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【funinusa.净综合报告]。为模拟书面语言而开发的人工智能可用于人们生活中的事件。德国工业大学、哥本哈根大学、国际电信联盟和美国东北大学的一项研究项目表明，如果你使用大量关于人们生活的数据并训练所谓的"转换器型号"（例如ChatGPT）来处理语言，他们能够系统地组织数据和**一个人的生活中会发生什么，甚至估计死亡时间。
发表于自然计算科学nature computational science一篇题为“使用生活事件的顺序**一个人的生活”。using sequences of life-events to predict human lives在一篇新的科学文章中，研究人员发表了一篇新的科学文章，名为"life2vec"该模型分析了600万丹麦人的健康数据和进入劳动力市场的机会。 在模型训练的初始阶段（即数据中的学习模式）之后，该模型的性能优于其他高级神经网络（参见数据框），并且可以准确测量结果，例如个性和死亡时间。 "我们使用这个模型来解决一个基本问题：我们可以在多大程度上将您过去的条件和事件建立在您未来的事件之上？从科学上讲，让我们兴奋的不是**本身，而是使模型能够提供如此精确答案的数据方面"该文章的第一作者、德国技术大学教授Sune Lehmann说。 死亡时间**Life2vec 的 ** 是对一般问题的回答，例如："四年内死亡？四年内死亡？"？研究人员分析了该模型的反应，发现结果与社会科学领域的现有研究一致;例如，在所有条件相同的情况下，担任领导职务或高收入的人更有可能生存下来，而有技能或患有精神疾病的男性死亡风险更高。 Life2vec 将数据编码为一个庞大的矢量系统它是一种组织不同数据的数学结构。 该模型确定将出生时间、教育、教育、工资、住房和健康数据放置在何处。 "把一个人的生活看作是一长串事件是令人兴奋的，就像一种语言中的句子是由一系列单词组成的一样。 人工智能中的转换器模型通常用于此类任务，但在我们的实验中，我们使用它们来分析我们所谓的生命序列，即人类生活中发生的事件"苏尼·莱曼 说： 提出道德问题文章背后的研究人员指出，围绕life2vec模型存在一些伦理问题，例如保护敏感数据的作用、隐私和数据偏见。 在使用该模型评估个人感染疾病或其他可预防的生活事件的风险之前，必须更深入地了解这些挑战。 该模型开辟了重要的积极和消极观点，可以从政治角度进行讨论和解决。 例如，科技公司现在正在使用类似的生活事件和人类行为技术，这些技术跟踪我们在社交网络上的行为，对我们进行极其精确的分析，并使用这些分析来教育和影响我们。 Sune Lehmann说：“这种讨论需要成为民主对话的一部分，这样我们才能思考技术将把我们带到哪里，以及这是否是我们想要的发展。 研究人员认为，下一步将是整合其他类型的信息，例如文本和图像或有关我们社会关系的信息。 数据的使用为社会科学和健康科学之间的互动开辟了全新的途径。 研究课题使用生活事件序列** 人类生命研究项目基于劳动力市场数据以及国家患者登记处 （LPR） 和丹麦统计局的数据。 该数据集包括所有 600 万丹麦人，并包含有关收入、薪水、津贴、工作类型、行业、社会福利等信息。 健康数据集包括医疗专业人员或医院就诊、诊断、患者类型和紧急程度。 数据集的时间跨度为 2008 年至 2020 年，但在几项分析中，研究人员重点关注 2008 年至 2016 年期间以及一部分受年龄限制的个体。 转换器型号转换器模型是一种 AI 深度学习数据架构，用于学习语言和其他任务。 通过训练，这些模型可以理解和生成语言。 转换器模型的设计比以前的模型更快、更高效它通常用于在大型数据集上训练大型语言模型。 神经网络神经网络是一种受人类和动物的大脑和神经系统启发的计算机模型。 有许多不同类型的神经网络（例如转换器模型）。 与大脑一样，神经网络由人工神经元组成。 这些神经元相互连接，可以相互发送信号。 每个神经元接收来自其他神经元的输入，然后计算输出并将其传递给其他神经元。 神经网络可以通过在大量数据上训练任务来学习解决任务。 神经网络依靠训练数据来学习并随着时间的推移提高其准确性。 但是，一旦这些学习算法的准确性得到微调，它们就会成为计算机科学和人工智能领域的强大工具，使我们能够高速对数据进行分类和分组。 最著名的神经网络之一是谷歌的搜索算法。 欢迎来到Funinusa.NET 论坛讨论