- Они строятся на основе старых статистических данных, на которых ИИ обучают, прежде чем его выпустят в "люди". Наша модель сама создает разные варианты новой реальности, в которой ей предстоит оказаться и, рассчитав каждый, всегда выбирает из них оптимальный, - говорит профессор Терентьев. Казалось бы, при таком подходе, да еще и неопределенности большинства параметров, вы получите "огромное дерево вариантов". Обсчет только каждой "ветви" - гигантское число итераций.
По словам авторов, в этом и заключается уникальность их разработки. Ими создан алгоритм, который позволяет во много раз сократить число итераций, отсекая все не лучшие решения. При этом результаты модели на 10% лучше, чем используемые сегодня методики.
- Для наглядности приведу самый простой пример, - говорит Терентьев. - Скажем, руководству региона надо решить, какое с учетом его специфики топливо здесь лучше - газ, нефть, уголь. Критериев для оценки множество - цена, экология, доставка и т.д. Причем мы не знаем, что будет в ближайшем будущем, скажем, цена может резко упасть или подняться. То есть ситуация в будущем весьма неопределенная. Так вот, чтобы ни произошло, модель всегда будет выдавать оптимальное решение. Эти модели можно использовать в любых сферах - в экономике, медицине, информационных системах и даже в политике.