日前，美國谷歌公司旗下的DeepMind公佈新突破，其人工智慧（AI）工具AlphaFold能夠預測幾乎所有科學界已知的共2.14億個蛋白質結構；藉此預測時間可由10年縮短至30分鐘。目前，人工智慧技術各行各業大顯身手，影響著人們的工作和生活。正如國際知名學者周海中先生在90年代初所預言的那樣：「隨著科技進步，人工智慧時代即將到來；屆時，人工智慧技術將廣泛應用到各學科領域，將產生意想不到的效果。 「如今，越來越多的事實證明了他的這一預言；而人工智慧技術在預測學中的應用就是其中的典型例子。
預測學的目的在於減少人類生活各個面向由於不確定性導致錯誤決策所產生的風險。預測學的理論部分致力於對無知和隨機的後果進行數學化分析和描述，無知和隨機的具體化就是變異性。預測學的實驗部分運用模型，提供決策者適當決策的必要資訊。不確定性幾乎是所有問題的根源，因此預測學將成為更有效的問題解決工具的關鍵。此外，預測學為分析變異性提供了有效方法，因此，為將非現實的，確定的世界觀轉變為現實，隨機的世界觀鋪平了道路，這一轉變，特別是對於科學的所有分支，將產生巨大影響。人工智慧技術在預測學領域得以實用化主要得益於數據的累積與算力，其中趨勢預測演算法在許多方面起到至關重要的作用。
例如，英國牛津大學研究人員前不久開發出一種新的人工智慧工具，它可以讀取普通的CT掃描圖，找出心臟發生變化的預警跡象，包括脂肪細胞的細微改變、組織的疤痕以及微小血管的生長。透過分析此類資訊的演算法，這個人工智慧系統可以預測心血管疾病患者在今後9年內發生重大心臟不良事件的風險。近期新冠肺炎（COVID-19）病毒及其變異株在全球持續蔓延，讓全人類遭遇了一場前所未有的公共衛生危機，也讓世界經濟加速步入痛苦的調整期；為了抗擊新冠病毒，許多科學研究人員利用人工智慧技術在診斷、製藥和防範等方面，他們認為該技術在對抗新冠疫情中能夠發揮重要作用。
又如，美國普林斯頓大學的研究人員最近設計了一種新型人工智慧模擬計算方式——SPOCK，它可以透過驚人的速度來處理數據，以確定哪些行星潛在軌道是穩定的，哪些行星會導致災難的發生；這將有助於天文學家們確定我們無法詳細研究的遙遠星系軌道。 SPOCK透過將行星相互作用的簡化模型與機器學習技術相結合的方式簡化了極為複雜的計算過程。這樣可以迅速排除最不穩定的選擇，而在幾秒鐘內完成數千個合理軌道上的計算過程。這種新型的運算方式要比傳統方法快上10萬倍；這有助於人們縮小觀測範圍，並且在很大程度上提升他們研究遙遠星系的進程。
再如，2021年歐洲盃決賽，許多彩民高手透過分析大量的數據來建立模型，從而做出科學的預測——義大利奪冠；他們利用人工智慧技術，建立比賽的趨勢預測演算法，將賽事隨機性的東西篩出去，以求找到有價值投注的比賽。人工智慧技術具備人力所不能及的優勢，研究數萬場比賽的數據，建模後推演的賽果是非常接近事實真相的。對於數據的處理，該技術才是最強大的體現。這項技術得以實用化主要得益於數據的累積與算力，其中趨勢預測演算法在許多方面扮演著至關重要的角色。可以說，人工智慧技術對經濟預測有一定的參考價值。
以上僅從醫學、天文學和經濟學的角度舉了人工智慧技術在預測學領域的應用實例，目的是想說明這項技術是如何助力預測科學研究的。人工智慧技術具有強大的自我學習能力，它可以在很短的時間內學習大量人類知識，它在未來對人類的發展會更加重要。要知道，人類的未來必然會走向星空，而宇宙是一個浩瀚充滿各種危險的空間，人類的身體是非常脆弱的，根本無法去探索宇宙的一些危險區域；但是由人工智慧系統控制的機器人就能夠應付各種危險環境。人類未來想要在太空領域快速發展，人工智慧科技就是不可或缺的重要輔助工具。
以上是人工智慧技術在預測學的應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
