這個(gè)新的人工智能研究“你的生活故事”，以預(yù)測(cè)它可能如何結(jié)束

想象一下，能夠告訴人工智能關(guān)于你生活的細(xì)節(jié)——你的工作、你的飲食習(xí)慣、你 4 歲時(shí)摔斷了一只手臂——并讓它預(yù)測(cè)最有可能的健康風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于像你這樣的人。

這聽(tīng)起來(lái)像是純粹的科幻小說(shuō)，但一項(xiàng)新的研究表明，這項(xiàng)技術(shù)并不遙遠(yuǎn)。如果你仔細(xì)想想，它并不像聽(tīng)起來(lái)那么可怕。

長(zhǎng)期以來(lái)，科學(xué)家們一直在將我們的生活、飲食和睡眠方式與它如何影響我們早逝的風(fēng)險(xiǎn)或發(fā)展某些疾病.有了人工智能，現(xiàn)有數(shù)據(jù)可以更快、更全面地處理。

來(lái)自東北大學(xué)、丹麥技術(shù)大學(xué)和丹麥哥本哈根大學(xué)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)利用600萬(wàn)丹麥人的數(shù)據(jù)訓(xùn)練了他們的人工智能引擎，以測(cè)試這種預(yù)測(cè)引擎的可行性。

他們發(fā)現(xiàn)，支持大型語(yǔ)言模型 （LLM） 的相同訓(xùn)練技術(shù)為機(jī)器人提供動(dòng)力比如ChatGPT，也可以應(yīng)用于生活事件。

人工智能不是研究單詞和句子之間的關(guān)系，而是弄清楚我們生活中發(fā)生的一切之間的關(guān)系。

“在某種程度上，人類(lèi)生活的整個(gè)故事也可以被認(rèn)為是一個(gè)人可能發(fā)生的許多事情的一個(gè)巨大的長(zhǎng)句，”說(shuō)Sune Lehmann，丹麥技術(shù)大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)家。

“這個(gè)模型比許多其他模型更全面地反映了人類(lèi)生活的世界。

這個(gè)被稱為life2vec的新模型利用“嵌入空間”——現(xiàn)實(shí)世界中的某些東西被賦予計(jì)算機(jī)可以讀取的數(shù)學(xué)形式——來(lái)找出健康因素、教育背景、收入水平和其他一切因素之間的聯(lián)系。影響死亡率.

當(dāng)對(duì)已知的死因進(jìn)行測(cè)試時(shí)，人工智能在預(yù)測(cè)某人死亡的方式和時(shí)間方面被證明比目前的方法更好——盡管仍然有很多事件，如車(chē)禍，模型無(wú)法預(yù)見(jiàn)。

人工智能還能夠預(yù)測(cè)性格的某些方面，例如外向性。

像這樣的高級(jí)人工智能工具顯示出發(fā)現(xiàn)人類(lèi)無(wú)法看到的過(guò)于復(fù)雜的模式的巨大潛力，這意味著可以更好地理解兩者之間的關(guān)系我們?nèi)绾紊?/a>以及我們的健康和幸福程度。

盡管取得了這些成功，但研究人員仍敦促謹(jǐn)慎行事：這些數(shù)據(jù)目前僅適用于丹麥人，因此嵌入了社會(huì)人口學(xué)偏見(jiàn)。

該團(tuán)隊(duì)還希望看到擔(dān)憂關(guān)于隱私以及在此之前處理的個(gè)人數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)世界中使用。

“盡管我們使用預(yù)測(cè)來(lái)評(píng)估這些模型的好壞，但該工具不應(yīng)該用于對(duì)真人的預(yù)測(cè)。說(shuō)來(lái)自東北大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家 Tina Eliassi-Rad。

“這是一個(gè)基于特定人群的特定數(shù)據(jù)集的預(yù)測(cè)模型。

該研究已發(fā)表在自然計(jì)算科學(xué).

寶寶起名