预测型人工智能技术-预测型人工智能技术有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于预测型人工智能技术的问题，于是小编就整理了4个相关介绍预测型人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 用人工智能预测股市靠谱吗？
2. 人工智能真的可以预测足球比赛结果吗？
3. 人工智能能否预测未来？
4. 谷歌如何使用人工智能预测心脏病的风险？

用人工智能预测股市靠谱吗？

靠不靠谱很难说，但有一定的效果

人工智能炒股也就量化交易，量化交易完全是由人工智能系统设置的买入卖出的价格和数量，股民按照量化交易系统提示下单就可以了！极其方便、快捷、高效，胜率一般可以达到75%以上。

人工智能是机器，不是人，也就没有人的贪婪本性，通常所说的炒股原则，比如趋势为王，见好就收，不要满仓操作等等，人工智能都会不折不扣地执行。虽然也会有25%的失败，但是统计数据显示，使用人工智能炒股是不会赔钱的。

人工智能真的可以预测足球比赛结果吗？

可以的，通过前面几场比赛的数据记录，可以通过人工智能大致分析出比赛的趋势。当然，毕竟比赛是人为踢球的，不可控因素很多，但是AI可以为足球比赛预测提供一定的参考价值。

人工智能能否预测未来？

人工智能，我个人的理解是机器通过各种传感器或者摄像头等硬件来识别外部环境变化，再根据已经存在的大数据分析得出结果。或者根据大数据来预测趋势。目前想要实现预测未来怕是还不得行。但是可以预测某些行业的发展趋势。

未来人工智能能，但是现在的人工智能不能。

现在的人工智能是伪人工智能，更本就不能算是智能，顶多算是自动化处理一些逻辑，按照程序给出一些建议和判断。举例子来说一下，就拿这两年很火，且已经大面积应用的人工智能语音助手来说。如果你有过使用语音助手或语音音箱的经验的话，你就会发现你按照人的逻辑和语音助手多聊一会天，多问几个稍微复杂的问题他就无法回答了。为啥会这样呢？因为现在很多标榜自己技术是人工智能技术其实就是对数据的一些归纳总结学习，从大量的数据中归纳一些通用特征和规律。这些规律有些是有效的更多的是无效的。这些特征和规律其实人类通过分析数据或者总结自己的经验也是可以的得出的，这些过程也正是过去几千年人类文明发展的传统方式。现在的人工智能依靠自己的数据处理能力和强大的学习算法，最多只是把我们生活中隐藏在数据的规律更快的抽象出来了，但是并不能对未来没有发生的事情做出预测，换句话来说现在的人工智能是面向过去和当前生活的技术，因为他依赖的是过去产生的数据。这个时代智能只是机器智能时代。

未来的人工智能一定会超越现在的伪人工智能进入真正的人工智能时代。真正的人工智能时代和现在的人工智能时代是完全不同的智能时代。真正的人工智能时代其实就有点像很多科幻电影中智能技术一样是类神的一样。可以预测未来，又可以知晓过去，上知天文，下晓地理。我认为真正的类神的人工智能的到来我们还需要经过几个阶段。

第一阶段，生物智能阶段。

为啥说现在的人工智能不算智能呢，因为真正的智能并不是基于大数据的而是基于小数据的。举个很简单例子，训狗或者训其他动物，如何我们每次喂食时敲一下盘子，不要多久动物就会学习到这个规律，只要有敲盘声音就会有吃的了。但是同样一个场景我要让机器学习需要录制大量视频和数据，提供给机器他才可能学习归纳出来了。所以说真正的人工智应该像生物一样，只要提供极少的数据也可以进行学习。

第二阶段，类人智能阶段。

当人工智能像生物一样拥有了，小数据学习的能力之后还要经历一个阶段才可以进入可以预测未来的时代那就是类人智能时代。这个时代人工智能的特点就是，人工智能不在需要大数据进行学习而是想人一样可以通过小数据和现有的经验进行迁移学习和归纳出新的经验。而且这是的智能还拥有感情因为感情的能力在进行未来人类行为预测方面也是十分重要的。

什么是人工智能？

有人看好人工智能的未来，放言ALL IN AI

有人说人工智能就是一个谎言，对AI嗤之以鼻

有人调侃人工智能就是人工标记+智能预测

有人恐惧人工智能，害怕机器作恶

有人说大数据杀熟，都是人工智能惹的祸

说到这里，年底想买台电视，上某宝一搜，都是人工智能的标签。我惊呆了，以为电视行业变了天，后发现不过是一个语音识别+搜索，炒冷饭。

人工智能到低是个什么鬼？ 人工智能是个笼统、宽泛的概念。我说下我眼中的人工智能: 我接触到的工业界的人工智能，更多的是依托于大数据、机器学习、强化学习，用于发现数据的规律，辅助商业决策用的算法。人工智能没有电影的中传说的[_a***_]，也没有创造力。

人工智能能否预测未来，得看对未来的定义了。

首先，人工智能的预测是基于根据大量的已知数据来推算出***发生概率。概率越高，那么***发生的可能性越大。对于未来某个时间，人工智能可以根据根据过去已发生的***按照一定的时间粒度排成序列，然后根据这个序列预测出下一个时间点***发生的可能性，并将预测出的结果作为输入继续预测下下个时间，依次类推。如果当前时间是T, 那么下一个时间是T+1, 然后是T+2, ..., T+N，这些时间我们都可以认为是未来。

我们或者可以简单的将未来划分为短期，中期，长期，这样更有助于分析。其实可以看出，AI对短期的未来的预测可以较为准确，对于中期的未来，AI的预测是基于过去发生的事情和短期未来的预测进行的预测，准确性就较差，而对于长期的未来，那么预测的准确率就更低。

举个简单的栗子，天气预报的几天内的短期预测现在已经比较准，但是也经常有失误; 中期的半个月到一个月的预测就只能是一个大概估计，准确率就不高。而基于一年以上的长期预测准确率就更低。

所以说未来的AI能否预测未来呢？只能说它的预测结果可以作为参考，但是你要像对待天气预报一样对待这些预测。

谷歌如何使用人工智能预测心脏病的风险？

医生可以通过对眼睛的检查可以发现一些疾病的迹象，包括糖尿病和高血压等。Google已经将这一现实与深度学习算法结合起来，将诊断潜力提升到一个新的水平。凭借其系统，Google的深度学习技术可以简单地使用视网膜图像预测任何特定个体的心血管风险。

Google Research最近在一项题为“通过深度学习及视网膜眼底照相预测心血管危险因素”的研究中详细介绍了这个新系统，并，研究人员使用284335名患者的数据训练深度学习算法。

利用这些数据，深度学习系统得到了培训，以识别某些健康问题和风险因素，例如高血压或患者是吸烟者还是非吸烟者。其区分吸烟者和非吸烟者的准确率达到71％，而系统通过预测患者的平均收缩压差异是否在11mmHg以内来确定血压。

这超出了人类医生的能力，他们通常能够区分正常血压或高血压的人，但无法估计收缩压。该系统还可以使用视网膜图像来预测风险因素，Google称这些因素包括患者的性别和年龄等。

除了识别风险因素之外，Google的深度学习算法学会以“相当”高的准确率预测心血管***（如心脏病发作或中风）的可能性。例如，一项测试显示70％的准确性，用于确定两名患者中的其中一名患者在拍摄视网膜图像后发生了重大心血管***。

到此，以上就是小编对于预测型人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于预测型人工智能技术的4点解答对大家有用。

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