隨著社會發(fā)展和科技進(jìn)步，人工智能技術(shù)對人類的影響與日俱增，其應(yīng)用領(lǐng)域日益擴(kuò)大。正如國際知名學(xué)者周海中先生曾經(jīng)所言，隨著科技進(jìn)步，人工智能時(shí)代即將到來;屆時(shí)，人工智能技術(shù)將廣泛應(yīng)用到各學(xué)科領(lǐng)域，會產(chǎn)生意想不到的效果。人工智能技術(shù)目前在預(yù)測學(xué)領(lǐng)域，尤其是趨勢預(yù)測算法方面發(fā)揮越來越重要的作用。

預(yù)測未來，是人們夢寐以求的一項(xiàng)能力。趨勢是事物明確的、可預(yù)見的發(fā)展方向，而趨勢預(yù)測是分析未來某段時(shí)間內(nèi)的某種趨勢將會產(chǎn)生什么樣的方向性變化。人工智能技術(shù)在預(yù)測學(xué)領(lǐng)域，其算法是核心，數(shù)據(jù)、算力是基礎(chǔ);這一技術(shù)得以實(shí)用化主要得益于數(shù)據(jù)的累積與算力，其中趨勢預(yù)測算法在很多方面起到至關(guān)重要的作用。

在經(jīng)濟(jì)方面

投資股市的目的是盈利，因此在決定購買哪只股票之前我們會查閱與該公司相關(guān)的信息，搜索最近甚至之前與該公司有關(guān)的新聞，逛逛炒股方面的貼吧，看看微博上面與該公司有關(guān)的消息。如果這個(gè)公司的前景明朗(正面報(bào)道很多)，那么投資該股票的回報(bào)率也許會高一些。另外投資股市，還需要會看各種數(shù)據(jù)，如K線等。有時(shí)我們看到某只股票持續(xù)走低，并且有上漲的勢頭了，也許此時(shí)是最佳的購入時(shí)機(jī)，因?yàn)樵摴善庇泻艽罂赡軙|底反彈了?？梢娙斯ぶ悄芗夹g(shù)中的線性回歸算法在股票預(yù)測方面的作用很大。

此外，人工智能技術(shù)對股價(jià)的趨勢預(yù)測，是一個(gè)深度學(xué)習(xí)的練習(xí)項(xiàng)目。其通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，根據(jù)過去幾年與某只股票相關(guān)的K線走勢、公司相關(guān)報(bào)道的情感分析作為數(shù)據(jù)集，通過訓(xùn)練來得到可以預(yù)測股價(jià)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并用該模型對股價(jià)進(jìn)行趨勢預(yù)測。這時(shí)趨勢預(yù)測算法(如ARIMA模型、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、Prophet模型等)就有可能大顯身手。雖然不同的模型會有各自的優(yōu)勢和劣勢，但它們對于股價(jià)的趨勢預(yù)測有一定的參考價(jià)值。

2021年歐洲杯決賽，許多彩民高手通過分析大量的數(shù)據(jù)來建立模型，從而做出科學(xué)的預(yù)測——意大利奪冠;他們利用人工智能技術(shù)，建立比賽的趨勢預(yù)測算法，將賽事隨機(jī)性的東西篩出去，以求找到有價(jià)值投注的比賽。人工智能技術(shù)具備人力所不能及的優(yōu)勢，研究數(shù)萬場比賽的數(shù)據(jù)，建模后推演的賽果是非常接近事實(shí)真相的。對于數(shù)據(jù)的處理，人工智能技術(shù)才是最為強(qiáng)大的體現(xiàn)。

在醫(yī)療方面

最近，美國谷歌公司已開發(fā)出一種新的趨勢預(yù)測算法，可預(yù)測人的死亡時(shí)間，且準(zhǔn)確率高達(dá)95%。這項(xiàng)技術(shù)對醫(yī)院患者面臨的一系列臨床問題進(jìn)行了測試。在研究中，谷歌公司對來自兩個(gè)醫(yī)療中心至少21.6萬名成人患者，應(yīng)用了人工智能技術(shù)，測試時(shí)間至少為24個(gè)小時(shí)。研究人員從電子健康記錄中獲取了大量數(shù)據(jù)。這項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，該算法可以準(zhǔn)確地預(yù)測病人的死亡風(fēng)險(xiǎn)、再入院，延長住院時(shí)間和出院診斷。在所有情況下，該算法都被證明比以前公布的算法更精確。

人的言語模式可能揭示一個(gè)人患精神相關(guān)疾病的風(fēng)險(xiǎn)。近年來，研究人員已經(jīng)將目標(biāo)轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)算法和自然語言處理，幫助心理健康專家分析高危人群的語言，以從他們的講話中發(fā)現(xiàn)線索。美國西奈山醫(yī)學(xué)院、紐約州立精神病學(xué)研究所、加州大學(xué)洛杉磯分校和其他機(jī)構(gòu)的研究人員使用了一種趨勢預(yù)測算法來研究93位有風(fēng)險(xiǎn)的人群的言語模式。研究人員表示，該算法可以識別出哪些病人患上了精神病，準(zhǔn)確率達(dá)到83%。

谷歌公司的研究人員最近還發(fā)現(xiàn)了一種新的方法：掃描眼睛并通過趨勢預(yù)測算法來評估一個(gè)人患心臟病的風(fēng)險(xiǎn)。對病人眼睛后部掃描的分析，該公司的軟件能夠準(zhǔn)確地推斷多項(xiàng)數(shù)據(jù)，包括個(gè)人的年齡、血壓以及他們是否吸煙。然后，這可以用來預(yù)測他們患上重大心臟病癥的風(fēng)險(xiǎn)：比如心臟病發(fā)作。該算法可以使醫(yī)生更快更容易地分析病人的心血管風(fēng)險(xiǎn)，而不再需要血液測試。

在農(nóng)業(yè)方面

許多國家的農(nóng)業(yè)報(bào)告預(yù)測，到2027年，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)市場將達(dá)到129億美元，因此越來越需要開發(fā)能夠?qū)崟r(shí)指導(dǎo)管理決策的復(fù)雜數(shù)據(jù)分析解決方案。美國伊利諾伊大學(xué)的研究人員最近提供了一種有前途的趨勢預(yù)測算法，可以更有效、更準(zhǔn)確地處理精密農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)。例如，對于玉米種植來說，決定何時(shí)施用氮素肥是一個(gè)長期的挑戰(zhàn);由于多種氮素肥施用量和施用時(shí)間，包括種植時(shí)施用的所有氮素肥和幾個(gè)發(fā)育階段的分批施用，氮素肥對田間玉米的有害脅迫程度不同。

他們通過一種稱為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)對玉米種植進(jìn)行了分析。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)的核心，某些類型的機(jī)器學(xué)習(xí)從模式開始，然后要求計(jì)算機(jī)將所有數(shù)據(jù)放入這些現(xiàn)有模式中。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對現(xiàn)有模式視而不見，取而代之的是，獲取少量數(shù)據(jù)并學(xué)習(xí)組織數(shù)據(jù)的模式，類似于人類通過大腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組織新信息的方式。

研究人員主要使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來生成玉米產(chǎn)量預(yù)測。該方法結(jié)合了來自不同地形變量，土壤電導(dǎo)率以及玉米田中應(yīng)用的氮素肥和種子處理的信息。他們借助一種更好的肥料使用模型，實(shí)現(xiàn)可以最終幫助農(nóng)民降低成本，增加玉米產(chǎn)量，并同時(shí)減少可持續(xù)農(nóng)業(yè)景觀的環(huán)境足跡。

以上僅從三個(gè)方面介紹了人工智能技術(shù)在預(yù)測學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。我們可以拿實(shí)際數(shù)據(jù)與預(yù)測的結(jié)果進(jìn)行對比分析，計(jì)算預(yù)測的準(zhǔn)確率，分析差異的原因，提出改進(jìn)的方案，想方設(shè)法提高下一次預(yù)測的準(zhǔn)確率。雖然現(xiàn)實(shí)情況千變?nèi)f化，但是基本原理和解決問題的思路是相通的。

人工智能，使用更復(fù)雜的技術(shù)來代替人腦決策，通過在數(shù)據(jù)庫中檢索分析，建造模型。這些不是重復(fù)的任務(wù)，而是需要基于復(fù)雜的算法和機(jī)器學(xué)習(xí)做出判斷，可應(yīng)用于預(yù)測未來發(fā)展趨勢、做出科學(xué)合理的決策。