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一个系谱学家要花100个人年的时间才干绘制并找到500万人的所有父母-每分钟惟独一个人。AncestryAI算法可以使用50台并行计算机在一小时内完成相同的工作，并且成功率达到65%。该算法还可以测量每个连接的不确定性级别，因此可以忽略不可靠的结果。系谱学家和人口统计学家可以使用该算法揭示社会变化和历史。

该算法不能取代家谱学家的工作;它只是帮助他们工作的工具。族谱算法可以建议可能正确的连接，但就其本身而言，它不如细心的系谱学家那么精确。该算法还可以从全国范围内的数据中搜索父母，而家谱学家可能需要将其搜索范围限制在一个教区。”阿尔托大学的博士生Eric Malmi解释说，他目前在苏黎世的Google工作。

使用2017年推出的AncestryAI，家谱学家确实成功地找到了新的祖先，例如与一些人之间的家庭联系，其中一些人已经搬到了芬兰的不同地区。目前，AncestryAI被用于推导1918年芬兰内战中死亡的人的家谱关系，以提供对战争孤儿人数的更精确估量。

芬兰的阶级划分保持了150年不变

族谱算法有助于检查大量数据，以分析较长时期内的社会变化，而不仅仅是在特定且狭窄的时间范围内。马尔米的著作已证实，例如，在1735年至1885年之间，芬兰的阶级划分实际上保持不变。

``我们研究了社会经济地位对配偶选择的影响，发现他们之间有着明显的联系。但是，出乎意料的是，连接的强度并没有随着时间的推移而下降，而是保持不变。

社会经济地位是根据配偶父亲的职业推论得出的。农民和其他失地农民是最底层的，其余的则分为ten农，中产阶级和上层阶级。

AncestryAI利用为族谱使用而开辟的统计推论和机器学习程序。基本算法力求根据每个人的姓名，所在地和出生日期分别推论其父母。然后，通过考虑其他因素，例如人们通常生有相同配偶的孩子，补充算法可以提高基本算法的准确性。

AncestryAI利用芬兰家谱学会维护的HisKi数据库中的数据。数据包括1648年至1918年期间的500万出生和330万死亡。该算法已在孩子与其父母之间建立了总计730万个连接。