Штучны інтэлект навучыўся прадказваць лёс законапраектаў у ЗША

Выкарыстоўваючы алгарытмы машыннага навучання, заснавальнік кампаніі Skopos Labs Джон Нэй (John Nay) стварыў сістэму штучнага інтэлекту, здольную з высокай дакладнасць прадказваць, ці будзе законапраект прыняты Кангрэсам ЗША ці ж адхілены. Для гэтага выкарыстоўваецца тэкст законапраекта і яшчэ каля дзясятка зменных.

Нэй выкарыстаў дадзеныя па законапраектах, якія праходзілі праз Кангрэс з 103-га склікання (1993-1995) па 113-й скліканне (2013-2015 гг.). У сістэму закладваліся тэксты законапраектаў, а таксама розныя дадзеныя, у тым ліку колькасць аўтараў праекта, месяц, калі ён быў унесены, прадстаўлялі ці аўтары праекту партыю большасці ў сваёй палаце і гэтак далей. Спачатку Нэй прагнаў праз нейрасецівы дадзеныя пра законапраекты, якія разглядалі 103-й — 106-й склікання Кангрэсу, а потым паспрабаваў прадказаць вынікі галасавання па законапраектах 107-га склікання. На наступным этапе ў навучальную падборку дадаваліся дадзеныя 107-га склікання і прадказваліся вынікі 108-га і гэтак далей.
Часткай распрацаванай Нэем сістэмы быў алгарытм аналізу мовы дакументаў. Ён улічваў не толькі значэнні слоў, але і сувязь іх з навакольнымі словамі, прадстаўляючы ўвесь сэнсавы бок тэксту ў выглядзе сукупнасці лікаў. Тры іншых алгарытмы звязвалі кантэкстуальнымі дадзенымі з шанцамі законапраектаў на поспех. Нарэшце, чацвёрты алгарытм выдаваў канчатковы прагноз.
Кангрэс ЗША адхіляе 96% законапраектаў, так што адмоўны прагноз у большасці выпадкаў будзе верным. Але Нэй хацеў, каб сістэма ацэньвала верагоднасць праходжання закона, так што яго алгарытм не проста паказвае, будзе прыняты праект ці не, але і прадказвае працэнт галасоў, пададзеных за яго. У выніку ён дамогся, што яго нейрасецівы прадказалі лёс законапраектаў на 60% лепш, чым простае угадванне.
Таксама Нэй змог усталяваць некаторыя фактары, якія ўплываюць на лёс закона. Шанцы на прыняцце павышаюцца, калі аўтар прадстаўляе партыю большасці ці ж калі аўтар абраны ў Кангрэс не ўпершыню. Для праектаў, звязаных з кліматам, словы «ўздзеянне» і «эфект» павышаюць шанцы на станоўчае галасаванне Палаты прадстаўнікоў, а «глабальны» і «пацяпленне» зніжаюць. Адмоўна ўплываюць на лёс законаў у галіне аховы здароўя тэрміны Medicaid і «перастрахаванне», прычым гэта дакладна і для Сената, і для Палаты прадстаўнікоў. У законапраектах, звязаных з патэнтамі, тэрмін «праграмнае забеспячэнне» зніжае шанцы на прыняцце ў Палаце прадстаўнікоў, а «вылічэнне» (computation) аказвае той жа эфект у Сенаце.
Паводле Science Pro