Эпидемия как диалог: как искусственный интеллект учится предсказывать поведение людей ✛
Когда во Франции началась пандемия, люди перестали встречаться друг с другом, и вирус стал распространяться медленнее. Учёные хотели понять, как предсказать, сколько контактов останется у человека, если правительство введёт новые правила. Они взяли программу, которая понимает язык, и попросили её читать описания ограничений и решать, какие встречи человек бы сохранил, а какие отменил. Эти решения превращались в таблицу, которая показывала, как общаются люди разных возрастов. Такая таблица называется возрастной матрицей контактов.
Программа работала вместе с моделью эпидемии: модель считала, сколько людей заболевает, и отправляла эти числа обратно программе. Программа видела, что больниц стало больше, и в следующий раз ещё сильнее сокращала контакты. Такой круг взаимного влияния называется петлёй обратной связи. Раньше учёные сами придумывали, как люди реагируют на ограничения, а теперь программа делает это сама, читая тексты. Это помогло точнее предсказывать волны госпитализаций и оценивать, что случится, если локдаун отложить на две недели: контактов станет на 46% больше, а больных на 45,8% больше. Такой инструмент может помочь врачам и чиновникам быстро оценивать последствия новых мер, даже когда нет свежих данных о том, как люди общаются.
Во время первого локдауна во Франции среднее число ежедневных контактов упало примерно в четыре раза: с 12,67 до 3,15–3,74. Это как если бы каждый человек вместо полного автобуса общался лишь с тремя попутчиками.
Идея модели, которая предсказывает поведение толпы в ответ на меняющиеся условия, напоминает психоисторию из «Основания» Айзека Азимова, где математические модели предсказывали судьбы цивилизаций. Здесь, правда, масштаб скромнее: не галактика, а одна страна и одна эпидемия.