มิวนิค — เมื่อบูร์กินาฟาโซเข้าสู่ความรุนแรงในช่วงปลายปี 2561 การยกระดับดังกล่าวสร้างความประหลาดใจให้กับผู้สังเกตการณ์จากนานาประเทศ มันไม่ได้ไปที่ Carlo MasalaMasala ศาสตราจารย์ด้านการเมืองระหว่างประเทศแห่งมหาวิทยาลัย Bundeswehr ในมิวนิก เป็นผู้นำความพยายามใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อทำนายความเป็นไปได้ของความขัดแย้ง
อัลกอริทึมที่พัฒนาโดยทีมของเขาได้ระบุว่า
ประเทศในแอฟริกาตะวันตกซึ่งถือเป็นจุดยึดของความมั่นคงในภูมิภาคมาช้านาน เนื่องจากมีความเสี่ยงที่จะเกิดความขัดแย้งหลายเดือนก่อนที่ความรุนแรงจะทะลักข้ามพรมแดนมาจากมาลีที่อยู่ใกล้เคียง
“เราอยู่ในจุดเปลี่ยน” มาซาลากล่าว “ตอนนี้เราสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ก่อนหน้านี้ไม่สามารถบรรลุได้ เพื่อทำการคาดการณ์ที่ดีขึ้นและยากขึ้น แม้ว่าสถานการณ์ทางสังคมจะมีปัญหาก็ตาม”
“งานของเรารองรับได้เฉพาะนักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์เท่านั้น ไม่สามารถแทนที่ได้” — คาร์โล มาซาลา ศาสตราจารย์ด้านการเมืองระหว่างประเทศ
โครงการของ Masala เป็นหนึ่งในความพยายามในการวิจัยทั่วโลกในการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากที่เปิดเผยต่อสาธารณะเพื่อทำนายความรุนแรงหรือความไม่สงบทางการเมือง
ผลงานของพวกเขาแสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยี AI ใหม่ๆ ที่ควบคุมเพื่อเพิ่มพลังของคอมพิวเตอร์นั้นสามารถเจาะเข้าถึงข้อมูลที่ไม่เคยมีมาก่อนได้อย่างไร เพื่อขยายขอบเขตของสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์เคยเชื่อว่าเป็นไปได้
แต่ยังเน้นถึงขีดจำกัดของแม้แต่ปัญญาประดิษฐ์ที่ล้ำสมัยที่สุด และอัลกอริทึมที่ซับซ้อนยังคงอาศัยวิจารณญาณและเหตุผลของมนุษย์สมัยเก่าอย่างไร
“งานของเรารองรับได้เฉพาะนักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์เท่านั้น ไม่สามารถแทนที่ได้” Masala กล่าว
ในการคาดการณ์เกี่ยวกับความขัดแย้ง นักวิจัยใช้วิธีการที่คล้ายกับที่นักอุตุนิยมวิทยาใช้เมื่อพยายามพยากรณ์อากาศ พวกเขารวบรวมข้อมูลประวัติศาสตร์จำนวนมหาศาลเกี่ยวกับสงครามและสันติภาพจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย
ข้อมูลจะถูกส่งไปยังคอมพิวเตอร์ซึ่งจะวิเคราะห์รูปแบบต่างๆ รวมถึงความสัมพันธ์ที่นักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์อาจคาดไม่ถึง วิธีการนี้ทำให้นักวิจัยชาวอเมริกันรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสาขาที่ดูเหมือนแตกต่างกันเช่นอัตราการตาย การลงทุนจากต่างประเทศ หรือเกษตรกรรมมารวมกันในแบบจำลองของพวกเขา คอมพิวเตอร์จะสอนตัวเองถึงเงื่อนไขที่มักจะเกิดขึ้นก่อนที่จะเกิดความรุนแรง
ผลลัพธ์คือโปรแกรมที่สามารถดูข้อมูลใหม่
จากทั่วโลกและตั้งค่าสถานะพื้นที่ที่คิดว่าน่าจะเกิดความขัดแย้งขึ้น
ในการฝึกโมเดลคอมพิวเตอร์ นักวิจัยในมิวนิคใช้ข้อมูลที่เข้าถึงได้อย่างเปิดเผยเกี่ยวกับความรุนแรงทางการเมืองและการประท้วงในกว่า 100 ประเทศที่รวบรวมโดยโครงการข้อมูลสถานที่และเหตุการณ์ความขัดแย้งขององค์กรพัฒนาเอกชน เมื่อพิจารณาว่าความขัดแย้งมักจะลุกลามไปยังภูมิภาคอื่นๆ พวกเขาจึงทำให้แน่ใจว่าอัลกอริทึมของพวกเขาคำนึงถึงข้อมูลเกี่ยวกับความขัดแย้งที่เกิดขึ้นภายในพื้นที่ 50 กิโลเมตรจากพรมแดนของประเทศ
นักวิจัยพบข้อบ่งชี้ว่านักแสดงหน้าใหม่ในบูร์กินาฟาโซมีส่วนเกี่ยวข้องกับการปะทะกันรุนแรงภายในประเทศ | Tony Karumba / AFP ผ่าน Getty Images
การใช้เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงที่เรียกว่า “ป่าสุ่ม” ซึ่งเลียนแบบแนวคิดคร่าวๆ ที่ว่าฝูงชนมีแนวโน้มที่จะตัดสินใจเป็นกลุ่มได้ดีกว่าสมาชิกกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง พวกเขากลั่นกรองข้อมูลโดยให้โมเดลหลายตัวแยกกันทำงานพร้อมกันและรวมผลลัพธ์เข้าด้วยกันในภายหลัง
ในกรณีของบูร์กินาฟาโซ แบบจำลองของพวกเขาพบข้อบ่งชี้ว่าตัวแสดงใหม่เข้ามาเกี่ยวข้องกับการปะทะกันอย่างรุนแรงภายในประเทศ บางคนได้ย้ายกิจกรรมไปยังภูมิภาคที่ไม่เคยเคลื่อนไหวมาก่อน และส่วนใหญ่ของประเทศมีส่วนร่วมในความขัดแย้ง เมื่อนำมารวมกัน ปัจจัยเหล่านี้และปัจจัยอื่นๆ อีกหลายอย่างได้กระตุ้นแบบจำลองเพื่อคาดการณ์ว่ามีแนวโน้มว่าจะเกิดการระบาดของความรุนแรงในภูมิภาค
การคาดการณ์ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าถูกต้อง: การโจมตีโดยกลุ่มติดอาวุธยังคงเกิดขึ้นในบูร์กินาฟาโซ องค์การสหประชาชาติระบุว่าผู้คนหลายพันคนถูกบังคับให้ต้องหนีออกจากบ้านทุกวัน
แนะนำ ufaslot888g
