Umělá inteligence vyvinutá na Harvardu možná našla nejkratší cestu k lidskému štěstí

Možná byla nalezena nejrychlejší cesta ke štěstí pomocí hlubokých neuronových sítí poháněných umělou inteligencí.

Z údajů v průzkumu Midlife v USA byly vytvořeny dva modely lidské psychologie, přičemž první z nich pomocí několika neuronových sítí předpovídal chronologický věk respondentů i jejich psychickou pohodu za 10 let na základě informací z psychologického průzkumu.

Zjistili, že důraz na osobní pokrok neustále klesá, ale vědomí, že život má smysl, se vytrácí až po 40-50 letech. Druhý model je v podstatě samoorganizující se mapa, která slouží jako základ pro doporučovací engine pro aplikace v oblasti duševního zdraví. Rozděluje všechny respondenty do shluků podle pravděpodobnosti vzniku deprese a určuje nejkratší cestu ke shluku duševní stability pro každého jednotlivce. Hlavní otázka tedy zní, jaká je nejrychlejší cesta ke štěstí? Jednoznačná odpověď neexistuje, ale tato studie nám poskytuje poznatky o duševní stabilitě.

Společnost Deep Longevity zveřejnila webovou službu FuturSelf, bezplatnou online aplikaci, která uživatelům umožňuje provést psychologický test popsaný v původní publikaci, aby demonstrovala potenciál tohoto systému. Na konci hodnocení uživatelé obdrží zprávu s poznatky zaměřenými na zlepšení jejich dlouhodobé duševní pohody a mohou se přihlásit do poradenského programu, který jim poskytuje stálý přísun doporučení vybraných umělou inteligencí. Data získaná v rámci projektu FuturSelf budou použita k dalšímu rozvoji digitálního přístupu společnosti Deep Longevity k duševnímu zdraví.

“Tato studie nabízí zajímavý pohled na psychologický věk, budoucí pohodu a riziko deprese a ukazuje novou aplikaci přístupů strojového učení na problematiku psychologického zdraví,” uvedl Vadim Gladyshev, profesor z Harvard Medical School. “Rozšiřuje také náš pohled na stárnutí a přechody životními etapami a emočními stavy,” dodal Gladyshev.

Zdroj: scitechdaily.com

Upozornit na nové komentáře
Upozornit na
guest
0 Komentáře
Inline zpětná vazba
Zobrazit všechny komentáře
0
Budeme rádi, když okomentujete tento článekx