写真：アフマド・ハシム
このニュースはしばしば「歴史の最初の大まかな草案」と呼ばれ、私たちの時代の闘争と勝利を理解する最初の亀裂です。 ただし、新しい人工知能エンジンは、これらのドラフトを収集して将来を把握できる可能性があります。 マイクロソフトの研究者であるエリックホルビッツとテクニオン-イスラエル工科大学の科学者キララディンスキーは、高度な計算技術を使用して20年にわたるNew York Timesのストーリーやその他のリソースを解析することで、現実世界のイベントと次に何が起こるかを予測します。
秘Theは、多くのニュース価値のあるイベント（暴動、病気の発生）、たとえばBBCが、他のそれほどドラマチックではないニュース記事に先行していることです。 しかし、このような膨大な数の物語を掘り下げることで、これらの見過ごされていたこれらの関連性を取り除くことができます。
彼らの研究論文では、2人の科学者は、アーカイブされたニュースレポートとリアルタイムデータを組み合わせて使用することで、アフリカの一部の干ばつと暴風雨とコレラの発生のリンクを確認できたと述べています。
たとえば、1973年にニューヨークタイムズはバングラデシュの干ばつのニュースを発表し、1974年にはコレラの流行を報告しました。
1983年に同じ国で別の干ばつの報告があった後、新聞は1984年にコレラの死を再び報告しました。
「コレラのダウンストリームリスクに関する警告は、ほぼ1年前に発行された可能性があります」と、Microsoft ResearchのディレクターであるEric Horvitz氏とTechnion-Israel Institute of Technologyの博士課程学生であるKira Radinsky氏は書きました。
このモデルは、バングラデシュにとって、干ばつが常にコレラにつながることを必ずしも意味しません。 しかし、発生を将来を見据えて見ることにより、差し迫った干ばつは、バングラデシュの水管理者が治療プログラムに目を光らせたり、医療従事者がアウトブレイクに警戒するための兆候となる可能性があります。
干ばつとコレラの間の同様のリンクは、アンゴラで特定されたとMITのテクノロジーレビューは述べています。
病気、暴力、かなりの数の死亡の予測を含む同様のテストでは、システムの警告は70〜90％の時間で正しいものでした。
このようなテクニックは、科学で常に使用されています。 ニューラルネットワーク、機械学習、人工知能のアプローチにより、YouTubeは人間の介入なしで猫を発見し、古生物学者が化石狩りをスピードアップするのに役立っています。 膨大な量のデータを分析できるため、コンピューターは、歴史に浸透している非自明な傾向を引き出すのに特に適しています。 MITのTom Simonite：
Horvitz氏は、世界の多くの事柄がここ数十年で変化しましたが、人間の性質と環境の多くの側面は変わらないため、ソフトウェアは非常に古いデータからパターンを学習できる可能性があります。 「私は個人的にデータを過去にさかのぼることに興味があります」と彼は言います。
Smithsonian.comからの詳細：
人間の監督なしで、16, 000台のコンピューターが猫を認識することを学びます。
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