Что, если бы ИИ мог предсказать продолжительность вашей жизни и будущее здоровье, основываясь только на ваших основных личных данных? Как бы пугающе это ни звучало, но зарождающаяся технология под названием Life2vec нацелена именно на это. Life2vec — это система искусственного интеллекта, которая анализирует такие факторы, как ваш возраст, образ жизни и жизненные события, чтобы предсказать важнейшие этапы продолжительности жизни с точностью до 78 %.
По словам исследователей, Life2vec способен предсказывать будущее, в том числе продолжительность жизни человека, с точностью, превосходящей самые современные модели.
Исследователи разработали инструмент искусственного интеллекта, который использует последовательность жизненных событий — таких как история болезни, образование, работа и доход — для прогнозирования всего, от личности человека до его продолжительности жизни.
Инструмент под названием life2vec, созданный на основе трансформаторных моделей, которые используются в таких больших языковых моделях (LLM), как ChatGPT, был обучен на наборе данных, собранных из всего населения Дании.
По словам исследователей, Life2vec способен предсказывать будущее, включая продолжительность жизни людей, с точностью, превосходящей самые современные модели.
Однако, несмотря на свою предсказательную силу, команда исследователей заявила, что лучше всего использовать этот метод в качестве основы для будущих работ, а не как самоцель.
«Несмотря на то, что мы используем предсказания для оценки того, насколько хороши эти модели, инструмент не должен использоваться для предсказаний на реальных людях. Это модель прогнозирования, основанная на конкретном наборе данных о конкретной популяции»
— говорит Тина Элиасси-Рад, профессор Северо-Восточного университета (США).
Привлекая социологов к процессу создания этого инструмента, команда надеется, что она привнесет в разработку ИИ подход, ориентированный на человека, который не упустит из виду людей среди огромного массива данных, на которых обучался инструмент.
«Эта модель предлагает гораздо более полное отражение мира, в котором живут люди, чем многие другие модели»
— говорит Суне Леманн, автор исследования, опубликованного в журнале Nature Computational Science.
В основе life2vec лежит массивный набор данных, который исследователи использовали для обучения своей модели.
Исследователи использовали эти данные для создания длинных паттернов повторяющихся жизненных событий, которые вводились в модель, используя подход трансформаторной модели, применяемый для обучения LLM языку, и адаптируя его для человеческой жизни, представленной в виде последовательности событий.
«Всю историю человеческой жизни в некотором смысле можно представить как гигантское длинное предложение из множества вещей, которые могут произойти с человеком»
— говорит Леманн, профессор Технического университета Дании.
Модель использует информацию, полученную в результате наблюдения миллионов последовательностей жизненных событий, для построения так называемых векторных представлений в пространствах вкраплений, где она начинает классифицировать и устанавливать связи между такими жизненными событиями, как доход, образование или факторы здоровья.
По словам исследователей, эти пространства встраивания служат основой для прогнозов, которые в итоге делает модель.
Одним из жизненных событий, которые предсказывали исследователи, была вероятность смертности человека.
«Когда мы визуализируем пространство, которое модель использует для предсказаний, оно выглядит как длинный цилиндр, который ведет вас от низкой вероятности смерти к высокой. Мы можем показать, что в конце, где вероятность смерти высока, многие из этих людей действительно умерли, а в конце, где вероятность смерти низка, причинами смерти являются вещи, которые мы не смогли предсказать, например, автомобильные аварии.»
— сказал Леманн.
В данной статье речь пойдет о:
Как работает Life2vec?
Ввод данных
Система принимает основные персональные данные, такие как возраст, пол, страна, доход и факторы образа жизни. Она не требует данных истории болезни или генетической информации.
Самоконтроль
Life2vec использует концепцию «самоконтроля» для предсказания жизненных исходов на основе ограниченных данных. Алгоритм учится на основе статистических закономерностей в анонимных данных о событиях жизни более миллиарда человек.
Кодирование жизни
Каждый человек кодируется как «вектор жизни», который является математическим представлением его жизни.
Предсказания
Life2vec может предсказывать различные аспекты, такие как риск заболеваний, вероятность ранней смерти и потенциальный будущий доход, на основе глубокого анализа событий личной жизни и исторических данных.
Доступность
В настоящее время Life2vec не доступна для личного или корпоративного использования и остается инструментом, используемым в основном для исследований и разработок в научном сообществе. Точность модели при прогнозировании продолжительности жизни составляет около 78 %.
