Специалисты по обработке больших данных из Массачусетского технологического института описали успешный старт прототипа своей новой системы «Data Science Machine». Обучающаяся система искусственного интеллекта автоматически находит предсказуемые шаблоны в наборах данных. В конкурсе, где принимало участие более 900 команд, ИИ показал себя прекрасно, обойдя две трети участников.
Люди и ИИ принимали участие в трёх этапах конкурса. В двух из них точность выводов ИИ составила 95% от точности результата команды, занявшей первое место. В третьем – 87%. При этом у команд-участников расчёты результатов заняли несколько месяцев, а система управлялась с ними не более чем за 12 часов.
«Наша Data Science Machine – естественное дополнение для человеческого разума,– говорит Макс Кантер [Max Kanter], чья дипломная работа в MIT является одним из основных компонентов ИИ. – В мире есть столько разных данных. И сейчас они не приносят никакой пользы. Может быть, мы сможем сделать что-то, что позволит начать их обрабатывать и мы сдвинемся с мёртвой точки».
В MIT студенты работают с онлайн-курсами, поэтому по их использованию набрана хорошая статистика. На одном из этапов конкурса необходимо было предсказать, бросит ли учащийся работу с учебным онлайн-курсом в указанный промежуток времени. Основанием для анализа были подробные статистические данные о работе этого студента с указанным курсом.
Благодаря анализу данных при помощи ИИ оказалось, что наиболее важными факторами, влияющими на заданный вопрос, являются количество дней, оставшихся до даты сдачи задания, и общее время, проведённое на сайте. При этом именно такие параметры в статистике специально представлены не были, но их можно было вывести из других данных.
Два других этапа включали проверку краудфандингового проекта на «интересность» для посетителей и предсказание, станет ли покупатель интернет-магазина постоянным.
