Что общего у Белоснежки и Гарри Поттера? Их действиями движет пророчество, то есть прогноз.

Даже сюжет "Матрицы", вроде бы описывающий прогностические машины, построен на вере персонажей в предсказание. Везде, от религии до сказок, знание будущего имеет решающее значение. Предсказания влияют на наше поведение и принятие решений.

Слово "прогноз" происходит от греческого "προγνωσία", что буквально переводится, как "предузнавание" (знание того, что произойдет).

В сфере бизнеса применение прогностики выглядит как процесс заполнения информационных пробелов.

❗️Данный принцип - когда из имеющейся информации выводится отсутствующая - положен в основу главных современных достижений ИИ.

Давайте рассмотрим это на примере: Возьмем в пример это же самый перевод с одного языка на другой и обратно. Недавний рывок в развитии ИИ позволил поместить переводы в сферу прогностических задач. Именно после этого качество Google-переводчика чудесным образом изменилось.

Ранее гугл переводил фразу Эрнеста Хемингуэя: "Килиманджаро - покрытый вечными снегами горный массив высотой в 19 710 футов, как говорят, высшая точка Африки" на японский язык, как "Килиманджаро высота 19 710 футов гора снежный покров, и сказал высшая точка Африки". Выглядит как полный бред.

Согласно истории, на которой базируется этот рассказ, эту неточность заметил японский ученый Юн Рекимото. И самое интересное в том, что буквально на следующий день Google-переводчик выдавал следующий перевод: "Килиманджаро гора высотой 19 710 футов покрыта снегом и считается самой высокой в Африке".

Невероятная разница, скажете вы. И будете правы. А дело в том, что Google полностью перекроила машинный перевод с учетом последних на тот момент достижений в области ИИ. Если точнее, современный Google-переводчик базируется на глубоком обучении повышению точности прогнозов.

Перевод заключается в определении японских эквивалентов английских слов и выражений. Прогнозируемые отсутствующие данные - это японские слова и их грамматический порядок. Если на основании данных иностранного языка составлять алгоритм слов и их правильный порядок на известном языке, то перевод получается читабельным.

И чем чаще используется ИИ, тем больше он собирает данных и учится и тем лучше становится. Все завязано на прогнозе и способности просчитывать наиболее вероятный следующий шаг. И задача обучения ИИ-модели заключается в том, чтобы повысить качество этого прогноза.