. “

Am MIT arbeiten die Studenten mit Online-Kursen, sodass gute Statistiken über ihre Verwendung gesammelt wurden. In einer Phase des Wettbewerbs musste vorhergesagt werden, ob der Student in einem bestimmten Zeitraum die Arbeit an einem Online-Schulungskurs beenden wird. Grundlage für die Analyse waren detaillierte Statistiken über die Arbeit dieses Studenten mit dem angegebenen Kurs.

Dank der Analyse der Daten mithilfe von KI stellte sich heraus, dass die wichtigsten Faktoren, die die gestellte Frage beeinflussen, die Anzahl der verbleibenden Tage bis zum Datum der Zuweisung und die Gesamtzeit auf der Website sind. Darüber hinaus wurden genau solche Parameter in der Statistik nicht speziell dargestellt, konnten aber aus anderen Daten abgeleitet werden.

Zwei weitere StufenDazu gehörte die Überprüfung des Crowdfunding-Projekts auf „Interesse“ für Besucher und die Vorhersage, ob der Online-Shopper Stammkunde werden würde.

Source: https://habr.com/ru/post/de385439/