Foto: Ahmad Hașim
Știrea este adesea supranumită „primul proiect dur al istoriei”, prima fisură în sensul luptelor și triumfurilor din timpul nostru. Cu toate acestea, un nou motor de inteligență artificială ar putea recolta aceste proiecte pentru a-și da seama de viitor. Folosind tehnici de calcul avansate pentru a analiza două decenii de povești din New York Times și alte resurse, cercetătorul Microsoft Eric Horvitz și omul de știință Tehnologia-Israel Institute of Technology, Kira Radinsky, cred că ar putea fi capabili să identifice conexiunile de bază dintre evenimentele din lumea reală și prezice ce se va întâmpla în continuare.
Trucul este că multe evenimente demne de știri - revolte, focare de boli - spune BBC, sunt precedate de alte știri mai puțin dramatice. Dar, prin săparea unei bogății atât de vaste de povești, aceste asociații ignorate altfel pot fi scoase.
În lucrarea lor de cercetare, cei doi oameni de știință spun că folosind un amestec de știri arhivate și date în timp real, au putut vedea legături între secete și furtuni din anumite părți din Africa și focare de holeră.
De exemplu, în 1973, New York Times a publicat o veste despre o secetă în Bangladesh, iar în 1974 a raportat o epidemie de holeră.
În urma raportărilor despre o altă secetă din aceeași țară în 1983, ziarul a raportat din nou decese de holeră în 1984.
„Alertele cu privire la un risc în aval de holeră ar fi putut fi emise cu aproape un an în avans”, au scris cercetătorii Eric Horvitz, director Microsoft Research, și Kira Radinsky, doctorand la Technion-Israel Institute of Technology.
Acest model nu înseamnă neapărat că, pentru Bangladesh, seceta va duce întotdeauna la holeră. Dar, vizionând evenimentele cu ochii spre viitor, o secetă iminentă ar putea fi un semn pentru managerii de apă din Bangladeshi pentru a păstra cu ochii mai atenți programele lor de tratament sau pentru ca lucrătorii din domeniul sănătății să fie atenți la un focar.
Legături similare între secetă și holeră, spune MIT's Technology Review, au fost identificate pentru Angola.
În cadrul testelor similare care presupun prognoze de boală, violență și un număr semnificativ de decese, avertismentele sistemului au fost corecte între 70 și 90 la sută din timp.
Tehnici ca aceasta sunt folosite în tot timpul științei. Rețelele neuronale, metodele de învățare automată și inteligența artificială au ajutat YouTube să descopere - fără intervenția umană - ce sunt pisicile și au ajutat paleontologii să accelereze vânătoarea fosilelor. Deoarece pot analiza variante de date vaste, computerele sunt deosebit de potrivite pentru a scoate unele dintre tendințele care nu sunt evidente care pătrund în istorie. Tom Simonite al MIT:
Multe lucruri despre lume s-au schimbat în ultimele decenii, însă natura umană și multe aspecte ale mediului au rămas la fel, spune Horvitz, astfel încât software-ul poate fi capabil să învețe tipare din date chiar foarte vechi, care pot sugera ceea ce urmează. „Sunt personal interesat să obțin date înapoi în timp”, spune el.
Mai multe de la Smithsonian.com:
Fără supraveghere umană, 16.000 de calculatoare învață să recunoască pisicile.
Găsirea fosilelor este de înaltă tehnologie
