Yeni yapay zeka modeli Life2vec, insan ömrünü tahmin edebilir

25.12.2023

Araştırmacılar, Life2vec adlı devrim niteliğinde bir yapay zeka (YZ) aracını tanıttı; bu araç, ChatGPT gibi büyük dil modellerini güçlendiren dönüştürücü modellere dayanıyor. Danimarka'nın tüm nüfusundan elde edilen kapsamlı bir veri kümesinde eğitilen Life2vec, sağlık geçmişi, eğitim, istihdam ve geliri içeren yaşam olaylarının dizilerini kullanarak bireylerin kişiliğinden ömür boyu tahminlere kadar çeşitli yönleri öngörebiliyor.

Araç, mevcut en son teknoloji modelleri aşan tahmin doğruluğuna sahip ve özellikle bireylerin ömürlerini tahmin etme yeteneği dikkat çekici. Ancak araştırma ekibi, Life2vec'in gerçek bireyler üzerinde gerçek zamanlı tahminler için kullanılmaması gerektiğini vurguluyor. Northeastern Üniversitesi'nden bir profesör olan Tina Eliassi-Rad'a göre, araç belirli bir nüfusun özel bir veri setine özgü bir tahmin modelidir ve kesin bir sonuç noktası yerine gelecekteki çabalar için bir temel olarak hizmet etmelidir.

Life2vec'in geliştirme süreci, YZ geliştirmeye insan odaklı bir yaklaşım katmak için sosyal bilimcilerle işbirliği içeriyor. Bu işbirliği, araç tarafından eğitilen geniş veri kümesi içinde insan unsuruna odaklanmayı amaçlamaktadır. Nature Computational Science'de yayımlanan çalışmanın yazarı Sune Lehmann, Life2vec'in birçok diğer modele kıyasla insan varlığının daha kapsamlı bir yansımasını sunduğunu vurgulamaktadır.

Life2vec'in temelinde, modeli eğitmek için uzun süreçleri içeren yaşam olaylarının dizilerini kullanan geniş bir veri kümesi bulunuyor. Büyük dil modellerini eğitmek için kullanılan dönüştürücü modelin yaklaşımından esinlenen araştırmacılar, bunu bir insan yaşamını olayların bir dizisi olarak temsil etmek için uyarlarlar.

Model, milyonlarca yaşam olayı dizisinden öğrenir ve gömme alanlarında vektör temsilleri oluşturur. Bu gömme alanları, gelir, eğitim ve sağlık faktörleri gibi yaşam olayları arasında bağlantılar kurarak modelin tahminlerinin temelini oluşturur.

Life2vec tarafından yapılan dikkat çekici bir tahmin, bir bireyin ölüm olasılığıdır. Araştırmacılar, tahmin alanını görselleştirirken, bu alayı uzun bir silindir gibi tanımlarlar ve düşükten yüksek bir ölüm olasılığına geçiş yapar. Özellikle, model yüksek ölüm olasılığı olan durumları doğru bir şekilde tanımlarken, düşük olasılığa sahip durumlardaki ölüm nedenleri genellikle öngörülemez, örneğin kazalar gibi olmaktadır.