Александр Бухановский: ИИ может моделировать поведение людей на основании их похожести

Мы часто говорим, что нас охватывает какое-то затмение, и мы теряем контроль над собой. Но может ли искусственный интеллект понять и объяснить такие моменты нашего поведения?

Александр Бухановский отмечает, что моделирование поведения каждого человека в конкретный момент времени является сложной задачей. Даже простые реакции, например, паника, могут быть предсказаны с некоторой точностью. Однако, сложные и иррациональные поступки человека требуют более глубокого понимания и анализа.

Интересно, смогут ли современные технологии искусственного интеллекта приблизить нас к пониманию собственного поведения в те моменты, когда разум уступает место эмоциям и интуиции?

История человечества полна примеров того, как социумы принимали решения в ситуациях, когда их жизнь кардинально менялась. В таких моментах становится очевидно, что моделировать поведение людей становится гораздо сложнее из-за нестабильности и перемен. Потому что чужая душа - потемки.

Однако, когда людей много и они общаются друг с другом, формируется общая социальная среда, которая становится более "простой" системой, подчиняющейся общим законам развития. В этой среде уже можно моделировать поведение людей на основе их похожести. Их можно объединять по возрасту, местонахождению и даже ценностной картине мира.

Таким образом, принимаемые социумом решения в значительной степени зависят от сложившейся в нем исторически ценностной структуры. Важно понимать, что история и ценности играют ключевую роль в формировании поведения общества в критические периоды перемен.

В марте-апреле 2022 года в России произошел интересный феномен: в ответ на зарубежную инфокампанию о кризисе в экономике, общество не впало в панику, а наоборот, проявило единство и поддержку государству. Это свидетельствует о значительной консолидации общества в сложные времена. Такие реакции людей на внешние воздействия могут быть предсказаны с помощью нейросетей, которые учитывают базовые ценности и поведенческие паттерны.

Интересно, каким образом создаются нейросети, способные делать подобные прогнозы? Чему их учат и на каких данных они основаны? Нейросети, занимающиеся моделированием поведения людей, обучаются на огромных массивах данных, соответствующих конкретной задаче. Эти "учебники" содержат информацию о различных сценариях и реакциях, которые помогают нейросети понять и предсказать поведение людей в определенных ситуациях.

Александр Бухановский подчеркивает важность данных под конкретную задачу в обучении нейросетей. Огромное значение имеют качественные и разнообразные данные, которые позволяют нейросетям учиться и делать точные прогнозы.

Для успешного функционирования экономики необходимо учитывать множество факторов, включая статистику затрат на товары и услуги, использование финансовых инструментов, а также информацию из различных источников. Экономические решения часто принимаются под воздействием общественной реакции, которая может быть формирована как СМИ, так и общением в семье.

Человек, будучи социальным существом, подвержен влиянию окружающей обстановки и мнения других людей. Время кризиса может привести к неожиданным решениям, таким как спонтанная покупка лишнего пакета сахара в супермаркете, под действием общественного давления и восприятия дефицита.

Важно понимать, что моделирование процесса передачи и интерпретации информации каждым индивидом может быть сложной задачей, поэтому определение общего воздействия информации на общественное поведение является более целесообразным подходом. Необходимо учитывать не только сам факт передачи информации, но и ее влияние на формирование общественных предпочтений и решений.

В мире быстро меняющихся условий и технологий, важно понимать, как искусственный интеллект может адаптироваться к новым ситуациям. Александр Бухановский подчеркивает, что ИИ обучается на основе уже произошедших событий, но что делать, если условия меняются быстрее, чем мы успеваем адаптироваться? В экономике, где потребности людей меняются наиболее динамично, это особенно актуально.

Интересно, как можно научить искусственный интеллект учитывать изменения в потребностях людей. Александр Бухановский предлагает подход, закладывая в ИИ модель изменения профиля потребностей. Например, его команда разработала метод моделирования изменений в потребительском поведении людей в кризисных ситуациях. Это позволяет понять, как люди реагируют, когда вынуждены выходить из зоны комфорта и сталкиваются с неопределенностью.

Оказывается, что в кризисных ситуациях люди по-разному стремятся вернуть себе ощущение контроля над ситуацией. Это важное наблюдение, которое помогает улучшить прогнозы и повысить адаптивность искусственного интеллекта к переменчивым условиям.

В периоды экономических кризисов, поведение людей становится более разнообразным и выразительным. Некоторые стремятся просто потратить "заначку", чтобы она не обесценилась, некоторые меняют пропорции потребления, значительно больше вкладывают в культуру и туризм, а некоторые зажимаются и потребляют по минимуму. Эти стратегии отражают различные подходы к управлению финансами и реакции на нестабильность рынка.

Кризисы позволяют увидеть, как люди делятся на "быстрых" и "медленных" в своих действиях. Одни панически бросаются закупать пачками гречку, другие реагируют довольно спокойно. Важно понимать, что реакции на кризис могут быть индивидуальными и зависеть от множества факторов, включая финансовое положение, психологическую устойчивость и уровень информированности.

В обычной, устойчивой экономике эти отличия почти не видны, но вот в кризисах они становятся определяющими. Понимание того, как люди реагируют на стрессовые ситуации и какие стратегии они выбирают, может помочь лучше подготовиться к возможным будущим вызовам и улучшить финансовую грамотность общества.

В современном мире фундаментальные ценности людей остаются неизменными на протяжении длительного времени, переходя от одного поколения к другому. Это наблюдение подталкивает нас к размышлениям о том, каким образом искусственный интеллект может быть настроен на эффективную работу в различных сценариях, включая как спокойные повседневные ситуации, так и кризисные моменты.

Александр Бухановский и его команда разработали цифровой двойник "общества потребления" в Санкт-Петербурге, который детально описывает разнообразные процессы поведения, связанные с финансовыми операциями, потреблением товаров и услуг. Этот цифровой аналитический инструмент обучен на основе финансовых данных о транзакциях, предоставленных партнерами, а также на основе новостной информации из различных открытых источников.

Изучение поведенческих паттернов и финансовых транзакций в реальном времени позволяет этому цифровому двойнику анализировать и прогнозировать потребительское поведение в городе, что может быть полезно для бизнеса, государственных структур и общества в целом.

Качество прогнозирования оказывается выше, чем мы могли предполагать, благодаря использованию данных для анализа поведенческих стратегий людей в различных ситуациях. На его основе можно решать различные задачи, например, прогнозировать востребованность тех или иных товаров и услуг определенными группами населения, а также повышать финансовую эффективность городских оффлайн-сервисов, обучать рекомендательные системы для провайдеров разнообразных товаров и услуг.

Интересно отметить, что в ходе исследования было обнаружено, что люди в кризисных ситуациях демонстрируют схожие и устойчивые стратегии поведения, несмотря на различия в их социальном статусе или профессиональной сфере. Это свидетельствует о том, что у нас может быть больше общего, чем мы думаем.

Неожиданностей в поведении людей можно найти много, и исследование их поведения в различных ситуациях помогает не только улучшить прогнозирование, но и понять глубже механизмы принятия решений и выбора стратегий.

Почему искусственный интеллект интересуется нашими предпочтениями и расходами? Возможно, потому что он стремится понять, как мы принимаем решения - рационально или эмоционально? Александр Бухановский утверждает, что ИИ способен учитывать и эмоциональные аспекты. Однако потребление не всегда сводится к тому, что нам нравится; часто важно то, что нам необходимо. ИИ способен анализировать индивидуальные особенности и предпочтения, находя баланс между различными потребностями. Этот механизм позволяет ИИ предсказывать, куда люди направят свои деньги, что является основой для работы большинства рекомендательных сервисов, предлагающих различные товары и услуги.

В наше время, когда предпочтения людей постоянно меняются и поведение становится все более "капризным", задача искусственного интеллекта не только определить интересы людей, но и создать предложение, которое будет соответствовать конкретным условиям. Это может включать в себя анализ времени суток, ситуации на рынке, праздничные особенности, такие как "8 марта", и многое другое.

ИИ способен адаптироваться к экстремальным ситуациям, которые вносят много неопределенности и усложняют работу. Для этого используются несколько нейросетей, каждая из которых специализируется на моделировании поведения определенной группы населения. Затем данные каждой модели совмещаются для создания общей картины, которая позволяет более точно предсказать и удовлетворить потребности и предпочтения потребителей.

Александр Бухановский подчеркивает, что в условиях быстро меняющегося мира и нестабильности важно иметь систему, способную адаптироваться и реагировать на изменения в реальном времени. Использование искусственного интеллекта для анализа и прогнозирования поведения потребителей становится все более необходимым для успешного бизнеса в современном мире.

Исследование возможностей искусственного интеллекта расширяется с каждым днем. Возможно ли, что ИИ способен не только предсказывать, но и предлагать варианты поведения в зависимости от конкретной ситуации? Это открывает новые перспективы для развития технологий и улучшения жизни людей.

Александр Бухановский подчеркивает, что предложение вариантов поведения в логике царя Соломона - это сложная задача, требующая глубокого анализа и понимания общественных тенденций. Цифровой двойник, который описывает поведение общества потребления на ближайшие несколько недель, может быть ключом к разработке систем поддержки принятия решений.

Важно учитывать, что такой анализ может быть полезен не только для предсказания рыночных тенденций, но и для планирования действий в различных сферах жизни. Возможность предвидеть возможные сценарии и предложить оптимальные варианты действий может значительно повысить эффективность принимаемых решений и улучшить результаты.

В России, где действует рыночная экономика, цифровые решения находят широкое применение в различных отраслях. Например, для ретейлеров они помогают оптимизировать ассортимент торговых точек, а для банков - создавать выгодные финансовые продукты для населения, способные удерживать деньги на счетах даже в периоды кризиса.

Вы упомянули, что цифровой двойник успешно протестирован в Санкт-Петербурге. Но какие планы на будущее? Какие компании или организации уже проявили интерес к этому инновационному продукту?

Александр Бухановский: Наша компания с самого начала ориентировалась на потребности крупных компаний, таких как банки, сетевые ретейлеры, агрегаторы и другие. В 2024 году мы запустили новый проект под названием "Интеллектуальный советник главы города", который способен предоставлять органам власти прогнозы потребительского поведения населения в доступной форме. Этот инновационный подход позволяет городским властям принимать обоснованные решения и эффективно управлять ресурсами города.

В современном мире цифровизации и автоматизации процессов, внедрение новых технологий становится необходимостью для развития любого бизнеса. Важно понимать, что успешное внедрение новой системы невозможно без тесного взаимодействия с держателями данных, особенно с крупными банками.

Крупные банки играют ключевую роль в экономике и финансовой сфере, поэтому их интерес к разработке и внедрению новых технологий является важным сигналом для всей индустрии.

Могу вас заверить, что банки активно следят за инновациями в области разработки и готовы идти в ногу с технологическими изменениями. Их заинтересованность открывает новые перспективы для сотрудничества и внедрения передовых решений в сфере финансовых услуг.

Источник и фото - rg.ru