Prognozuojame orus, akcijų rinkas, sporto rezultatus — o kas, jei galėtume prognozuoti ir savo emocijas? Joshua Curtiss, Northeastero universiteto taikomosios psichologijos profesorius, bando atsakyti būtent į šį klausimą. Jo vadovaujama Skaičiuojamosios klinikinės psichologijos laboratorija tiria, kaip mašininio mokymosi modeliai gali nuspėti žmogaus emocinę būseną.
Pilotiniame tyrime, kuriame dalyvavo 32 žmonės, Curtiss sekė keturias pagrindines emocijas: pasitenkinimą, linksmumą, liūdesį ir nerimą. Tyrėjas išbandė kelis prognozavimo modelius ir rado, kad skirtingoms emocijoms geriausiai tinka skirtingi metodai. Pasitenkinimą ir linksmumą tiksliausiai prognozavo modelis, besiremiantis ankstesniais žmogaus duomenimis — kitaip tariant, jūsų vakarykštė nuotaika gana gerai nuspėja rytdienos. O štai liūdesiui ir nerimui geriausiai pasirodė ansamblinis modelis, sujungiantis kelių atskirų modelių rezultatus į vieną prognozę.
Kodėl tai svarbu? Curtiss argumentuoja, kad dabartinis psichikos sutrikimų gydymas — будь tai terapija ar vaistai — dažnai veikia principu „vienas dydis tinka visiems". Tačiau žmonės pernelyg skirtingi, kad toks požiūris būtų efektyvus kiekvienam. „Galbūt yra geresnių būdų personalizuoti psichikos sveikatos priežiūrą ir geriau suprasti kiekvieną žmogų atskirai", — sako Curtiss.
Jei dirbtinis intelektas galėtų iš anksto numatyti, kada žmogui gresia nerimo priepuolis ar depresijos epizodas, gydytojai galėtų pasiūlyti individualizuotą, prevencinę pagalbą — dar prieš tai, kai simptomai tampa sunkūs. Nors iki programėlės, kuri ryte pasakytų „šiandien jausitės prastai, skirkite laiko pasivaikščiojimui", dar toli, technologinis pagrindas jau dedamas.
Šaltiniai: https://medicalxpress.com/news/2026-05-ai-future.html
