日前，美国谷歌公司旗下的deepmind公布新突破，其人工智能（ai）工具alphafold能够预测几乎所有科学界已知的共2.14亿个蛋白质结构；借此预测时间可由10年缩短至30分钟。目前，人工智能技术各行各业大显身手，影响着人们的工作和生活。正如国际知名学者周海中先生在上世纪90年代初所预言的那样：“随着科技进步，人工智能时代即将到来；届时，人工智能技术将广泛应用到各学科领域，会产生意想不到的效果。”如今，越来越多的事实证明了他的这一预言；而人工智能技术在预测学中的应用就是其中的典型事例。
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预测学的目的在于减少人类生活各个方面由于不确定性导致错误决策所产生的风险。预测学的理论部分致力于对无知和随机的后果进行数学化分析和描述，无知和随机的具体化就是变异性。预测学的实验部分运用模型，为决策者提供恰当决策的必要信息。不确定性是几乎所有问题的根源，因此预测学将成为更有效的问题解决工具的关键。此外，预测学为分析变异性提供了有效方法，因此，为将非现实的，确定的世界观转变为现实，随机的世界观铺平了道路，这一转变，特别是对于科学的所有分支，将产生巨大影响。人工智能技术在预测学领域得以实用化主要得益于数据的累积与算力，其中趋势预测算法在很多方面起到至关重要的作用。
例如，英国牛津大学研究人员前不久开发出一种新的人工智能工具，它可以读取普通的CT扫描图，查找心脏发生变化的预警迹象，包括脂肪细胞的细微改变、组织的疤痕以及微小血管的生长。通过分析此类信息的算法，这个人工智能系统可以预测心血管病患者在今后9年内发生重大心脏不良事件的风险。近期新冠肺炎（COVID-19）病毒及其变异株在全球持续蔓延，让全人类遭遇了一场前所未有的公共卫生危机，也让世界经济加速步入痛苦的调整期；为了抗击新冠病毒，许多科研人员利用人工智能技术在诊断、制药和防范等方面，他们认为该技术在抗击新冠疫情斗争中能够发挥重要作用。
又如，美国普林斯顿大学的研究人员最近设计了一种新型人工智能模拟计算方式——SPOCK，它可以通过惊人的速度来处理数据，以确定哪些行星潜在轨道是稳定的，哪些行星会导致灾难的发生；这将有助于天文学家们确定我们无法详细研究的遥远星系轨道。SPOCK通过将行星相互作用的简化模型与机器学习技术相结合的方式简化了极为复杂的计算过程。这样可以迅速排除最不稳定的选择，而在几秒钟内完成几千个合理轨道上的计算过程。这种新型的计算方式要比传统方法快上10万倍；这有助于人们缩小观测范围，并很大程度上提升他们研究遥远星系的进程。
再如，2021年欧洲杯决赛，许多彩民高手通过分析大量的数据来建立模型，从而做出科学的预测——意大利夺冠；他们利用人工智能技术，建立比赛的趋势预测算法，将赛事随机性的东西筛出去，以求找到有价值投注的比赛。人工智能技术具备人力所不能及的优势，研究数万场比赛的数据，建模后推演的赛果是非常接近事实真相的。对于数据的处理，该技术才是最为强大的体现。这一技术得以实用化主要得益于数据的累积与算力，其中趋势预测算法在很多方面起到至关重要的作用。可以说，人工智能技术对经济预测有一定的参考价值。
以上仅从医学、天文学和经济学的角度举了人工智能技术在预测学领域的应用实例，目的是想说明这一技术是如何助力预测科学研究的。人工智能技术具备强大的自我学习能力，它可以在很短的时间内学习大量人类知识，它在未来对于人类的发展会更加重要。要知道，人类的未来必然会走向星空，而宇宙是一个浩瀚充满各种危险的空间，人类的身体是非常脆弱的，根本无法去探索宇宙的一些危险区域；但是由人工智能系统控制的机器人就能够应对各种危险环境。人类未来想要在太空领域快速发展，人工智能技术就是必不可少的重要辅助工具。
