大家好，关于人工智能能预测吗很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于人工智能能预测彩票吗的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
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人工智能能否预测未来？
未来人工智能能，但是现在的人工智能不能。
为何现在的人工智能不能预测未来的呢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。
为何未来的人工智能是可以预测未来的呢？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。
第三阶段，类神智能阶段。
经过类人阶段后想要可以预测未来就要求人工智能技术需要具备新的归纳学习的能力我对这种能力定义神的能力，这种不需要数据也不需要其他能力的就可以对未来的一个行为的结果进行预测。就如太平洋有一个蝴蝶扇动一下翅膀，他就可以预测北京下一秒就会下雨一样。这样的预测毫无规律和经验可循，他完全是一种神奇的能力，这种能力可以穿越事物本质。
总结目前的人工智能只是面前过去的技术，还不具备预测未来的能力。
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人工智能可以预测房价吗？
这里有一个人工智能预测房价的项目研究，来自OregonEpiscopalSchool一名数学老师LaurenShareshian。她将网络爬取技术、文本自然语言处理，图像上的深度学习模型以及梯度增强技术进行整合，预测波特兰房价：
首先，LaurenShareshian抓取了2016年7月至2017年7月这段时间内波特兰市8300个独户住宅的销售数据。
显然，街区在这其中起了非常重要的作用。西山（红色）是镇上最昂贵的地区之一，而东波特兰则便宜很多。平均售价为44.2万美元。
LaurenShareshian希望能够在比街区更细粒度的水平上预测价格。例如，假设以下房子是彼此毗邻的。
这些房子面积相同，在同一年份建成，并位于同一条街上。但是，一个明显能让人产生购买的欲望，而另一个则没有。那么Zillow或Redfin（美国的两家大型房地产网站）或其他公司能够仅仅依靠一些房屋的文字数据来预测它们的价格呢？他们不能。这就是为什么LaurenShareshian要把对房屋门口照片的分析作为其中一个特征纳入预测模型的原因。
当务之急就是要获取到所有的数据。这比原本预想的要困难的多。首先，LaurenShareshian使用波特兰地图的官方API来爬取波特兰独户住宅的销售数据。不幸的是，API存在调用限制（每10分钟约150次调用），所以LaurenShareshian不得不在AWS服务器上长时间地运行程序来抓取所有的详细数据。LaurenShareshian使用ZillowAPI抓取了每个家庭的元数据和房地产商对房屋的描述。但是，抓取的速度也很慢，因为Zillow只允许你每天调用API1000次。（于是，LaurenShareshian让丈夫、母亲和几个朋友来帮我获取更多的API密钥）
最后，数据收集过程中最困难的部分是获取图像。这是因为Zillow有获取图片的API，但Redfin没有，但Redfin会在房子出售后仍把图片留那，而Zillow不会。为了获取到Redfin网站上的图片，LaurenShareshian编写了一个Selenium脚本，在GoogleImages上通过在搜索条目后增加“Redfin”一词来搜索房屋地址，然后抓取Google列出的第一张图片的URL。
不幸的是，虽然有了图像的URL，实际要直接将它们下载下来并不简单。这是因为Redfin不允许你使用标准的Python包，例如发送请求获取数据，也不允许你使用简单的curl命令。幸运的是，在与别人讨论后，LaurenShareshian提出了这样一个想法：在curl命令的末尾加上“User-Agent:Mozilla/5.0(Macintosh;IntelMacOSX10_12_6)……”，以此来将你的终端请求伪装成浏览器请求。这终于成功了，最终她抓取到了8300个房屋的数据和图片！
现在数据有了，可以开始实现模型了。如下图所示：
让我们来详细介绍一下这三种输入数据类型。Zillow元数据包含你原本预期的描述性文字：平方英尺、街区、建造年份等等。当我按p值对每个特征进行排序时，出现了一些惊喜的发现。发现格鲁吉亚建筑是这个样子的。
接着，LaurenShareshian准备采用自然语言处理技术来分析地产商的描述性文字。她对地产商的描述性文字做了两件事情：为每一个描述创建一个字矢量矩阵，这样就可以将其与Zillow元数据合并到一个特征矩阵中，还有，用NLTK情绪包来计算情绪评分：
或许，房地产经纪商的平均积极分数很高（平均分数为0.6，范围在-1到+1之间）并不让人觉得奇怪。因此，把情绪评分作为特征并没有改善模型。但是，在数据集中挖取最积极和最负面的分数非常有趣：
最后，为了将图片合并到模型中，LaurenShareshian采用了VGG16深度神经网络对图像进行处理，以便提取出它们的特征（8300x25000的图像特征矩阵）。运行该模型的计算量相当得大，所以我需要在AWS上安装一个g2.8xlarge的GPUubuntu实例。
图片模型在预测房价方面的效果如何呢？不错！这些是测试集中预测价格最高的三间屋子，显然，它们真的不错：
同样的，图片模型在预测廉价房屋方面也表现得很好：
LaurenShareshian的模型在处理什么类型的图片时会存在问题呢？包含绿化的房屋！该模型预测下面这个房屋价值250万，但实际上，图中的很多绿化都是免费赠送的！
尽管如此，这款图像模型已经挺不错了。LaurenShareshian又准备将Zillow元数据、地产商描述字矩阵和图像特征矩阵组合并到一个矩阵中，然后通过使用梯度提升算法来预测房价。作为一个基准预测，回想一下，数据集的平均房价是44.2万元。如果预测每个家庭都值得这么多，那么平均而言，每个房子的价格就会下降16.1万元。而将图像合并到模型中能够立即将该错误降低2万元。把地产商描述添加到模型中则会将错误再降低1万元。最后，将Zillow元数据添加进来，则将平均绝对误差降低到大约7.1万元。
也许你想知道如果在预测房价上只使用Zillow元数据的话效果会怎么样？平均来说，它给出了一个7.0万元的误差。在添加了房地产商的描述后略微下降到6.9万元，但后来添加了图片后却增加到7.1万元。换句话说，现在的图片会轻微地降低模型的质量，而不是提升质量。
但是，请注意，图像特征矩阵具有25000列，而LaurenShareshian只使用了8300张照片，因为根本没有足够的数据来支撑这种模型。如果在网上爬一个月并能获得更多的图片的话，相信将图片整合到模型中将有助于提升预测的准确率。
总而言之，在完成这个项目的过程中，最大的困难是如何抓取Redfin图像以及如何使用VGG16模型。LaurenShareshian发现，Keras的文档仍然很少，所以在使用它的时候需要试错很多次。并且需要获取更多的数据。
人工智能可预测老年痴呆，未来全球医疗该如何发展？
未来医疗，首先抓住中医，因为人体是一个整体，而且与大自然和谐，通过经络穴位调理人体，这是中医的优势。前些天我发布了篇文章，说经络手机治疗人体疾病的，大家可以去查阅下。
人工智能可以预测地震吗？
2018年02月07日23时21分在台湾花莲县附近海域(北纬24.07度，东经121.79度)发生6.1级地震，震源深度12千米。
2018年02月12日18时31分在河北廊坊市永清县（北纬39.37度，东经116.67度）发生4.3级地震，震源深度20千米。
2018年02月22日07时10分在台湾花莲县附近海域（北纬23.50度，东经121.66度）发生4.9级地震，震源深度26千米。
近期在我国已经发生了多次地震，其中在台湾花莲县附近海域发生6.1级地震，震源深度12千米，已造成了人员伤亡。既然现阶段人工智能发展这么迅速，是否能通过人工智能来预测地震呢？
不少科学家和团队已经加入这一工作中来，让人工智能帮助人类在自然灾害中减少人身伤害和经济损失。
Perol和他来自哈佛大学工程与地球科学专业的同学提议用AI来加强地震探测器的灵敏度。相较于过去的方法，新方法能够在单位时间内多测出17次地震。
这个方法所用的软件类似与智能助手Alexa和Siri所用的类似。是识别出藏在噪音里的信号。对于Alexa来说，是从庞杂的背景音中识别你的命令，对于地震监测，就是从常规的地质运动中识别地震。
为了实现这项技术，Perol和同事们一起训练神经网络识别背景噪音，给他灌输过去的地震数据，这个软件能检验结果并找出相同的部分。当它知道背景噪音的特征以后，他就能够移除这些数据，只留下过去没有发现的小型地震的数据。除此以外，神经网络甚至能通过比对历史数据的方式识别每一次地震的大致方位。
“通过这种方式，我们能够侦测出零级或负一级地震，至于三级以上的，你肉眼就能感知到。”Perol说。
WilliamYeck是美国地质调查局的地震专家，对这一技术大加赞赏，他在邮件中说到，神经网络将是本地地震监测的得力助手，尤其是那些地震高发区。不过这只是完成了工作的一部分，“地震评级和定位发生位置也很必要”，Yeck说到。“对于很小很小的地震，侦测仍然具有挑战。”
Perol说，这项技术将帮助地质专家更准确查明地震发生的原因，未来甚至可以通过数据比对预测地震。
通过人工智能预测地震比监测地震更激动人心。不过，准确预测地震这项工作相当繁杂，未来还有很长的路要走。
来自科技行者真相只有一个
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