Представьте, что вы можете рассказать ИИ подробности о вашей жизни – о вашей работе, о ваших привычках в еде, о том, как вы сломали руку в возрасте 4 лет, – и попросить его предсказать наиболее вероятные риски для здоровья таких людей, как вы.
Звучит как чистая научная фантастика, но новое исследование демонстрирует, что эта технология не так уж далека от совершенства. Если подумать, это не так страшно, как кажется.
Ученые давно проводят параллели между тем, как мы живем, едим и спим, и тем, как это влияет на наш риск преждевременной смерти или развития определенных заболеваний. С помощью искусственного интеллекта существующие данные обрабатываются быстрее и полнее.
Команда из Северо-Восточного университета, Технического университета Дании и Копенгагенского университета в Дании обучила свой механизм искусственного интеллекта на данных шести миллионов датчан, чтобы проверить осуществимость такого механизма прогнозирования.
Модель искусственного интеллекта объединяет различные факторы, такие как проблемы со здоровьем. (Савчисенс и др., Nature Computational Science, 2023)
Они обнаружили, что те же методы обучения, которые лежат в основе Больших языковых моделей (LLM), питающих ботов, таких как ChatGPT, также могут быть применены к жизненным событиям.
Вместо того, чтобы изучать взаимосвязи между словами и предложениями, ИИ выясняет взаимосвязи между всем, что происходит в нашей жизни.
"Всю историю человеческой жизни, в некотором смысле, также можно рассматривать как гигантское длинное предложение о многих вещах, которые могут произойти с человеком", - говорит Суне Леманн, специалист по обработке данных из Технического университета Дании.
"Эта модель предлагает гораздо более полное отражение мира, в котором живут люди, чем многие другие модели".
Новая модель, получившая название life2vec, использует "пространства встраивания" – когда чему–либо в реальном мире придается математическая форма, доступная компьютеру, - чтобы выявить связи между факторами здоровья, образованием, уровнем дохода и всем остальным, что влияет на уровень смертности.
Когда его проверили на наличие известных причин смерти, ИИ оказался лучше, чем современные методы, в прогнозировании того, как и когда кто–то умрет, хотя все еще существует множество событий, таких как автомобильные аварии, которые модель не имеет шансов предвидеть.
ИИ также смог предсказать определенные аспекты личности, такие как экстраверсия.
Передовые инструменты искусственного интеллекта, подобные этому, демонстрируют большой потенциал для выявления закономерностей, которые слишком сложны для восприятия человеком, что означает лучшее понимание взаимосвязи между тем, как мы живем, и тем, насколько мы здоровы.
Несмотря на эти успехи, исследователи призывают к осторожности: пока данные применимы только к датчанам и, таким образом, имеют укоренившуюся социально-демографическую предвзятость.
Команда также хочет, чтобы проблемы <a>по поводу конфиденциальности</a> и персональных данных были устранены до того, как они будут использованы в реальных условиях.
"Хотя мы используем прогнозирование для оценки того, насколько хороши эти модели, инструмент не следует использовать для прогнозирования реальных людей", - <a>говорит</a> специалист по информатике Тина Элиасси-Рад из Северо-Восточного университета.
"Это модель прогнозирования, основанная на определенном наборе данных о конкретной популяции".
Исследование опубликовано в Nature Computational Science.