Как искусственный интеллект помогает худеть и мешает списывать

Не пытайтесь обмануть алгоритмы, способные анализировать большие данные и предсказывать ваши следующие шаги, советует MarketWatch. Их разработчики гарантируют: у вас ничего не выйдет.

Борьба с попытками вводить в заблуждение других людей и самого себя выходит на следующий уровень. Искусственный интеллект насаживает на старую пилу новые зубья, с которыми крайне трудно справиться. Передовые технологии уже применяются, чтобы обеспечить честное выполнение учебных и научных работ, для проверок соискателей и для помощи желающим похудеть. В других сферах у алгоритмов тоже большое будущее.

Калифорнийский стартап Crosschq благодаря возможностям машинного обучения и анализу больших данных упрощает работу специалистов по найму персонала. Программа сравнивает то, что кандидаты сообщают о себе, с характеристиками, которые дают им предыдущие работодатели, клиенты, партнеры.

В пенсильванском Университете Дрекселя создают приложение, умеющее прогнозировать, когда сидящий на диете человек с высокой вероятностью нарушит режим питания. При этом учитываются время суток, эмоции пользователя, даже температура кожи и сердечный ритм.

В Копенгагенском университете утверждают, что научились автоматически находить в текстах студентов фрагменты, написанные другими людьми. Это продолжение развития уже существующих технологий, которые предназначены для выявления плагиата.

Машинное обучение и анализ так или иначе затрагивают нашу жизнь. Им мы обязаны появлением робоэдвайзинга — автоматического инвестиционного консультирования. В медицине они облегчают постановку диагнозов, а в системе образования — защищают учащихся от ошибок при выборе специализации. «Алгоритмы помогают управлять информацией и замечать то, что не является очевидным», — говорит директор Центра технологических инноваций при Бруклинском институте Даррел Уэст. Неудивительно, что они становятся противоядием от нечестности.

Искусственный интеллект способен выявлять обман, сопоставляя наши слова и поступки. А эти вещи часто расходятся друг с другом. «Каждый так или иначе себе лжет, — рассуждает Уэст. — Мы допускаем оплошности, отлучаемся на перекусы, крадем тот самый шоколадный батончик... Люди хотят казаться не такими, какие есть на самом деле».

 Даррел Уэст
Даррел Уэст

Конечно, алгоритмы не искоренят человеческое стремление подтасовывать факты и идти на ухищрения ради выгоды. Да и сами по себе технологии отнюдь не совершенны. Эффективность искусственного интеллекта во многом зависит от первичной информации, которую он получает, а сделанные на ее основе выводы не всегда бывают верны. Например, механизмы распознавания лиц работают хуже, когда обрабатывают изображения женщин и людей с темной кожей. Соответствующие программы в основном обкатывались на фотографиях белокожих мужчин — и вот результат.

«Конфиденциальность, справедливость, прозрачность — все это вызывает большие вопросы», — признает Уэст. Меж тем разработчики продолжают совершенствовать технические решения для выявления нечестного поведения.

7.jpg

Обман при поиске работы

На создание стартапа Crosschq его гендиректора Майка Фитцсиммонса вдохновил собственный опыт неудачных наймов. «В привычной схеме слишком много предвзятости», — констатирует он. Любой соискатель может найти друзей или бывших коллег, которые сделают ему хайп — дадут неоправданно хорошие рекомендации.

Майк Фитцсиммонс
Майк Фитцсиммонс

Разработанная компанией программа позволяет уйти от субъективности. Кандидат оценивает себя по пятибалльной шкале по определенным показателям, таким как внимание к деталям или самомотивация. Параллельно по аналогичным параметрам оценки ему ставят люди, которые его рекомендуют. Система затем сравнивает полученные характеристики, а также сопоставляет их с требованиями работодателя к данной вакансии. И любое несоответствие означает красный флажок.

Одним из первых программу Crosschq взял на вооружение портал о личных финансах NerdWallet. Руководитель его подразделения по работе с талантами Йони Латайнер утверждает, что новая технология систематизирует анализ рекомендаций и позволяет обнаруживать в кандидатах весьма неожиданные стороны.

Фитцсиммонс подчеркивает, что само решение о найме — по-прежнему прерогатива HR-специалиста, просто вся процедура становится прозрачнее. Алгоритмы способны выявлять даже целенаправленные попытки обмануть программу.

Искусственный интеллект приходит в подбор кадров и в других формах. Одно из недавних исследований показало, что его используют в данной области уже 37% американских компаний. Алгоритмам поручают не только отбор резюме, но иногда даже анализ жестов, тона голоса и мимики кандидатов во время собеседования.

2.jpg

Самообман с диетой

Миллионы желающих похудеть в итоге терпят фиаско из-за того, что отступают от режима питания. И хотя существуют приложения, подсказывающие, что именно следует есть и какие нагрузки давать организму, ситуация не улучшается.

«Легко понять, что вы должны изменить. Гораздо труднее пойти на эти изменения и придерживаться принятого решения», — поясняет профессор Университета Дрекселя Эван Форман. Вместе с коллегами он занимается созданием приложения OnTrack, которое будет накапливать информацию о человеке и предупреждать его о моментах, когда нарушения диеты статистически наиболее вероятны.

Ранние версии приложения требовали вводить данные вручную — например, что пользователь испытывает стресс. Новая модификация сама считывает информацию с сенсоров, изменяющих сердцебиение и температуру на фитнес-браслете. Разработчики хотят еще сильнее автоматизировать процесс и надеются в течение одного-двух лет вывести свой продукт на рынок.

По словам Формана, когда он тестировал программу на себе, пытаясь победить привычку перекусывать любимыми чипсами после обеда, — получал хорошие результаты. Было ощущение, будто кто-то постоянно помогает ему достигать желаемого. Ученый подчеркивает, что приложение не пытается навязать пользователям чужую волю, а только поддерживает в их собственном стремлении сбросить лишний вес.

011.png

Обман в учебе и соцсетях

В мае разработчики из Дании представили программу, способную определять с вероятностью 90%, подготовил ли учащийся работу сам или за него это сделал кто-то другой. Ghostwriter соотносит ее с предыдущими текстами того же автора, анализирует стиль письма, лексикон и сигнализирует об аномальных несовпадениях.

Технические решения для выявления чужого текста уже применяются в системе образования разных стран. Однако Ghostwriter, по словам его создателей, — более универсальный продукт, пригодный для самых разных ситуаций. Скажем, полиция могла бы задействовать его для обнаружения поддельных документов, а соцсети — для борьбы с ботами и интернет-троллями. Разработчики уже опробовали свою технологию для обнаружения твитов, написанных самозванцами с фейковых аккаунтов.

Джек Дорси
Джек Дорси

Самой социальной сети это пока не слишком удается. В прошлом году гендиректор Twitter Джек Дорси жаловался, что даже самые продвинутые алгоритмы для поиска фейков не решают проблему полностью. Компания думала о том, чтобы помечать для читателей аккаунты с сомнительным контентом. Но когда бот умеет имитировать поведение реального человека на сайте, с его обнаружением возникают сложности. «Если мы научимся выявлять такие попытки автоматизации, то сможем ставить пометки. Думаю, это будет полезно», — говорил Дорси.

Источник: MarketWatch

Мы на facebook
Читайте нас в Яндекс Дзен

2019 © Finparty
Использование материалов Finparty.ru разрешено только при наличии активной ссылки на источник.
ООО «Информационное агентство Банки.ру».
Карта сайта
Карта тегов
Дизайн — «Липка и друзья», 2015