Darpa はビッグデータと AI を使用して地政学的な予測を研究したいと考えています

頭字語の下で カイロス、「スキームに対する知識主導型人工知能推論」について、国防総省の破壊的イノベーション機関である DARPA は、分析に基づいて「将来の主要な出来事を予測する」ことを目的とした人工知能とビッグデータに基づくプログラムを開発しています。州レベルでの過去と現在の出来事。 

そのような視点がもたらすあらゆる感​​情的な側面や想像力を超えて、何よりも重要なのは、「天気予報のイメージ」という展開の可能性を高めることができるように、入手可能な大量の情報の中で新たに出現したプロファイルを研究することです。ただし、地政学的予測で研究されるパラメータの数と性質は、気象学がすでに非常に困難でリソースを大量に消費する主題であるにもかかわらず、気象学で使用されるパラメータよりもはるかに多く、複雑です。

一方で、このプロジェクトが成功すれば、危機の進展を統計的に予測する能力が提供されるだけでなく、行動を起こす前にさまざまなシナリオをテストしてその有効性を評価できるようになるでしょう。

フランスでは、フィリップ・ファブリ博士が、歴史学と呼ばれる比較的類似の理論を開発しました。これによれば、大規模な人間社会は、その時間性において事前に定義された比較的正確なサイクルを尊重します。そのアプローチは魅力的ではありますが、純粋に定性的なものであり、潜在的な開発を可能にするものではないため、その有効性の多くが失われます。

事実は、今日でも、数十年にわたる観測と考慮すべき数値の数が限られているにもかかわらず、4/5 日を超えて正確な天気予報を行うことは依然として非常に困難です。考慮すべきパラメータの多さ、それらの性質が非常に異質で定量化するのが難しい場合があること、およびこの分野で顕著な理論が存在しないことにより、これは現時点では、そして非常に長期間にわたって実験以上のものとして機能します。

このタイプのテクノロジーは、経済レベル、特に株式市場変動のレベルに置き換えることもできることに注意してください。実際、後者は、人間社会の進化と同じ経済的、社会学的、政治的パラメーター、および心理学に関連する特定の基準から部分的に生じます。したがって、そのようなアプローチは、世界規模での現在の市場組織全体に疑問を投げかけ、実際に前例のない規模の危機を引き起こすことになるでしょう。 

ある意味、第二のパンドラの箱…

さらなる

リゾー・ソシャウ

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