随着社会发（fā）展和科技（jì）进步，人工智能技术对人类（lèi）的影（yǐng）响与日俱（jù）增，其应用领（lǐng）域日益扩（kuò）大。正如（rú）国际知名学者周海中先（xiān）生（shēng）曾经所言，随着科技进步（bù），人工智能时代即（jí）将到来；届时，人（rén）工智能技术将广泛应用到各学科领域，会产生意（yì）想不到的（de）效果。人工智能（néng）技（jì）术目前在预测学领域，尤其是趋势预测算（suàn）法方面（miàn）发挥着（zhe）越来（lái）越重要的（de）作（zuò）用。

预测未来，是（shì）人们梦寐以求的一项能力。趋势是事物明确的、可预见的发展（zhǎn）方向，而（ér）趋（qū）势预测是分析未（wèi）来某段时间内的某种趋势（shì）将会产生什么样的（de）方（fāng）向性变化。人工智（zhì）能技（jì）术在预测学（xué）领域，其算法（fǎ）是核心，数据（jù）、算力是（shì）基础（chǔ）；这一技术得以实（shí）用化主要得益于数据的累积与算力，其中趋势预测（cè）算（suàn）法在很多方面起到（dào）至关（guān）重要的作用。

在（zài）经济方面

投（tóu）资股（gǔ）市的目的（de）是盈利，因（yīn）此在决定购买哪只股（gǔ）票之前我们（men）会（huì）查（chá）阅与（yǔ）该公（gōng）司相关的信息，搜索最近甚至之前与该（gāi）公司（sī）有关的新闻，逛逛炒股方面的贴吧，看看微博上面与该公司（sī）有关的消息。如（rú）果这个公司的前景明（míng）朗（正（zhèng）面报（bào）道（dào）很多（duō）），那么投（tóu）资该（gāi）股票（piào）的回报率也许会高一些。另外投资（zī）股（gǔ）市（shì），还需要会看各种数据，如K线等。有（yǒu）时我们看到某只股票持续走低，并且有上涨的势头了（le），也许此时是最佳（jiā）的购入时机，因为该股票有很大可能会（huì）触底反弹了。人工智能技术中的线性（xìng）回归算法在股票预测方（fāng）面的作用很大。

此外（wài），人工智（zhì）能技术对股价（jià）的趋势预测（cè），是一个深（shēn）度（dù）学（xué）习的（de）练习（xí）项目。其（qí）通（tōng）过机（jī）器学习算法，根据过去几年与某只（zhī）股票相关（guān）的（de）K线走（zǒu）势、公司相关报（bào）道的情感分析作（zuò）为数（shù）据集，通（tōng）过训练来得到可以预（yù）测股（gǔ）价的机（jī）器（qì）学习模型，并用该模型对股价进行趋势预测。这时趋势预（yù）测算（suàn）法（如ARIMA模型、LSTM神经网络模型、Prophet模型等）就有可能大（dà）显身手。虽然（rán）不同的模型会有各（gè）自的（de）优势和劣势，但它们对于股价（jià）的趋势预测有一定的参考价值。

2021年（nián）6月25日，欧洲杯（bēi）小组赛全部结束（shù），接下来的就（jiù）是淘汰赛。针对接下来（lái）的比赛，许（xǔ）多（duō）彩民高手通过分析大量（liàng）的（de）数据（jù）来建立模型，从而（ér）做出科学的预测。他们利用人工智（zhì）能（néng）技术（shù），建立（lì）比（bǐ）赛的趋（qū）势预测算法，将赛事随机性的东西筛出去，以求找到有（yǒu）价值（zhí）投注的比（bǐ）赛。人工智能（néng）技术具备人（rén）力所不能及的优势，研（yán）究数万场比赛的数据，建（jiàn）模后（hòu）推演的（de）赛果是非（fēi）常接近事实真相（xiàng）的。

在（zài）医疗方面

最（zuì）近，美国谷歌（gē）公司已开发出一（yī）种新的趋势预测算法，可预测人（rén）的死亡时间，且准确率高达95%。这（zhè）项技术对医院患者面临（lín）的（de）一系列临床问题进行了测试（shì）。在（zài）研（yán）究中，谷歌（gē）公司对来（lái）自两个（gè）医疗中心至少21.6万名成人患（huàn）者，应用（yòng）了人（rén）工智（zhì）能技（jì）术，测试时间至少（shǎo）为24个（gè）小时。研（yán）究人员（yuán）从电子健（jiàn）康记录中获取了大量数据。这（zhè）项研究发（fā）现，该算法可以准确地预测病人的死亡风（fēng）险、再入（rù）院（yuàn），延长住院时间和出（chū）院诊断。在所有情况下，该算法都被证明比以前公布的算（suàn）法（fǎ）更精确（què）。

人的（de）言语（yǔ）模式可能（néng）揭示一个人患精神相关（guān）疾（jí）病的风险。近（jìn）年来，研究（jiū）人员已经将目标转向（xiàng）计算机（jī）算法，帮助心（xīn）理健康专家分析高危（wēi）人群（qún）的语（yǔ）言（yán），以（yǐ）从他们（men）的讲话中（zhōng）发现（xiàn）线（xiàn）索。美国西（xī）奈山（shān）医（yī）学院、纽（niǔ）约州立精神病学研究所、加州大学洛杉矶分校和其他机构的研究人员使用了一（yī）种趋势预（yù）测算法来研（yán）究93位有风险（xiǎn）的人群的言语模式。研究人员表示，该算（suàn）法可以（yǐ）识（shí）别出哪些病人患上了精神病，准确（què）率达到83%。

谷（gǔ）歌公司的研究人员最近还发现了一种（zhǒng）新的（de）方法：扫描眼睛并通过（guò）趋势预测算法来评估一（yī）个人患心（xīn）脏病的风险。对病人眼睛后部扫描的分析，该公司（sī）的软件能够准确地（dì）推断（duàn）多项数据，包括（kuò）个人的年（nián）龄、血压（yā）以及他（tā）们是否吸烟（yān）。然后（hòu），这可以用（yòng）来预测他们患上重大（dà）心脏病症的风险：比如心脏（zāng）病发作。该算法可以使医生（shēng）更快更容易地分析病人的心血管风险，而不（bú）再（zài）需要血液测试。

在农（nóng）业方面

许多（duō）国家的农业报告预测，到2027年，精准（zhǔn）农业市场将达到（dào）129亿美元，因此越（yuè）来越（yuè）需要开发能够实时指（zhǐ）导管理决策的复杂数据分（fèn）析解（jiě）决（jué）方案。美国伊利（lì）诺伊大学（xué）的研（yán）究人（rén）员最近提供了一（yī）种有前途的趋势预测算法，可（kě）以更（gèng）有效、更准确地处（chù）理精密农业数据。例如（rú），对于（yú）玉米种植来说，决定何时施用氮素肥是一个长期的挑战。由于多种氮素肥施用量和施用（yòng）时间，包（bāo）括种植时施用的所有氮（dàn）素肥和几个发（fā）育阶（jiē）段的分批施用（yòng），氮素肥对田间玉米的有害胁迫（pò）程度不（bú）同。

他（tā）们通过（guò）一种称（chēng）为卷积神经（jīng）网络的机器学（xué）习对玉米种植（zhí）进行了分（fèn）析。机器学习是人（rén）工智能技术的核心（xīn），某些类型的机器学习从模式开始，然后要求计算机将所有数据放（fàng）入这些现有模式（shì）中（zhōng）。卷积神经（jīng）网络可以（yǐ）对现有模式视而（ér）不见，取（qǔ）而代之的（de）是，获取少量数据并学习组织数据的模式（shì），类似于人类通过大脑中（zhōng）的神（shén）经网络（luò）组织新信息的（de）方式。

研（yán）究人员主要（yào）使用（yòng）机器学习的方法来生成（chéng）玉米（mǐ）产量预测。该方法结合了来自不同（tóng）地形（xíng）变（biàn）量，土壤电导率以及玉米田中应用的氮素肥和种子处理的（de）信息。他们借助一种（zhǒng）更好的肥料使（shǐ）用模型，实现（xiàn）可以最终帮（bāng）助农民降（jiàng）低成本，增（zēng）加玉米产量，并同（tóng）时减（jiǎn）少（shǎo）可持续农业景观的环境（jìng）足迹（jì）。

以上仅从三个方面介绍了趋势预测（cè）算法的作用。我们可以（yǐ）拿实际数据与预测的结果进行对比（bǐ）分析，计算预测的准确率，分析差（chà）异的（de）原因，提出改（gǎi）进的方案（àn），想方（fāng）设法提高下一次预测的准（zhǔn）确率。虽然（rán）现（xiàn）实（shí）情况（kuàng）千（qiān）变（biàn）万（wàn）化（huà），但是基本原理和解决问题（tí）的思路是相通（tōng）的。

文/李立群（作者单位：新（xīn）加坡南（nán）洋理工大学（xué）工学院）