Seit einigen Jahren haben wir Zugang zu fortschrittlichen Wettermodellen, die uns präzise Vorhersagen über das Wetter in unserer Umgebung ermöglichen, und dies umso mehr, als künstliche Intelligenz (KI) auf dem Vormarsch ist. Aber noch nie zuvor hatten wir genaue Vorhersagen über unser eigenes emotionales Wetter und unsere psychische Gesundheit. Dies ist nun nicht mehr der Fall. Wir haben bei OpenSynaps mit Hilfe derKünstliche Intelligenz, Machine Learning und Data MiningEin einzigartiger Algorithmus, der es ermöglicht, die Entwicklung unserer Stimmung über eine Woche hinweg vorherzusagen. Dieser Algorithmus ermöglicht es auch, die verschiedenen Korrelationen oder Beziehungen anzugeben, aus denen sich diese Vorhersage zusammensetzt.
All dies ist auf einfache Weise verfügbar und in einer harmonischen Benutzeroberfläche für eine einfache Bedienung. Testen Sie auf https://app.opensynaps.com/ia
Warum künstliche Intelligenz in der psychischen Gesundheit eingesetzt werden sollte
Künstliche Intelligenz hat das Image, kalt und emotionslos zu sein. Was in gewissem Maße auch zutrifft. Dennoch ermöglicht künstliche Intelligenz auch Dinge, die wir früher nicht tun konnten. Oder die wir konnten, aber zu hohen Kosten. L'künstliche Intelligenz ermöglicht es also, bestimmte Aspekte für ein möglichst breites Publikum zu demokratisieren. Und das betrifft auch die psychische Gesundheit.
Aber Vorsicht, diekünstliche Intelligenz darf den Menschen und die Wärme nicht ersetzen, denn der Kontakt ist nach wie vor von größter Bedeutung. Aus diesem Grund haben wir eine künstliche Intelligenz geschaffen, die Synergien schafft, ohne den so wichtigen menschlichen Kontakt zu ersetzen.
Wie funktioniert die Vorhersage für psychische Gesundheit durch künstliche Intelligenz?
Auf OpenSynaps hatten wir schon vorher ein persönliches Tagebuch mit einer Reihe von anpassbaren Seiten, in die der Benutzer verschiedene Informationen wie z. B. seinen emotionalen Zustand, seine Schlafqualität oder seine Ernährung eintragen konnte. Wir wussten bereits, in welche Richtung wir gehen wollten, also haben wir uns bemüht, die Daten gut zu ordnen. Machine Learning und des Data Mining effizient.
Um eine effektive Vorhersage zu treffen, sind zwei Dinge wichtig. Der verwendete Algorithmus und die Anzahl der Daten. Was die Algorithmen betrifft, so verwenden wir je nach der Anzahl der verfügbaren Daten mehrere.
- Die lineare Regression, wenn wir nur wenige Daten haben. Sie ist sehr effizient, findet aber nur einfache Korrelationen zwischen den einzelnen Elementen.
- Der Machine-Learning-Algorithmus Random Forest die mit Entscheidungsbäumen arbeitet. Dies ist bei einer großen Anzahl von Daten sehr effektiv und ermöglicht es, erweiterte Korrelationen zu finden.
- Der Regressionsalgorithmus Gaussian Linear Regressor (Gaussian Linear Regressor) der noch bessere Ergebnisse ermöglicht als der Algorithmus mit Entscheidungsbäumen, aber noch mehr Daten benötigt.
Funktionsweise von Machine Learning
Zunächst berechnen diese maschinellen Lernalgorithmen die Korrelationen zwischen den verschiedenen persönlichen Elementen wie emotionaler Zustand, Ernährung und Schlafqualität. Wir nutzen diese Ebene, um reale Elemente hinzuzufügen, die den Nutzer beeinflussen könnten, wie die Temperatur, die Mondphase oder auch die Helligkeit. Mithilfe von Korrelationen können wir die Beziehungen zwischen den verschiedenen Elementen abrufen. Zum Beispiel, dass die Schlafqualität mit der Mondphase zusammenhängt. Wenn man diese Korrelationen (Beziehungen) gefunden hat, ist es einfach, Vorhersagen zu treffen. Denn wir wissen, dass bei hoher Mondphase die Schlafqualität sinkt. Das Problem ist nur, diese Korrelationen zu finden und sich in die Tausende von Daten. Und das alles in einer Zeit, die kurz genug ist, um in großem Maßstab demokratisierbar zu sein.
Und durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und diesen Algorithmen von Machine Learning der neuesten Generationen ist dies möglich.
Die Bedeutung von Einfachheit bei Machine Learning und künstlicher Intelligenz
Wie bereits gesagt, wird künstliche Intelligenz oft als kalt und unmenschlich abgelehnt, und zwar insbesondere in sozialen, medizinischen Bereichen, wo Wärme und Gastfreundschaft Teil jedes erfolgreichen Prozesses sind.
Aus diesem Grund ist es wirklich wichtig, eine einfache und spielerische Erfahrung des Machine Learning und derkünstliche Intelligenz. Auf OpenSynaps verwenden wir prozedurale künstliche Intelligenz, um die Hypnosesitzungen zu generieren, LLM-Künstliche Intelligenz (Large Language Model) für unseren KI-Psychologen sowie Machine-Learning- und Data-Mining-Algorithmen, um unsere Vorhersagen und Korrelationen zu erstellen. Dennoch bleibt es für die Endnutzer extrem einfach. Diese sehen nicht die ganze Komplexität dahinter, sondern nur das Ergebnis, das in einer einfachen und spielerischen Schnittstelle angezeigt wird. Eine Schnittstelle, die man sogar als kindlich bezeichnen könnte. Große Schaltflächen, viele Farben, vielleicht sogar zu viele!
Aber dadurch wird die künstliche Intelligenz menschlicher und das maschinelle Lernen demokratisiert. Denn auch wenn es sich dabei um komplexe Technologien handelt, ist das Ergebnis dennoch einfach.
Künstliche Intelligenz: Der Ferrari oder der Stadtvan?
Ein Bild, das ich gerne verwende, ist der Vergleich mit einem Auto. Jeder träumt von einem Ferrari, aber oft ist man in einem VW-Bus viel besser aufgehoben. Warum ist das so? Ganz einfach, weil der Ferrari schwer zu fahren ist, hart auf den Stoßdämpfern sitzt, viel verbraucht, wenig Platz hat und wir ständig Angst haben, ihn zu beschädigen. Der VW-Bus verbraucht wenig, ist recht einfach zu parken und ermöglicht ein recht komfortables Reisen.
Und genau so verhält es sich mit der psychischen Gesundheit. Wir wollen nicht in einem Ferrari sitzen. Schnell zu fahren und bemerkt zu werden, interessiert uns nicht. Wir wollen es bequem und warm haben und ohne Druck fahren.
Auf OpenSynaps haben wir versucht, genau das zu erreichen. Einen Ferrari-Motor in einem VW-Bus zu verstecken. Denn bei der psychischen Gesundheit geht es um Wärme, Komfort und Entspannung. Was der Ferrari, um die Komplexität und Kälte der künstlichen Intelligenz zu verstehen, nicht entspricht.
Zum Abschluss: Künstliche Intelligenz in der psychischen Gesundheit
L'künstliche Intelligenz ermöglicht Dinge, die für Psychologen, Psychotherapeuten und Fachkräfte im Bereich der psychischen Gesundheit unmöglich sind. Dennoch macht sie mit ihrer Aura der Kälte und Komplexität und der Angst vor dem großen Austausch Angst.
Bei OpenSynapsStattdessen schlagen wir vor, künstliche Intelligenz zu nutzen, um den Zugang zu psychischer Gesundheit für alle zu demokratisieren. Mit unserer prozeduralen künstlichen Intelligenz zur Generierung von Hypnosesitzungen, unserer künstlichen Intelligenz LLM (GPT) Psychologen KI und nun auch unserem fortschrittlichen maschinellen Lernen anhand von Nutzerdaten sind wir in der Lage, einen beispiellosen Service anzubieten, online, völlig selbstständig und zu jeder Zeit.
Und das auf einfache und spielerische Weise verpackt.
Testen Sie all das auf https://app.opensynaps.com/ia
