研究人员发现了另一种人工智能(AI)能力，尽管很有趣，但可能不像之前的技术发现那么有趣。
《自然计算科学》(Nature Computational Science)杂志最近的一项研究表明，一种像对待语言一样对待人类生命的新人工智能系统可能能够准确预测特定时期内的死亡情况，以及其他生命细节。
作为研究的一部分，丹麦研究人员开发了一种名为life2vec的机器学习模型，该模型可以预测人们的生活细节，包括死亡、国际迁移和个性特征。
该模型使用了来自数百万居民的数据，包括出生日期、性别、就业、地点和该国全民医疗保健系统的使用情况。
四年多来，该模型在预测死亡率方面的准确率超过78%，优于精算表和机器学习工具等其他预测方法。
Life2vec显示了将性格特征与生活事件联系起来的早期迹象，在预测人们离开丹麦和在另一项独立测试中自我报告的性格问卷的回答方面，准确率为73%。
普林斯顿大学(Princeton University)研究计算社会科学的社会学教授马修·萨尔加尼克(Matthew Salganik)说，这项研究展示了一种令人兴奋的预测和分析人们生活轨迹的新方法。
他说，life2vec开发人员“使用了一种非常不同的风格，据我所知，以前没有人使用过这种风格。”
莱曼和他的团队开发了一种名为life2vec的语言处理工具，它可以通过将个人数据处理成工资变化和住院等事件的独特时间轴来预测人们的未来。
灵活的模型架构允许轻松调整和微调，提供对人类生活中许多未探索方面的预测，使life2vec成为一个有前途的未来预测工具。
莱曼说，医学专业人士已经联系他，请求他帮助开发与健康相关的life2vec版本，例如，其中一个版本可以帮助阐明罕见疾病的人群风险因素。
他计划用一个工具来揭示隐藏的社会偏见，比如职业发展与年龄或原籍国之间的意外联系，并探索人际关系对生活质量和工资的影响，以及揭示隐藏的社会偏见。
