Ученые отмечают, что их машина является не заменой, а скорее неким дополнением к интеллекту людей. «Сейчас у ученых так много данных, которые можно и нужно проанализировать, и сейчас наша система ничего не делает. Может, мы уже сейчас можем начать использовать ее для переработки этой кипы накопившейся научной информации», - отметили представители пресс-службы ВУЗа.
Макс Кантер и его коллеги считают, что их ноу-хау способно произвести перемены в области анализирования малоподьемных массивов данных.
За каких-то 8-12 трудочасов новый ИИ в состоянии предложить верный алгоритм обработки информации. Ученые на поиски его обычно затрачивают не менее 30 дней
В качестве образцов оговариваемых задач можно вспомнить дилеммы в быту. Как лучше всего поставить ветряки на ферме. Или как раскрыть причины того, из-за чего студенты спешно бросают веб-курсы.
В базах данных, которые накапливаются при расчетах или наблюдениях за подобными феноменами, имеются по несколько сотен переменных, основная часть которых практически не влияет на их ход.
Ученые из МИТ хотят автоматизировать данный процесс путем разработки особого самообучающегося алгоритма, умеющего активно отыскивать "необходимые" переменные, ориентируясь на специфику в структуре изучаемых им баз данных, а также всевозможные связи между их отдельными колонками.
Чтобы протестировать свою машину американцы зарегистрировали данную систему искусственного интеллекта (они ее поименовали Data Science Machine) как непосредственного участника 3 конкурсов на исследовательскую интуицию. Принимали участие порядка 900 групп ученых.
Результаты удивили - DSM заняло комфортное место в первой трети участников, выступив лучше, чем 615 команд ученых.
