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丹麥研究運用AI預測生命軌跡 甚至死亡時間

丹麥研究人員運用人工智慧(AI)和來自數以百萬計人的數據,以協助預測個人生命各個階段。圖為該研究作者之一、教授萊曼(Sune Lehmann)在X分享這一研究。(截取自X@suneman)
丹麥研究人員運用人工智慧(AI)和來自數以百萬計人的數據,以協助預測個人生命各個階段。圖為該研究作者之一、教授萊曼(Sune Lehmann)在X分享這一研究。(截取自X@suneman)

丹麥研究人員運用人工智慧AI)和來自數以百萬計人的數據,以協助預測個人生命各個階段,一路到生命終點,希望喚起大眾對這種科技力量和危險的認識。

法新社報導,life2vec的創造者想要探索所謂深度學習計畫能夠發現並預測一系列健康或社會「生活大事」的模式和關係,絕對不是病態的迷戀。

丹麥科技大學(Technical University of Denmark)教授萊曼(Sune Lehmann)是最近發表在「自然計算科學」(Nature Computational Science)期刊一項研究的作者之一。他告訴法新社:「這是一個預測人類生命的通用框架,只要有訓練數據就無所不可預測。」

對萊曼而言,有無限可能。

他說:「可以預測健康狀況,所以可以預測生育能力或肥胖,或者也許可以預測誰會罹癌、誰不會。甚至也可以預測你會不會賺大錢。」

這種演算法運用與ChatGPT類似的程序,但分析的是諸如出生、教育、社會福利或甚至工作安排等影響生命的變數。

這個團隊正嘗試改造這項創新,讓語言處理的演算法能夠「根據詳細事件序列探討人類生命發展和可預測性」。

萊曼說:「從某個角度而言,生命只是事件序列:出生、看兒科醫師、開始上學、遷移、結婚等等。」

life2vec模型以丹麥統計局(Statistics Denmark)蒐集的約600萬名丹麥人的匿名數據為本。

藉由分析一系列事件,它有可能預測人生各個階段,直到吞下最後一口氣。

這個演算法預測案例死亡的準確率達78%,預測某人會不會搬到其他城巿或國家的準確率為73%。

不過這個工具若要用在學術研究之外,目前仍不成熟。

萊曼說:「截至目前,它只是一項研究計畫,我們正在探索可能如何、不可能如何。」

他表示,團隊也想要探索長期結果,以及社會聯繫對生命和健康的影響。

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