ScienceAlert kirjutab, et tegelikult kasutame me ennustavat tarkvara juba praegugi, näiteks on tehnoloogia võimeline siis, kui telefonis mõnd sõna trükid, prognoosima, mida sa kirjutada tahad (tõsi, sageli edutult, aga siiski). Bonni ülikooli teadlastetiimi juht Jürgen Gall aga tahab, et nende loodud tarkvara oleks võimeline inimeste käitumist (ja tõesti, käitumist, mitte lihtsalt telefonisse teksti toksimist) õigesti ette prognoosima lausa minutite või tundide jagu.

Praegu kõneks olevat tehnoloogiat katsetades oli Bonni teadlaste eesmärk näha, kas programm suudab mingit liiki inimtegevuse esimest paari sammu jälgides koostada õige nimekirja neist tegevustest, mis toimuvad järgmise viie minuti jooksul.

Programmi treeniti kokkamise peal

Teadlased treenisid tarkvara prognoosima ühe koka tegevust. Selleks näitasid nad programmile esmalt hulka videoid inimestest, kes valmistasid hommikusööki või tegid salatit. Siis näidati programmile täiesti uut videot, milles kokk, keda programm varem näinud polnud, sarnast einet valmistab. Tarkvaral lasti prognoosida, kuidas kokk videos seda täpselt teeb ja millised on ta järgmised liigutused.

Meie jaoks poleks väga raske prognoosida, mis juhtub, kui keegi võtab asetab lauale kausi ja võtab kätte avatud hommikuhelveste karbi. Tõenäoliselt valab ta helbed kaussi, lisab piima ja astub ka paar sammu üle köögi, et näiteks lusikas võtta.

Arvutite puhul on lugu keerulisem. Teadlased proovisid kaht lähenemisviisi, kasutades erinevaid kunstlikke närvivõrgustikke. Üks neist proovis sündmusi ette ennustada, lahkas seeejäre oma ennustuste edu või ebaedu ja proovis siis uuesti prognoosida. Teine kunstnärvivõrk konstrueeris maatriksi, mis proovis tulevikus toimuvat nn ühe hoobiga välja pakkuda.

Kolm minutit, viisteist protsenti pihta

Praegu on tehnoloogia veel üsna nõrguke ja selle ennustustäpsus madal. Lühikese perioodi peale oli täpsus umbes 40%, aga mida kaugemale tulevikku mõlemad närvivõrgud vaatasid, seda ebatäpsemad need olid. Esimene süsteem oli järgmise 20 sekundi jooksul juhtuvat ennustades maatriksmeetodist natuke täpsem, aga üle 40 sekundi tulevikku ette ennustades olid mõlema tulemused sarnased.

Kui ennustuste ajaskaalat päris kaugele venitati, leidsid teadlased, et nende treenitud programm on võimeline järgmise kolme minuti jooksul toimuvat ette ennustades sündmusi õigesti prognoosima umbes 15 protsendil kordadest.

Praegu ei tundu see küll teab mis tulemus, ent süsteem on ka lapsekingades. Peamine samm, mis veel astumata, on see, et süsteem oleks võimeline ennast ise treenima. Kuritegude ärahoidmine enne nende planeerimist pättide poolt on ilmselgelt väga kauge tulevik, aga sellist ennustustarkvara saaks (lisaks ülalmainitud kohvile) kasuatda näiteks ka isejuhtivates autodes.

Bonni teadlased kavatsevad oma uurimistulemusi esitleda tänavusel IEEE konverentsil, mis keskendub muuhulgas ka arvutite võimekuses mustrituvastuses ja prognoosimises.