Перезагрузка искусственного интеллекта в Google Flu Trends

Изображение: Future

Мягко говоря, первоначальный сервис GFT не имел оглушительного успеха. Собственная ИИ-сумма GFT от Google (изображение выше) подчеркивает несколько исследований, которые сочли ее неточной и, следовательно, непригодной для использования. Он не смог предсказать весеннюю пандемию 2009 года, а также «постоянно переоценивал относительную заболеваемость гриппом» как в 2011, так и в 2013 году.

GFT был запущен в 2008 году на основе довольно простой и логичной предпосылки: люди ищут в Google симптомы гриппа, когда заболевают, а трендовые поиски симптомов гриппа в разных регионах могут быть использованы для предварительного предупреждения учреждений здравоохранения о вероятности волны инфекций гриппа. могут быть приняты меры предосторожности/подготовки. Таким образом, GFT полагался на своего рода Коллективный разум (CI), который был помещен в линейную модель и будет корректироваться на протяжении всего срока службы сервиса, но без особого эффекта. Таким образом, Google отказался от оценки GFT в августе 2015 года.

В новом исследовательском документе Google излагаются два ключевых метода, которые, как мы надеемся, дадут лучшие результаты за счет анализа и моделирования огромных объемов пользовательских данных, к которым причастен Google. Они изложены следующим образом:

• мы представляем SLaM Compression, способ количественной оценки условий поиска с использованием предварительно обученных языковых моделей и создания представления поисковых данных, которое имеет низкую размерность, эффективно использует память и эффективно действует как сводка поиска, а также
• мы представляем CoSMo, модель ограниченного поиска для оценки реальных событий с использованием только поисковых данных. Мы демонстрируем эффективность нашего вклада, оценивая с высокой точностью продажи автомобилей в США и уровень заболеваемости гриппом в США, используя только данные поиска Google.

(Изображение предоставлено: Google, arxiv.org)

(Изображение предоставлено Google, arxiv.org)

Возможно, вы уже слышали о подобной технологии, поскольку SLaM (сжатие модели языка поиска) используется для задач машинного обучения и особенно полезен в автомобильном искусственном интеллекте. Между тем, CoSMo — это новая языковая модель (LM), которая использует около 512 измерений для прогнозирования реальных событий.

Изображение: Google, arxiv.org.

Мы должны отметить, что Google также казался вполне уверенным в своей науке/методах, когда он первоначально запустил GFT еще в 2008 году. Однако на этот раз у нас есть новые научные данные, связанные с ИИ, и еще более тесные корреляции между тем, что предсказывала бы новая модель, и тем, что на самом деле произошло в истории.

Google, кажется, нашел свой новый подход успешным, отметив: «Мы также представляем CoSMo, модель ограниченного поиска, которая имеет индуктивные смещения, которые значительно повышают точность наших моделей, построенных на поисковых данных. Для оценки уровня заболеваемости гриппом мы показываем наш простой подход находится на одном уровне или лучше, чем существующие комплексные ансамблевые методы. [...] Наконец, мы демонстрируем, что наши модели, несмотря на то, что они являются сильно нелинейными нейронными сетями, обеспечивают интерпретируемость, которая объясняет, какие термины связаны с интересующими переменными.."

Приведет ли новое исследование по моделированию заболеваемости гриппом к возрождению Google GFT, еще неизвестно. Тем не менее, это показывает, что Google по-прежнему заинтересован в совершенствовании своей технологии защиты, которую можно было бы применить к широкому спектру потенциальных применений, что в конечном итоге могло бы принести компании еще больше денег.

Источник: Tomshardware.com