L'intelligence artificielle prédit mieux les actions humaines que les humains

Les spécialistes du MIT du Massachusetts Institute of Technology ont décrit le lancement réussi d'un prototype de leur nouvelle machine de science des données. Un système d'apprentissage de l'intelligence artificielle trouve automatiquement des modèles prévisibles dans les ensembles de données. Lors de la compétition, à laquelle ont participé plus de 900 équipes, l'IA s'est révélée excellente, dépassant les deux tiers des participants.

Les gens et l'IA ont participé aux trois étapes de la compétition. Dans deux d'entre eux, la précision des conclusions de l'IA était de 95% de la précision du résultat de l'équipe qui a remporté la première place. Dans le troisième - 87%. Dans le même temps, les équipes participantes ont mis plusieurs mois à calculer les résultats et le système les a gérés en moins de 12 heures.

«Notre Data Science Machine est un complément naturel à l'esprit humain», explique Max Kanter, dont les études supérieures au MIT sont l'une des principales composantes de l'IA. - Il y a tellement de données différentes dans le monde. Et maintenant, ils n'apportent aucun avantage. Peut-être pouvons-nous faire quelque chose qui nous permettra de commencer à les traiter et nous avancerons. »

Au MIT, les étudiants travaillent avec des cours en ligne, donc de bonnes statistiques ont été collectées sur leur utilisation. À une étape du concours, il était nécessaire de prévoir si l'étudiant cesserait de travailler avec un cours de formation en ligne dans la période de temps spécifiée. La base de l'analyse était des statistiques détaillées sur le travail de cet étudiant avec le cours spécifié.

Grâce à l'analyse des données à l'aide de l'IA, il s'est avéré que les facteurs les plus importants affectant la question posée sont le nombre de jours restants jusqu'à la date de la mission et le temps total passé sur le site. De plus, ce sont précisément ces paramètres qui ne sont pas spécifiquement présentés dans les statistiques, mais ils peuvent être dérivés d'autres données.

Deux autres étapescomprenait la vérification du projet de crowdfunding pour «l'intérêt» des visiteurs et la prédiction si l'acheteur en ligne deviendrait un client régulier.

Source: https://habr.com/ru/post/fr385439/