Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Технологии искусственного интеллекта помогут реабилитации бездомных
Исследовательская группа Центра искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ под руководством Ивана Ямщикова разработала модель для прогнозирования успешности реабилитации бездомных. С вероятностью около 80 процентов она предсказывает эффективность работы с клиентами организаций для бездомных.
Проект представлен на конференции, посвященной деятельности социальных центров. Сегодня проблема бездомности в России не изучена: не существует достоверной статистики о количестве таких людей в стране, крайне мало исследований на эту тему. Проект благотворительной организации «Ночлежка» и Лаборатории естественного языка ВШЭ — Яндекс в рамках программы Центра ИИ НИУ ВШЭ — это одна из первых попыток применить методы машинного обучения для изучения способов реабилитации бездомных.
В «Ночлежке» уже несколько лет работает электронная система МКС (Многофункциональный кабинет соцработника), в которую специалисты по социальной работе и юристы заносят информацию о сопровождении подопечных и оказанных услугах. Всего в базе данных 12 891 уникальный клиент. В исследовании Лаборатории естественного языка ВШЭ — Яндекс о прогнозировании исходов контрактов использована информация о 3219 клиентах, имеющих хотя бы один контракт. Обучение и проверка модели проходили на выборке из 6528 контрактов, заключенных с этими клиентами.
«Клиент» и «контракт» — термины Многофункционального кабинета соцработника. Под контрактом понимается услуга, которую может получить клиент МКС с участием соцработника. Всего таких контрактов (услуг) 43, например, временная регистрация по адресу «Ночлежки», восстановление или получение паспорта и другие.
«Первая задача, которую мы решали, — это предсказание успешности контракта, — рассказывает о ходе исследования Анна Быкова, аналитик Лаборатории естественного языка ВШЭ — Яндекс. — Для того, чтобы научить машину что-то делать, необходимо подготовить информацию. На основе комментариев базы данных кабинета соцработника “Ночлежки” мы выделили признаки по категориям клиентов. Также мы выбрали статусы контрактов, которые можно считать успешными (контракты выполнены полностью) и неуспешными (контракт не выполнен по причинам, связанным с клиентом)».
Каждый клиент был представлен в датасете строкой с 93 признаками, но, по мнению исследователей, «данных много не бывает». Любая информация помогает точнее спрогнозировать вероятность успешного завершения контракта, а это, в свою очередь, дает соцработникам больше возможностей помочь реальному человеку, попавшему в тяжелую жизненную ситуацию. Признаки загружались в модели машинного обучения.
Модель предсказывала вероятность успешного завершения того или иного контракта. Точность предсказаний модели при проверке составила 80 процентов. Самым сложным для выполнения оказался контракт «Получение гражданства», а самым реально выполнимым — «Временная регистрация по адресу “Ночлежки”».
Несмотря на эффективность работы искусственного интеллекта, исследователи подчеркивают важность человеческого фактора в принятии решений. «Мы даем инструмент, рассказываем, как им пользоваться, а то, как интерпретировать результат с этической стороны, — уже задача специалистов. Речь идет о людях, и решение принимает социальный работник», — поясняет Анна Быкова.
Ученые планируют совершенствовать модель с помощью подбора гиперпараметров, использования ансамблевых методов и различных архитектур нейросетей, проводить эксперименты с синтетическими данными, полученными в результате компьютерного моделирования. Также в планах — изучение данных других регионов, проверка гипотезы о влиянии гуманитарных проектов на дальнейшее обращение к социальным работникам.
«Мы хотим проверить гипотезу о том, что клиент, посетивший один из пунктов оказания гуманитарных услуг “Ночлежки” (пункт обогрева, “Ночной автобус”, “Ночной приют”, “Культурная прачечная” и пр.), с большей вероятностью примет решение “уйти с улицы” и обратиться за помощью к соцработникам. В терминах МКС это означает, что с ним будет связан хотя бы один “контракт”», — говорит аналитик Лаборатории естественного языка ВШЭ — Яндекс Николай Филиппов.
Telegram 
Дзен 
VK Крупнейшее в мире озеро, Каспийское море, давно теряет свой объем по разным причинам, специалисты указывают на перемены климата как глобального, так и регионального. Российские океанологи недавно обнаружили на севере Каспия новый остров, очередное подтверждение обмеления моря. Naked Science связался с учеными, открывшими участок суши, и выяснил подробности.
Ученые не раз описывали, как живущие в дикой природе приматы, слоны и птицы изготавливали и применяли орудия, но о подобных примерах среди морских животных сообщалось реже. Недавно американские и британские исследователи китов наблюдали такое поведение у косаток: млекопитающие использовали обрывки водорослей по аналогии с мочалкой — в процессе взаимного груминга.
Боеголовки, размещенные на орбите, наносят удар быстро и по любой точке Земли — широко расхожая и в корне неверная картина. О планах космического базирования боеголовок пишут СМИ и спорят в интернете. Однако их размещение на орбите не дает боевых преимуществ: напротив, оно намного проигрывает МБР в эффективности. Разберемся, почему это так.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Выбросы углекислого газа, которые возникнут при сжигании доказанных запасов ископаемого топлива всего 200 компаний, будут настолько велики, что для их компенсации нужны новые леса в десятки миллионов квадратных километров. По крайней мере, так считают авторы новой научной работы. Однако исследование их предшественников ставит эти выводы под серьезное сомнение.
Нарастающий в последние десятки лет пластиковый кризис многие годы пытались решить наращиванием вторичной переработки пластика. Ученые выяснили, что такие переработанные полимеры негативно повлияли на развитие подопытных животных.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
В ЮФУ придумали новый остроумный способ тестировать ИИ на способность работать в реальных ситуациях использования русского языка. Исследователи искусственного интеллекта из МИИ ИМ ЮФУ предлагают использовать интеллектуальные языковые игры, как пример — заставлять ИИ отвечать на вопросы из архива телевикторины «Что? Где? Когда?» и «Своей игры». Инициативу прокомментировал опытный игрок.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно