Foto: Ahmad Hashim
Het nieuws wordt vaak de 'eerste ruwe schets van de geschiedenis' genoemd, de eerste scheur in het begrijpen van de worstelingen en triomfen van onze tijd. Een nieuwe kunstmatige intelligentie-engine kan deze ontwerpen echter misschien verzamelen om de toekomst te achterhalen. Door geavanceerde computationele technieken te gebruiken om twee decennia verhalen uit de New York Times en andere bronnen te doorlopen, denken Microsoft-onderzoeker Eric Horvitz en Technion-Israel Institute of Technology-wetenschapper Kira Radinsky dat ze misschien in staat zijn om de onderliggende verbindingen tussen real-world evenementen te identificeren en voorspellen wat er zal gebeuren.
De truc is dat veel nieuwswaardige gebeurtenissen - rellen, uitbraken van ziekten - volgens de BBC worden voorafgegaan door andere, minder dramatische nieuwsverhalen. Maar door zo'n enorme rijkdom aan verhalen door te graven, kunnen deze anders over het hoofd geziene associaties worden teruggetrokken.
In hun onderzoeksartikel zeggen de twee wetenschappers dat ze met behulp van een combinatie van gearchiveerde nieuwsrapporten en realtime gegevens verbanden konden zien tussen droogte en stormen in delen van Afrika en cholera-uitbraken.
In 1973 publiceerde de New York Times bijvoorbeeld nieuws over een droogte in Bangladesh en in 1974 meldde het een cholera-epidemie.
Na berichten over een andere droogte in hetzelfde land in 1983, meldde de krant opnieuw de dood van cholera in 1984.
"Waarschuwingen over een stroomafwaarts risico op cholera hadden bijna een jaar van tevoren kunnen worden uitgegeven", schreven onderzoekers Eric Horvitz, directeur van Microsoft Research, en Kira Radinsky, promovendus bij Technion-Israel Institute of Technology.
Dit model betekent niet noodzakelijkerwijs dat droogte voor Bangladesh altijd tot cholera zal leiden. Maar door de gebeurtenissen met het oog op de toekomst te bekijken, kan een dreigende droogte een teken zijn voor Bengaalse waterbeheerders om hun behandelprogramma's beter in de gaten te houden, of voor gezondheidswerkers om op hun hoede te zijn voor een uitbraak.
Vergelijkbare links tussen droogte en cholera, zegt MIT's Technology Review, werden geïdentificeerd voor Angola.
In vergelijkbare tests met voorspellingen van ziekte, geweld en een aanzienlijk aantal doden waren de waarschuwingen van het systeem tussen 70 en 90 procent van de tijd correct.
Technieken zoals deze worden de hele tijd in de wetenschap gebruikt. Neurale netwerken, machine learning en kunstmatige intelligentie benaderingen hebben YouTube helpen ontdekken - zonder menselijke tussenkomst - wat katten zijn en hebben paleontologen geholpen de fossiele jacht te versnellen. Omdat ze enorme hoeveelheden gegevens kunnen analyseren, zijn computers bijzonder geschikt om enkele niet-voor de hand liggende trends uit de geschiedenis te halen. Tom Simonite van het MIT:
Veel dingen over de wereld zijn de afgelopen decennia veranderd, maar de menselijke natuur en veel aspecten van het milieu zijn hetzelfde gebleven, zegt Horvitz, dus software kan in staat zijn om patronen te leren van zelfs zeer oude gegevens die kunnen suggereren wat ons te wachten staat. "Ik ben persoonlijk geïnteresseerd in het verder terug in de tijd brengen van gegevens", zegt hij.
Meer van Smithsonian.com:
Zonder menselijk toezicht leren 16.000 computers katten herkennen.
Fossielen vinden gaat High Tech
