文章编号：939 / 更新时间：2023-12-22 12:10:58 / 浏览：次

科技日报北京12月19日电(记者张梦然)《自然·计算科学》18日发表的一项研究描绘了一个机器学习方法，该方法能从不同角度精确预测人类生活，包括早逝可能性和个性的微小差别。该模型可能能够提供对人类行为的数值认知。

社会学家对人类生活是否能被预测的问题观点不一。尽管人们对施加重要影响的社会人口学因素已经有充足了解，但一直无法准确预测生命结局。

利用丹麦国家登记处约600万人的教育、健康、收入、职业和其他生活事件数据，丹麦技术大学研究团队设计了一个机器学习方法，以构建个人的人类生活路径。团队通过调整语言处理技术，用类似模型中语言的方式表达人类生活。这种方法能以类似语言模型捕捉词语间复杂关系的方式生成一个生活事件的术语表。他们提出的模型名为life2vec，能确定健康相关诊断、居住地、收入水平等概念之间的复杂关系，并用一个压缩向量编码个人生活，以此作为预测生命结局的基础。

研究团队证明，该模型可预测早逝率，即年龄组在35岁至65岁的个人自2016年1月1日起存活4年的概率。另外，其捕捉微小个性差异的能力超过了当前先进的模型和基线标准，表现至少提升11%。

研究结果表明，通过表征社会结局和健康结局之间的复杂关联，准确预测生命结局也许是可行的。但团队也强调，他们的研究只是对可能性的探索，而且只应在确保个人权利受到保护的监管下才可用于现实世界。

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