科技日報北京12月19日電 (記者張夢然)《自然·計算科學》18日發(fā)表的一項研究描述了一個機器學習方法，該方法能從不同方面準確預測人類生活，包括早死可能性和個性的細微差異。該模型或能提供對人類行為的量化認知。

　　社會科學家對人類生活是否能被預測的問題看法不一。雖然人們對起到重要作用的社會人口學因素已有充分了解，但卻一直無法對生命結(jié)局進行準確預測。

　　利用丹麥國家登記處約600萬人的教育、健康、收入、職業(yè)和其他生活事件數(shù)據(jù)，丹麥技術(shù)大學研究團隊設計了一個機器學習方法，以構(gòu)建個體的人類生活軌跡。團隊通過調(diào)整語言處理技術(shù)，用類似模型中語言的方式表達人類生活。這種方法能以類似語言模型捕捉詞語間復雜關(guān)系的方式生成一個生活事件的術(shù)語表。他們提出的模型名為“l(fā)ife2vec”，能確定健康相關(guān)診斷、居住地、收入水平等概念之間的復雜關(guān)系，并用一個壓縮向量編碼個人生活，以此作為預測生活結(jié)局的基礎。

　　研究團隊證明，該模型可預測早死率，即年齡組在35歲至65歲的個體自2016年1月1日起存活4年的概率。另外，其捕捉細微個性差異的能力超過了當下先進的模型和基線標準，表現(xiàn)至少提升11%。

　　研究結(jié)果表明，通過表征社會結(jié)局和健康結(jié)局之間的復雜關(guān)聯(lián)，準確預測生活結(jié)局也許是可以做到的。但團隊也強調(diào)，他們的研究只是對可能性的探索，而且只應在確保個人權(quán)利受到保護的監(jiān)管下才可用于現(xiàn)實世界。