Датские исследователи представили Life2Vec – ИИ-калькулятор смерти, LLM, предсказывающий продолжительность жизни с точностью 78%

Датские исследователи из Danmarks Tekniske Universitet (DTU) представили Life2Vec, модель искусственного интеллекта, аналогичную трансформерной модели OpenAI. Отходя от традиционной обработки данных на основе языка, Life2Vec погружается в последовательности ключевых жизненных событий, чтобы предсказать личность человека и, что более примечательно, его предполагаемую продолжительность жизни. Модель, названная «ИИ-калькулятором смерти», заявляет о впечатляющей точности 78% в прогнозировании времени смерти на основе жизненного траектории человека.

Life2Vec предсказывает продолжительность жизни – революционный скачок в предиктивной аналитике

Life2Vec, разработанный в DTU, представляет собой значительный скачок в предиктивной аналитике, обещая трансформирующие приложения в сфере здравоохранения. Инструмент работает, обрабатывая разнообразные наборы данных, охватывающие все население Дании, включая историю болезни, образование, детали работы, доход и семейное положение. 

По словам профессора DTU Суне Лехманна Йоргенсена, Life2Vec стремится улучшить наше понимание ключевых событий в человеческих жизнях, с многообещающими приложениями в медицине. Способность модели выявлять конкретные заболевания открывает двери для более ранних и потенциально спасающих жизнь вмешательств.

Life2Vec использует методологии, аналогичные моделям языковых моделей (LLM), таким как ChatGPT и Gemini от Google LLC. Вместо того чтобы углубляться в текстовые данные, Life2Vec погружается в мельчайшие детали жизненных событий. На своих эмбриональных стадиях фокус в основном сосредоточился на прогнозировании смертности, используя обширный поток данных, исходящий от страховых компаний.

Применяя строгую методологию, исследователи тщательно «кормили» алгоритм обширным набором данных, включающим жизненные подробности тысяч людей, которые приобрели полисы медицинского страхования, охватывающие временной промежуток с 2008 по 2016 год. Алгоритм, в свою очередь, продемонстрировал впечатляющую точность прогнозов в 78% относительно результатов выживания этих людей по состоянию на 2020 год, подтверждая надежность его предиктивных возможностей.

За пределами предсказаний смертности – мастерство LLM в векторных представлениях и пространствах встраивания

Модель преобразует жизненные события в векторные представления в пространствах встраивания. Эти цифровые значения, присваиваемые каждому событию, позволяют Life2Vec категоризировать и устанавливать связи между событиями. 

Это формирует основу для точных прогнозов, учитывая последовательность и мельчайшие детали каждого жизненного события. Рассмотрим случаи, когда такие specifics, как ежемесячный доход Франсиско в размере 20 000 крон в 2012 году при работе охранником в замке Кронборг в Эсбьерге или академические стремления Гермионы в старшей школе, включающие пять различных предметов A-level, кодируются как встраивания, облегчающие точные прогнозы.

Хотя первоначальный фокус был на предсказаниях смертности, исследователи подчеркивают, что возможности Life2Vec выходят за пределы этой области. Потенциал модели предсказывать различные аспекты человеческого общества представляет собой лишь начало более обширных усилий по использованию ИИ для социальных прогнозов. По мере развития ИИ приложения Life2Vec готовы расширяться, революционизируя наше понимание и прогнозирование человеческого поведения.

В заключение, представление Life2Vec отмечает пионерский шаг в предиктивной аналитике, особенно в прогнозировании продолжительности человеческой жизни с впечатляющей точностью 78%. Последствия для здравоохранения и социальных прогнозов огромны, открывая новые пути для раннего выявления заболеваний и вмешательств. Стоя на пороге этого технологического достижения, возникает вопрос: Как Life2Vec изменит наш подход к пониманию и прогнозированию сложностей человеческой жизни и общества?