Прогнозування непередбачуваної вистави
Мілан Яносом, кандидат технічних наук, аспирант Центру мережевих наук в Центрально-Європейському університеті, створив алгоритм з 400 вузлами і 3000 ребрами, який визначає ймовірність смерті персонажів в останні два сезони «Гри престолів» - дуже популярного шоу на каналі HBO, яке славиться вбивствами улюблених персонажів аудиторії.
Зображення: Мілан Яносом
Щоб отримати ці ймовірності, Янос використовував «сім різних мережевих функцій, які вимірюютб їх соціальні значущості» для кожного персонажа, які він отримав з аналізу сцен, і котрі він назвав «елементарними одиницями соціальної ізаємодія». Потім він об'єднав цей аналіз з вивченням ознак персонажів, які раніше померли, щоб визначити ймовірність того, що вижили персонажі будуть відповідати свого кінця до того, як шоу закінчиться в 2018.
Діаграма пророкує, що Тієн Санд, дочка Оберіна Мартелла, який зустрів жахливий кінець в 4-му сезоні програми, швидше за все помре, а Теон Грейджой, який жахливо постраждав від руки лиходія Рамсея Болтона, помре з ймовірністю 0,05.
Від фантастики до реальності
Це особливо актуальний і популярний приклад величезних успіхів, які в даний час вживаються в області прогнозування. Команда, яка побудувала модель, очолювана доктором Гаєм Яхдавом, зазвичай зайнята «відповіддю на складні біологічні питання з використанням алгоритмів інтелектуального аналізу даних і машинного навчання». Гра престолів дуже придатна до цієї дисципліни, тому що це «майже нескінченний ресурс сирих багатовимірних даних», - сказав Яхдав в інтерв'ю Phys.org.
На передньому краї цієї науки процеси моделювання інтегруються зі штучним інтелектом з ще більшими швидкостями, щоб створювати прогнози реального світу. Хоча це в основному використовується для маркетингових цілей для створення індивідуальних пропозицій, OpenAI недавно зробив прорив в цій області, успішно створивши штучний інтелект, здатний читати почуття людини. Подібні системи також використовуються в медичному секторі для діагностики захворювань і досягли рівня компетенції лікарів-людин, принаймні, з точки зору діагностичних можливостей.
Література: Techxplore, Phys.org, HBO
