Искусственный интеллект и прогнозирование

Искусственный интеллект и прогнозирование

«Наше будущее имеет большое значение для решений, которые нужно принимать уже сейчас. А наши решения, принятые сейчас, определяют наше будущее. Этот управляемый и подконтрольный нам цикл многие ошибочно называют судьбой.»

©Иоасаф Явасский


Тенденция стремительного роста количества информации набирает обороты. Можно совершенно точно сказать, этот тренд не изменит направление. Я не оракул, но будущее очевидно. Если вы попробуете ознакомиться со всеми новостями мира, то вряд ли осилите эту, казалось бы, простую задачу. Большой объём способен превратить ресурс в мусор. Так происходит с информацией, вылавливать в которой нужное, становиться все сложнее.


Прогноз или угадывание


Например, фундаментальная аналитика рынка, этот метод подразумевает анализ изменений экономических, политических, социальных событий. Используется для прогнозирования изменений стоимости различных активов, и общих рыночных трендов.
Но по сути такое прогнозирование не более чем угадывание, мнение конкретного человека о наступлении или не наступлении событий. Как говорят старушки у нас во дворе «оценочное суждение»
Конечно это не просто болтовня, а вывод на основании проанализированных объективных данных. Эти выводы делает человек, который просто не способен учесть все факторы, а значит его прогноза так себе «гадание на кофейной гуще». Субъективный опыт конкретного аналитика исказит его прогноз и возможно сделает его ошибочным.


Логика прогнозирования


Логика обывательского прогнозирования в двух словах: из опыта мы знаем (событие) причину, и мы знаем результат (следствие) этого события, который произошёл у аналогичного события в прошлом. Значит при следующем наступлении данного события, преимущественно должен наступить подобный результат.
Это очень грубый и примитивный пример, но основа понятна. Но в реальности все совершенно не так. Любая причина может иметь бесконечное количество следствий и каждое следствие может стать причиной и так далее. И для того что бы выявить закономерность придется изучить огромное количество различных комбинаций причин и следствий. То есть обработать огромный массив данных. А значит понадобиться огромные расчетные мощности.


Компьютер поможет


Как известно информация бесполезна если она не структурирована и не систематизирована. Без использования умственных способностей информация превратиться в совершенно ненужный набор сведений.
Большой объём информации требует более мощных интеллектуальных ресурсов, чтобы эту информацию обрабатывать. На сегодня нет другого способа усовершенствования интеллекта человека, кроме усиления с помощью электронной-цифровых технологий. (в недалеком будущем он усилятся с помощью искусственного интеллекта). Применение ИИ имеет еще один плюс в виде уменьшения влияния субъективного опыта о котором я писал выше.
Уже сейчас нет смысла сравнивать данные таблиц или производить другие расчеты, все эти манипуляции можно доверить помощнику в лице компьютера, который надо сказать справиться с решением намного быстрее и что не маловажно точнее. А искусственный интеллект сможет делать обобщение нужных данных, сравнительный анализ, статистический расчет и перенос по аналогии к другим подобным ситуациям.
Эти возможности ускорят процесс изучения исходных данных. Позволят быстро найти сходства и понять, как будет развиваться та или иная ситуация. Увидеть общие закономерности того или иного явления.


Обобщение данных


Обработка большого массива данных позволит выявить закономерности изменений в моменте, а не на основе сравнения с подобными случаями в прошлом. Применение принципа обобщения дает возможность трансформировать огромную много размерную совокупность данных, в одноразмерную и понятную закономерность. Единый принцип, который показывает тенденцию.
То есть будет использована уже не сама информация, а её адаптированный вариант. Огромный набор измерений сворачивается по определенному признаку и становиться явным то, что ранее было не заметным.
В нашем постоянно меняющемся мире бесконечное количество влияющих факторов, учет которых невозможен без помощи цифровых технологий. Например, знание о гравитации применимо не только к яблоку, но и ко всем другим предметам. И теперь можно с уверенностью сказать, что любой брошенный предмет плюхнется на землю. Знание этого принципа освобождает нас от много численных экспериментов и расчетов.


Причина и следствие


Следствие без точного понимания причины стоящей за ним не дает нам сделать никаких выводов и тем более дать точные прогнозы. Обобщение позволит ответить на различные вопросы, на которые до этого ответить без угадывания было просто невозможно. Если причина не всегда приводит к одному и тому же следствию, то можно будет понять в каких случаях и к какому следствию приведет конкретная причина. Более того появляется возможность понять, что именно эта причина, привела именно к этому следствию. Это возможно только при анализе больших данных о тысячах причин и следствий. Изучить все возможные комбинации причинно-следственных цепочек. И опять без компьютерных баз данных это сделать невозможно.


Субъективизм прогнозирования.


Воспринятая человеком информация сравнивается с опытом взаимодействия в прошлом, то есть со всеми сведеньями, которые когда-либо стали известны конкретному человеку. Иными словами, с историей реакций на раздражители. При чем сами раздражители лишены какого-либо смысла или значения, они могут означать что угодно в зависимости от интерпретации человеком, который на них реагирует.
В такой ситуации субъективизм прогноза неизбежен. Любой аналитик будет ориентироваться по своей системе координат. Смотреть на обстоятельства через призму собственного мировоззрения. Понимая, специалист рискует превратить любые данные в более скудный набор переменных. Также через обобщение свертывая массив информации в субъективные и понятные только ему закономерности, находящиеся на более низком уровне. И возможно не соответствующие реальной действительности.


© Периодические мысли

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

1 × пять =