AI模拟可以预测未来吗?

最近在叙利亚的美国反弹界无疑没有帮助该国居民。在2017年叙利亚内战之前,估计人口为2200万;今天,大约少500万

最近在叙利亚的美国反弹界无疑没有帮助该国居民。在2017年叙利亚内战之前,估计人口为2200万;今天,它少了大约五百万,另外600万个“国内流离失所”。随着土耳其的入侵,我们可以期望更多的叙利亚公民成为难民。

除了偶尔的新闻特征在难民营内部的新闻专题之外,您还听不到关于叙利亚人最终的地方的消息,除了最右边的领导人要求它不在后院时,请节省。您如何判断他们是否会成功地融入必须寻求援助的外国人群中?

如果没有党派过道两侧的膝盖反应,就需要提出这个问题。似乎AI的新兴应用可能会帮助我们完成此任务。

多代理人工智能(MAAI)是最先进的预测建模。多年来,它已用于创建数字社会,这些社会模仿真实的社会,其结果非常准确。在一个大数据时代,对我们的习惯(政治,社会,财政)的信息比以往任何时候都有更多的信息。当我们每天为他们提供信息时,他们预测未来的能力正在越来越好。

多代理隐藏和寻求

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多代理隐藏和寻求

多代理系统已用于预测在线交易行为,灾难响应协议和社会结构建模。他们可以帮助我们理解维度,离散性,确定性和发作性。要返回叙利亚难民,此类模式使我们能够提出以下问题:

东道国的空间特征与难民有关吗?我们可以准确预测整合的潜在结果的数量吗?整合会导致社会动荡或和谐吗? 2019年的难民融合将如何影响2029年的国家?叙利亚不是唯一可以使用MAAI构建的模型。一个更具争议的例子是投票。尽管有很多关于在2020年在美国大选中的潜在作用的讨论 – 尽管目前,大多数视频都习惯了色情贬低的女性,但Maai可能会发挥更大的作用。

作为新的科学媒介,建立一个人工社会以更好地理解投票模式提供了政治运动至关重要的,而实际上,从来没有以前就可以提供有关选民的数据。四个关键的进步 – 计算能力,数据,对人类行为的科学理解和AI – 为政治团队提供了一种理解选民的新方式。

2019年9月11日,在印度尼西亚中部爪哇省Semarang的车辆事故救援(VAR)管理中,国家搜救局(Basarnas)救援人员的救生受害者(VAR)救援人员

WF Sihardian/Anadolu代理商通过Getty Images摄

关于自由意志的辩论是古老的,但数据并没有撒谎 – 我们一直在为科技公司提供最深层的秘密,因为我上周从Google和Pornhub数据中写了有关人类性行为的文章。我们喜欢相信我们是不可预测的,但这根本不是事实。它只是花了更复杂的技术来指出我们的模式。正如挪威社会系统建模中心的F. Leron Schults所指出的那样:

“改变的事情之一就是您真正可以为人类建模的接受。我们的代理商在认知上很复杂。他们是具有性别,年龄和个性的模拟人员。他们可以结婚,生孩子,离婚。他们可以找到工作或被解雇,可以加入小组,可以死亡。他们可以有宗教信仰。他们以人类的方式社交。他们在社交网络中相互互动。他们互相学习,彼此反应,并对整个环境做出反应。” Tamagotchi不是。

正如新科学家所说,正如任何新兴技术的历史所证明的那样,我们如何使用MAAI取决于我们的需求。有证据表明,这种建模可能在2014年阻止了超过一百万的人成为埃博拉病毒的受害者。也许研究人员可以准确预测叙利亚难民在哪里蓬勃发展以及他们可能不会的地方。显然,可悲的是,在多伦多拥有一家餐厅并不是一个好的决定。

但是,鉴于地球周围的当前政治氛围,Maai肯定会成为阴险的手段。有了深入的知识,就有很多机会进行剥削和操纵,无需深层捕捞。智能可能是人为的,但目标受众肯定不是。

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原创文章,作者:小虾,如若转载,请注明出处:http://www.dsonekey.com/5524.html

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