日前，美國谷歌公司旗下的DeepMind公布新突破，其人工智能（AI）工具AlphaFold能夠預測幾乎所有科學界已知的共2.14億個蛋白質結構；借此預測時間可由10年縮短至30分鐘。目前，人工智能技術各行各業大顯身手，影響著人們的工作和生活。正如國際知名學者周海中先生在上世紀90年代初所預言的那樣：“隨著科技進步，人工智能時代即將到來；屆時，人工智能技術將廣泛應用到各學科領域，會產生意想不到的效果。”如今，越來越多的事實證明了他的這一預言；而人工智能技術在預測學中的應用就是其中的典型事例。

預測學的目的在于減少人類生活各個方面由于不確定性導致錯誤決策所產生的風險。預測學的理論部分致力于對無知和隨機的后果進行數學化分析和描述，無知和隨機的具體化就是變異性。預測學的實驗部分運用模型，為決策者提供恰當決策的必要信息。不確定性是幾乎所有問題的根源，因此預測學將成為更有效的問題解決工具的關鍵。此外，預測學為分析變異性提供了有效方法，因此，為將非現實的，確定的世界觀轉變為現實，隨機的世界觀鋪平了道路，這一轉變，特別是對于科學的所有分支，將產生巨大影響。人工智能技術在預測學領域得以實用化主要得益于數據的累積與算力，其中趨勢預測算法在很多方面起到至關重要的作用。

例如，英國牛津大學研究人員前不久開發出一種新的人工智能工具，它可以讀取普通的CT掃描圖，查找心臟發生變化的預警跡象，包括脂肪細胞的細微改變、組織的疤痕以及微小血管的生長。通過分析此類信息的算法，這個人工智能系統可以預測心血管病患者在今后9年內發生重大心臟不良事件的風險。近期新冠肺炎（COVID-19）病毒及其變異株在全球持續蔓延，讓全人類遭遇了一場前所未有的公共衛生危機，也讓世界經濟加速步入痛苦的調整期；為了抗擊新冠病毒，許多科研人員利用人工智能技術在診斷、制藥和防范等方面，他們認為該技術在抗擊新冠疫情斗爭中能夠發揮重要作用。

又如，美國普林斯頓大學的研究人員最近設計了一種新型人工智能模擬計算方式——SPOCK，它可以通過驚人的速度來處理數據，以確定哪些行星潛在軌道是穩定的，哪些行星會導致災難的發生；這將有助于天文學家們確定我們無法詳細研究的遙遠星系軌道。SPOCK通過將行星相互作用的簡化模型與機器學習技術相結合的方式簡化了極為復雜的計算過程。這樣可以迅速排除最不穩定的選擇，而在幾秒鐘內完成幾千個合理軌道上的計算過程。這種新型的計算方式要比傳統方法快上10萬倍；這有助于人們縮小觀測范圍，并很大程度上提升他們研究遙遠星系的進程。

再如，2021年歐洲杯決賽，許多彩民高手通過分析大量的數據來建立模型，從而做出科學的預測——意大利奪冠；他們利用人工智能技術，建立比賽的趨勢預測算法，將賽事隨機性的東西篩出去，以求找到有價值投注的比賽。人工智能技術具備人力所不能及的優勢，研究數萬場比賽的數據，建模后推演的賽果是非常接近事實真相的。對于數據的處理，該技術才是最為強大的體現。這一技術得以實用化主要得益于數據的累積與算力，其中趨勢預測算法在很多方面起到至關重要的作用。可以說，人工智能技術對經濟預測有一定的參考價值。

以上僅從醫學、天文學和經濟學的角度舉了人工智能技術在預測學領域的應用實例，目的是想說明這一技術是如何助力預測科學研究的。人工智能技術具備強大的自我學習能力，它可以在很短的時間內學習大量人類知識，它在未來對于人類的發展會更加重要。要知道，人類的未來必然會走向星空，而宇宙是一個浩瀚充滿各種危險的空間，人類的身體是非常脆弱的，根本無法去探索宇宙的一些危險區域；但是由人工智能系統控制的機器人就能夠應對各種危險環境。人類未來想要在太空領域快速發展，人工智能技術就是必不可少的重要輔助工具。