फोटो: अहमद हाशिम
समाचार को अक्सर "इतिहास का पहला मोटा मसौदा" करार दिया जाता है, जो हमारे समय के संघर्षों और विजय की भावना पर पहली दरार है। हालांकि, एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता इंजन भविष्य का पता लगाने के लिए उन ड्राफ्ट्स को काट सकता है। न्यूयॉर्क टाइम्स की कहानियों और अन्य संसाधनों के दो दशकों के माध्यम से पार्स करने के लिए उन्नत कम्प्यूटेशनल तकनीकों का उपयोग करके, Microsoft शोधकर्ता एरिक होर्विट्ज़ और तकनीक-इज़राइल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के वैज्ञानिक किरा रेडिंस्की, सोचते हैं कि वे वास्तविक दुनिया की घटनाओं के साथ अंतर्निहित कनेक्शन की पहचान करने में सक्षम हो सकते हैं। भविष्यवाणी करें कि आगे क्या होगा।
चाल यह है कि बीबीसी के मुताबिक, कई नए-नए आयोजन, दंगे, बीमारी का प्रकोप, अन्य कम नाटकीय समाचारों से पहले होते हैं। लेकिन, कहानियों की इतनी बड़ी मात्रा में खुदाई करके, इन अन्यथा अनदेखी संघों को बाहर निकाला जा सकता है।
अपने शोध पत्र में, दो वैज्ञानिकों का कहना है कि संग्रहीत समाचार रिपोर्टों और वास्तविक समय के आंकड़ों के मिश्रण का उपयोग करके, वे अफ्रीका के कुछ हिस्सों और हैजा के प्रकोपों के बीच सूखे और तूफान के बीच संबंध देखने में सक्षम थे।
उदाहरण के लिए 1973 में न्यूयॉर्क टाइम्स ने बांग्लादेश में सूखे की खबर प्रकाशित की, और 1974 में इसने एक महामारी की सूचना दी।
उसी देश में 1983 में एक और सूखे की रिपोर्ट के बाद, अखबार ने 1984 में हैजा से होने वाली मौतों की फिर से रिपोर्ट की।
"हैजा के डाउनस्ट्रीम जोखिम के बारे में अलर्ट लगभग एक साल पहले जारी किया जा सकता था, " शोधकर्ताओं ने एरिक होर्विट्ज़, माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च के निदेशक और केरा रेडिंस्की, जो कि टेक्नियन-इज़राइल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में पीएचडी के छात्र थे।
इस मॉडल का यह मतलब नहीं है कि बांग्लादेश के लिए, सूखे से हमेशा हैजा होगा। लेकिन, भविष्य के लिए एक आंख के साथ होने वाली घटनाओं को देखने से, एक आसन्न सूखा बांग्लादेशी जल प्रबंधकों के लिए एक संकेत हो सकता है कि वे अपने उपचार कार्यक्रमों पर कड़ी नजर रखें, या स्वास्थ्य कर्मियों के लिए प्रकोप से सावधान रहें।
MIT की टेक्नोलॉजी रिव्यू, सूखे और हैजा के बीच इसी तरह के लिंक की पहचान अंगोला के लिए की गई थी।
इसी तरह के परीक्षणों में बीमारी, हिंसा और मौतों की महत्वपूर्ण संख्या के पूर्वानुमान में, सिस्टम की चेतावनी 70 से 90 प्रतिशत के बीच सही थी।
इस तरह की तकनीकों का उपयोग हर समय विज्ञान में किया जाता है। न्यूरल नेटवर्क, मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एप्रोच ने यूट्यूब को खोजने में मदद की है- मानव हस्तक्षेप के बिना- बिल्लियों क्या हैं और जीवाश्म विज्ञानियों को जीवाश्म के शिकार में तेजी लाने में मदद मिली है। क्योंकि वे डेटा के विशाल स्वैट्स का विश्लेषण कर सकते हैं, कंप्यूटर विशेष रूप से कुछ गैर-स्पष्ट रुझानों को बाहर निकालने के लिए उपयुक्त हैं जो इतिहास को दोहराते हैं। MIT के टॉम सिमोनिट:
हाल के दशकों में दुनिया के बारे में बहुत सी चीजें बदल गई हैं, लेकिन मानव स्वभाव और पर्यावरण के कई पहलुओं पर एक समान रहा है, होर्विट्ज़ कहते हैं, इसलिए सॉफ़्टवेयर बहुत पुराने डेटा से पैटर्न सीखने में सक्षम हो सकता है जो सुझाव दे सकता है कि आगे क्या है। "मैं व्यक्तिगत रूप से समय में डेटा वापस पाने में दिलचस्पी रखता हूं, " वे कहते हैं।
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