Программисты из Массачусетского технологического института разработали систему искусственного интеллекта для анализа научных данных, превосходящую человека в интуиции и умении нащупывать более удачное направление в анализе больших массивов информации, говорится в сообщении пресс-службы ВУЗа.

"Наша машина для анализа данных является не заменой, а дополнением к человеческому интеллекту. 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", — заявил Макс Кантер (Max Kanter), один из создателей ИИ из МИТ.

Как утверждают Кантер и его коллеги по университету, данное устройство сможет провести революцию в области анализа массивов научных данных – оно способно всего за 8-12 часов подобрать правильный алгоритм переработки информации, на поиски которого ученые тратят обычно около месяца времени.

Примером подобных задач, как рассказывают программисты из MIT, являются простые бытовые дилеммы – как оптимально установить ветряки на ферму ветряных электростанций, а также раскрытие причин того, почему студенты быстро бросают различные онлайн-курсы.

В базах данных, полученных при расчетах или наблюдениях за такими феноменами, присутствует по несколько сотен отдельных переменных, большая часть которых почти не влияет на их ход. Человек, или компьютер, как в данном случае, может попытаться интуитивно выбрать те их них, которые действительно связаны с изучаемым явлением, и тем самым сэкономить время.

Кантер и его коллеги попытались автоматизировать этот процесс, разработав особый самообучающийся алгоритм, который умеет быстро находить "нужные" переменные, ориентируясь на особенности в структуре изучаемых им баз данных и возможные связи между их отдельными колонками.

Для ее "боевой" проверки авторы статьи зарегистрировали данную систему ИИ, которую они назвали Data Science Machine, в качестве участника трех конкурсов на научную интуицию, проводившихся МИТ в этом году. В них, помимо компьютера, участвовало около 900 групп ученых, специализирующихся на анализе научных данных и поиске интуитивных ответов на сложные вопросы.

Итоги конкурсов оказались обнадеживающими – DSM заняло комфортное место в первой трети участников, выступив лучше, чем 615 команд ученых. По словам Кантера, в двух первых блоках конкурса ответы машины на 94% и 96% совпадали с выбором переменных в командах-победителях, а в третьем – на 87%. При этом Data Science Machine решала поставленные задачи всего за день, а не месяц, который давался людям на анализ данных.

Ученые надеются, что DSM и подобные системы искусственного интеллекта в ближайшем времени будут помогать ученым выбирать самые важные переменные в результатах опытов и экономических прогнозах, что позволит перенаправить усилия исследователей со скучного анализа данных на более интересные вещи.

Источник: http://ria.ru/science/20151019/1304567882.html