«Искусственный интеллект станет последней версией Google. Лучшая поисковая система, которая поймет все, что есть в сети. Он точно поймет, чего вы хотите, и даст вам то, что нужно. Сейчас мы и близко не подошли к этому. Однако мы можем постепенно приближаться к этому, и в основном это то, над чем мы работаем ». - Ларри Пейдж
Когда мы говорим о машинном обучении, глубоком обучении и искусственном интеллекте (ИИ), возникает идиллический образ русских кукол, вложенных друг в друга, причем самым крупным из них является искусственный интеллект, который подходит как для машинного обучения, так и для его подмножества - глубокого обучения внутри. . Искусственный интеллект определяет отношения между человеком и машиной, когда, когда машина становится интеллектуальной, они могут соединять точки данных, понимать запросы и делать выводы.
Давайте рассмотрим следующее:
- Вы уезжаете в командировку, и ваше интеллектуальное устройство автоматически сообщает вам прогноз погоды и другие предупреждения о поездке в том месте, куда вы направляетесь.
- Вы планируете праздничный ужин-сюрприз для своей супруги и вашего умного человека. бот поможет вам забронировать столик и даже напомнит забрать торт.
В приведенных выше примерах машина понимает, какая информация требуется, и, таким образом, проверяет отношения между всеми переменными, получает ответ и автоматически связывается с вами.
Проще говоря, машинное обучение и глубокое обучение - это области искусственного интеллекта. Сегодня давайте поговорим о том, как эти умные технологии, помимо того, что они являются частью повседневной жизни, также вышли на политическую арену.
Когда вам нужно разобраться в огромных объемах данных, может быть сложно решить, с чего начать искать интересные тенденции, поэтому вы начинаете изучать данные, и для этой задачи мы обращаемся к машинному обучению.
Машинное обучение позволяет компьютерам переходить в режим самообучения без явного программирования. Другими словами, это самый простой способ использования алгоритмов для анализа данных и последующего прогнозирования чего-либо. Модель машинного обучения присутствует в системе в течение некоторого времени, но ее способность автоматически связывать сложные алгоритмы с большими данными за последние пару лет набрала обороты, а также нашла свое отражение в политике.
Если вы просмотрите современную историю, у большинства политических партий было ограниченное количество инструментов для мониторинга своей избирательной кампании. При проведении своих кампаний они больше полагались на инстинкты, чем на интуицию. Но теперь все больше и больше политических кампаний полагаются на большие данные, чтобы максимизировать эффективность своих кампаний.
Статистические методы, используемые системами машинного обучения, могут автоматически определять закономерности в огромных объемах данных. Фактически, теперь он внимательно используется в избирательных кампаниях, чтобы привлечь избирателей и ознакомить их с важными политическими проблемами.
С улучшением как визуальных, так и аудиотехнологий и стремительным ростом использования различных каналов социальных сетей текстовые сообщения и изображения стали новой нормой, посредством которой политические партии взаимодействуют с избирателями. Использование нейросетевых методов или глубокого обучения дает этим политическим партиям беспрецедентную возможность фактически изучать, как эти тексты и изображения могут формировать общественное мнение.
Политические образы создаются с целью убедить избирателей проголосовать за или против какой-либо политической партии. Использование нейронной сети может решить эту задачу для политиков. Он предоставляет ключ для извлечения политически значимых функций из людей и объектов.
Эта нейронная сеть, более известная как Deep Learning, является разновидностью машинного обучения. Это своего рода вычислительная система, состоящая из взаимосвязанных блоков. Информация обрабатывается путем реагирования на внешние входные данные, и этот процесс требует нескольких проходов в данных, чтобы получить значение. Эта методология используется для изучения сложных закономерностей в огромных объемах данных. Распознавание изображений и речи - некоторые из типичных приложений.
Кажется, существует множество возможностей для интеграции ИИ в политику. Возможности безграничны: от предоставления наборов компьютерных алгоритмов для нацеливания на определенные слои избирателей, которые определяют их интернет-активность, до более продвинутой оперативной работы в политике, до автоматизации государственного сектора и вплоть до принятия решений в правительстве.
Самая важная роль, которую ИИ играет в политической системе, - это партийная кампания. Многие политические партии в настоящее время используют эти алгоритмы для выявления определенных слоев населения, которые могут быть для них вероятными избирателями, с помощью специально разработанных для них рекламных кампаний. Самый распространенный пример - это анализ онлайн-поведения пользователей Facebook и последующее привлечение их к рекламе, которая их интересует.
Однако использование технологий может вызвать этические проблемы, поскольку ИИ можно использовать для манипулирования избирателями. Поскольку ИИ использует интернет-следы для создания профилей избирателей, а затем отправляет индивидуальные сообщения. Еще одним недостатком может быть то, что политические партии могут использовать ИИ для распространения фейковых новостей в социальных сетях и игры с настроениями избирателей. Политические партии использовали умных ботов с автономными учетными записями, которые запрограммированы на настойчивое распространение одностороннего политического сообщения, чтобы создать иллюзию среди избирателей. В социальных сетях, таких как Facebook и Twitter, создается ожесточенный политический климат для освещения негативных сообщений о партии или кандидате.
Однако проблема не в технологиях, а в скрытом характере всей политической системы. Этический подход к ИИ может творить чудеса для политической системы. Алгоритмы, которые используются, чтобы ввести в заблуждение и запутать избирателей, вполне могут быть положительно использованы для поддержки демократии. Фактически, ИИ можно использовать, чтобы убедиться, что избранные ими кандидаты слышат голоса людей.
Эксперты считают, что по мере дальнейшего развития технологий, лежащих в основе ИИ, вероятно, что все больше и больше политических групп будут вкладывать в него свои средства.
Заключение
Поскольку машинное обучение, глубокое обучение и искусственный интеллект продолжают развиваться и развиваться со временем, пора начать экспериментировать, чтобы выяснить, как эти технологии могут помочь политическим партиям работать умнее, лучше и быстрее. Его можно использовать для получения содержательной информации из данных и автоматизации существующих операций. Произошел значительный скачок в возможностях ИИ, и он будет происходить и дальше, и будет интересно увидеть, как политики будут включать ИИ в свои операции и насколько большим он может стать.
О
Манудж Аггарвал - предприниматель, инвестор и энтузиаст технологий, которому нравятся стартапы, бизнес-идеи и все, что угодно в сфере высоких технологий. Ему нравится работать над сложными проблемами и пачкать руки передовыми технологиями. За свою двадцатилетнюю карьеру он был владельцем бизнеса, техническим архитектором, техническим директором, программистом, консультантом по стартапам и многими другими.
