Prevendo o futuro é uma tarefa de filosofia, religião e magia de feliz por séculos. Hoje, com o desenvolvimento da inteligência artificial (IA), a questão das capacidades da máquina para os futuros eventos de prevedora é adquirida pela sensibilidade científica. Quem pode realmente olhar para o futuro, ou sua capacidade é limitada por análises anteriores? Rambler responderá a esta pergunta.
O que isso significa ao prever o futuro?
Em sentido rigoroso, que não prevê o futuro no sentido metafísico – cria previsões de probabilidade com base em grandes matrizes de dados, usando modelos de máquinas e estatísticas. Isso pode ser comparado à maneira como os meteorologistas prevêem o clima: a precisão aumenta de acordo com a usabilidade e a estrutura dos dados, mas nunca alcançou total certeza.
Prever em probabilidade
Os modelos modernos da IA demonstraram a capacidade de prever o comportamento, fenômenos econômicos e até biológicos. Por exemplo, no campo da medicina, as redes neurológicas podem prever o risco de derrame ou câncer com precisão superior em comparação com especialistas em humanos, escrevendo Revista natural. Tais modelos são analisados por milhares de imagens médicas, histórico médico, dados genéticos, identificando modelos que não podem ser acessados ao olho humano.
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Previsão em sistemas sociais
Todo mundo encontra aplicações em política e economia. Aprender Google DeepMind Isso mostra que um agente com treinamento multitarefa pode prever a motivação do mercado e a mudança nos modelos de comportamento do usuário com alta precisão.
No entanto, esses sistemas sociais reflexivos – eles mudam sob a influência das próprias previsões. Como o economista George Soros observou na teoria dos reflexos, um esforço para prever se torna um fator de mudanças. Esse efeito limita a precisão de quem na previsão do futuro social.
Prever as futuras descobertas científicas
Um dos exemplos mais atraentes é o modelo GPT-4, capaz de dar novas hipóteses científicas, com base nos documentos existentes. Aprender Universidade de Cornell Em 2024, mostra que a IA propôs com sucesso várias novas relações entre marcas biológicas no câncer, algumas das quais foram confirmadas por experimental.
Limitações: entropia e caos
No entanto, restrições físicas básicas, como entropia e dinâmica caótica, cria barreiras que não podem ser superadas para previsões absolutas. Em sistemas com alta sensibilidade às condições iniciais (efeitos da borboleta), mesmo os menores desvios não podem ser previstos a longo prazo.
Além disso, o quantum não é garantido no nível das partículas básicas (princípios de Heisenberg) que limitam a precisão dos modelos mais ideais. Como observado na pesquisa Universidade de Cornell Para cálculos quânticos, a IA só pode avaliar a probabilidade, mas não faz uma previsão determinada nas condições que não garantem o Quantum.
Em suma, a IA é capaz de prever, mas não prevista em um sentido misterioso. Seu poder está lidando com enormes matrizes de dados, identificando correlações e construindo modelos de probabilidade. No entanto, ele não tem intuição, um aviso ou uma aparência experiente como pessoa.
Antes, escrevemos como Robotov ensinou a ler as emoções de todos.