人工智能技术在预测学领域的应用

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随着社会发展和科技进步,人工智能技术对人类的影响与日俱增,其应用领域日益扩大。正如国际知名学者周海中先生曾经所言,随着科技进步,人工智能时代即将到来;届时,人工智能技术将广泛应用到各学科领域,会产生意想不到的效果。人工智能技术目前在预测学领域,尤其是趋势预测算法方面发挥越来越重要的作用。

 

 

预测未来,是人们梦寐以求的一项能力。趋势是事物明确的、可预见的发展方向,而趋势预测是分析未来某段时间内的某种趋势将会产生什么样的方向性变化。人工智能技术在预测学领域,其算法是核心,数据、算力是基础;这一技术得以实用化主要得益于数据的累积与算力,其中趋势预测算法在很多方面起到至关重要的作用。

在经济方面

投资股市的目的是盈利,因此在决定购买哪只股票之前我们会查阅与该公司相关的信息,搜索最近甚至之前与该公司有关的新闻,逛逛炒股方面的贴吧,看看微博上面与该公司有关的消息。如果这个公司的前景明朗(正面报道很多),那么投资该股票的回报率也许会高一些。另外投资股市,还需要会看各种数据,如K线等。有时我们看到某只股票持续走低,并且有上涨的势头了,也许此时是最佳的购入时机,因为该股票有很大可能会触底反弹了。可见人工智能技术中的线性回归算法在股票预测方面的作用很大。

此外,人工智能技术对股价的趋势预测,是一个深度学习的练习项目。其通过机器学习算法,根据过去几年与某只股票相关的K线走势、公司相关报道的情感分析作为数据集,通过训练来得到可以预测股价的机器学习模型,并用该模型对股价进行趋势预测。这时趋势预测算法(如ARIMA模型、LSTM神经网络模型、Prophet模型等)就有可能大显身手。虽然不同的模型会有各自的优势和劣势,但它们对于股价的趋势预测有一定的参考价值。

2021年欧洲杯决赛,许多彩民高手通过分析大量的数据来建立模型,从而做出科学的预测——意大利夺冠;他们利用人工智能技术,建立比赛的趋势预测算法,将赛事随机性的东西筛出去,以求找到有价值投注的比赛。人工智能技术具备人力所不能及的优势,研究数万场比赛的数据,建模后推演的赛果是非常接近事实真相的。对于数据的处理,人工智能技术才是最为强大的体现。

在医疗方面

最近,美国谷歌公司已开发出一种新的趋势预测算法,可预测人的死亡时间,且准确率高达95%。这项技术对医院患者面临的一系列临床问题进行了测试。在研究中,谷歌公司对来自两个医疗中心至少21.6万名成人患者,应用了人工智能技术,测试时间至少为24个小时。研究人员从电子健康记录中获取了大量数据。这项研究发现,该算法可以准确地预测病人的死亡风险、再入院,延长住院时间和出院诊断。在所有情况下,该算法都被证明比以前公布的算法更精确。

人的言语模式可能揭示一个人患精神相关疾病的风险。近年来,研究人员已经将目标转向计算机算法和自然语言处理,帮助心理健康专家分析高危人群的语言,以从他们的讲话中发现线索。美国西奈山医学院、纽约州立精神病学研究所、加州大学洛杉矶分校和其他机构的研究人员使用了一种趋势预测算法来研究93位有风险的人群的言语模式。研究人员表示,该算法可以识别出哪些病人患上了精神病,准确率达到83%。

谷歌公司的研究人员最近还发现了一种新的方法:扫描眼睛并通过趋势预测算法来评估一个人患心脏病的风险。对病人眼睛后部扫描的分析,该公司的软件能够准确地推断多项数据,包括个人的年龄、血压以及他们是否吸烟。然后,这可以用来预测他们患上重大心脏病症的风险:比如心脏病发作。该算法可以使医生更快更容易地分析病人的心血管风险,而不再需要血液测试。

在农业方面

许多国家的农业报告预测,到2027年,精准农业市场将达到129亿美元,因此越来越需要开发能够实时指导管理决策的复杂数据分析解决方案。美国伊利诺伊大学的研究人员最近提供了一种有前途的趋势预测算法,可以更有效、更准确地处理精密农业数据。例如,对于玉米种植来说,决定何时施用氮素肥是一个长期的挑战;由于多种氮素肥施用量和施用时间,包括种植时施用的所有氮素肥和几个发育阶段的分批施用,氮素肥对田间玉米的有害胁迫程度不同。

他们通过一种称为卷积神经网络的机器学习对玉米种植进行了分析。机器学习是人工智能技术的核心,某些类型的机器学习从模式开始,然后要求计算机将所有数据放入这些现有模式中。卷积神经网络可以对现有模式视而不见,取而代之的是,获取少量数据并学习组织数据的模式,类似于人类通过大脑中的神经网络组织新信息的方式。

研究人员主要使用机器学习的方法来生成玉米产量预测。该方法结合了来自不同地形变量,土壤电导率以及玉米田中应用的氮素肥和种子处理的信息。他们借助一种更好的肥料使用模型,实现可以最终帮助农民降低成本,增加玉米产量,并同时减少可持续农业景观的环境足迹。

以上仅从三个方面介绍了人工智能技术在预测学领域的应用。我们可以拿实际数据与预测的结果进行对比分析,计算预测的准确率,分析差异的原因,提出改进的方案,想方设法提高下一次预测的准确率。虽然现实情况千变万化,但是基本原理和解决问题的思路是相通的。

人工智能,使用更复杂的技术来代替人脑决策,通过在数据库中检索分析,建造模型。这些不是重复的任务,而是需要基于复杂的算法和机器学习做出判断,可应用于预测未来发展趋势、做出科学合理的决策。

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