Hvordan AI hjelper Intel-byråer med å finne nåler i høstpakken

I juli i fjor ble mer enn to dusin mennesker skadet under en skyting på en nattklubb i Little Rock, Arkansas, en hendelse som var gjengrelatert, ifølge lokal og nasjonal medieomtale.

Hvis du var en analytiker i det amerikanske etterretningsfellesskapet som dekker terrorismespørsmål relatert til Russland, ville den konklusjonen ikke interessert deg. Det som imidlertid ville stoppet deg i sporene dine, var at neste dag twitret det russiske konsulatet at angrepet kan ha vært terrorisme som involverte russere.

I flommen av nyhetsdekning av angrepet og den utallige andre utviklingen i verden, har du kanskje gått glipp av terrorisme-teorien. Tross alt kan mennesker bare behandle så mye informasjon manuelt. Men hvis du hadde brukt et nytt visualiseringsverktøy fra kunstig intelligens oppstart primer, ville du sett den intense interessen i russiske medier om Little Rock-angrepet. Selv om denne teorien til slutt viste seg å være feil, hadde du i det minste vært klar over muligheten og vært i stand til å ta noen avgjørelser om hva du ønsket å rapportere til overordnede.

I dag kommer Primer ut av stealth. Oppstart av 35-personer, som nylig avsluttet en serie en finansieringsrunde i serie 14.7 millioner dollar, har utviklet et maskinlæringssystem som raskt kan søke gjennom flere titalls millioner datakilder - nyhetsartikler, akademiske artikler, innlegg i sosiale medier og så videre - for å overflate hvilke typer informasjon som er essensiell for både etterretningsanalytikere og bedriftsanalytikere. Systemet er også i stand til å levere de mest fremtredende datapunktene på naturlig språk som nærmer seg nivået av hva en menneskelig analytiker kan skrive.

Primers første kunder er In-Q-Tel, et nonprofit venturekapitalfirma som investerer i selskaper som utvikler teknologier som er nyttige for CIA og andre etterretningsbyråer; Walmart og Singapores suverene formuefond på $ 100 milliarder dollar, GIC.

"For oss er det store målet å bygge en teknologi som kan lese og skrive, og hjelpe oss å forstå verden," sa Primer CEO Sean Gourley, "ettersom den blir stadig mer ustabil, usikker og kompleks."

Primers tonehøyde for bedrifter og myndigheter er teknologiens evne til å sile gjennom enorme mengder data. I følge IDC vil den totale mengden data som produseres globalt vokse fra 16.1 zettabyte (en billion gigabyte) i 2016 til 163 zettabyte med 2025. Av dette vil 5.2 zettabyte bli utsatt for dataanalyse av 2025, 50 ganger mer enn i fjor. Kunstige intelligenssystemer forventes å berøre rundt 1.4 zettabyte av 2025, 100 ganger mer enn i fjor.

Dette er store tall, og Primer mener at teknologien kan hjelpe kundene sine med å finne den meningsfulle informasjonen som bor ytterst på den lange halen, ting som kan være skjult i, som Gourley uttrykker det, det syvende ledd på side 163 of an obscure rapportere. En menneskelig analytiker har kanskje aldri tid på dagen sin til å avdekke noe så dypt i bunken, men Primers system er ment å fremheve det hvis det samsvarer med analytikernes interesser - og gjør det på en måte som er lett å fordøye og gi videre til andre.