無(wú)論人工智能學(xué)習(xí)了多少數(shù)據(jù) 對(duì)社會(huì)現(xiàn)象的預(yù)測(cè)都是有限的

普林斯頓大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)為數(shù)百名專業(yè)人員(包括計(jì)算機(jī)科學(xué)家，統(tǒng)計(jì)學(xué)家和社會(huì)學(xué)家)提供了大數(shù)據(jù)，并為4000個(gè)家庭提供了13,000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。我們要求開發(fā)一種算法，以預(yù)測(cè)每個(gè)家庭中兒童的未來(lái)表現(xiàn)。但是，研究人員使用最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法或結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析方法的算法獲得的預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性均較低，并且不符合研究標(biāo)準(zhǔn)。

更詳細(xì)的研究過程如下。

首先，研究小組從2000年在大城市的一家醫(yī)院中隨機(jī)選擇的孩子和家庭中選出。并注意孩子分別是1、3、5、9和15歲時(shí)的情況。連續(xù)收集數(shù)據(jù)。它包括許多項(xiàng)目，例如孩子們?cè)趯W(xué)校的平均表現(xiàn)，失敗時(shí)的耐心水平，學(xué)校報(bào)告的耐心以及家庭的財(cái)務(wù)狀況。

該團(tuán)隊(duì)為15歲以下的研究人員提供了足夠的數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建算法。然后，研究人員著手開發(fā)算法，該算法可根據(jù)9歲以下的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)兒童的未來(lái)。最終，采用最新技術(shù)的各種算法推出了結(jié)果，但是當(dāng)研究團(tuán)隊(duì)與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行比較時(shí)，它們都無(wú)法保證一定的準(zhǔn)確性。

這項(xiàng)研究可能至少有兩個(gè)教訓(xùn)。

據(jù)報(bào)道，其中之一是AI技術(shù)的當(dāng)前狀態(tài)“無(wú)法預(yù)測(cè)人類的未來(lái)和社會(huì)現(xiàn)象”。例如，據(jù)說(shuō)在刑事司法系統(tǒng)中使用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法(預(yù)測(cè)算法)在此階段的最大準(zhǔn)確性為60%到70%。在，由于引入了用于人員評(píng)估和個(gè)人信用計(jì)算的AI技術(shù)，AI技術(shù)最近引起了人們的關(guān)注，但可能無(wú)法預(yù)測(cè)未來(lái)。就未來(lái)對(duì)人類開放而言，這既是消極的，也是積極的。

另一個(gè)教訓(xùn)是，它可能是“數(shù)據(jù)不足”。人類積累了大量的經(jīng)驗(yàn)和刺激，將其作為信息和變化，而不是將其可視化為數(shù)據(jù)。它包括從老師的話到刻骨銘心的心碎和意想不到的相遇的一切。而是可能存在“您不希望被可視化的信息”。當(dāng)涉及到整個(gè)社會(huì)時(shí)，它甚至更大。如果可以收集所有這些數(shù)據(jù)，“預(yù)測(cè)未來(lái)的人工智能”是否可行?關(guān)于這一點(diǎn)，我要等待專家的意見。

可以肯定的是，人類對(duì)未來(lái)的渴望和需求不會(huì)消失，并且在一個(gè)日益不確定的世界中將繼續(xù)增長(zhǎng)。盡管DX，IoT和數(shù)字孿生等最近關(guān)鍵字的目標(biāo)存在一些差異，但它們都融合到了未來(lái)的預(yù)測(cè)中。展望未來(lái)的技術(shù)如何誕生?還是沒有人能預(yù)測(cè)到最后的未來(lái)?等待有關(guān)研究的進(jìn)一步信息。