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向蚂蚁学习 这家公司用AI成功预测12个奥斯卡奖项
来源:互联网  (转载协议)   发布日期:2017-02-28 09:21   浏览:9235专栏投稿 值班编辑:QQ281688302

2月27日,2017年第89届奥斯卡金像奖的所有24个项目全部揭晓。在所有奖项预测中,你猜中了几个?一家由斯坦福大学博士创办的人工智能公司,在颁奖典礼前也对各大奖项的归属进行了预测,结果显示,在预测的16个奖项中,该公司使用的人工智能预测对了12个,准确

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2月27日,2017年第89届奥斯卡金像奖的所有24个项目全部揭晓。在所有奖项预测中,你猜中了几个?一家由斯坦福大学博士创办的人工智能公司,在颁奖典礼前也对各大奖项的归属进行了预测,结果显示,在预测的16个奖项中,该公司使用的人工智能预测对了12个,准确率达到75%。这样的正确率可以比肩认证的评测专家。

这家人工智能公司名为Unanimous,它利用“群集人工智能”(Swarm AI)做了一个平台在奥斯卡颁奖夜做了一个实时预测。预测分成三档,分别是确定性较强的预测、确定性中等的预测、高度不确定性的预测。有意思的是,在最佳影片这一奖项上,Swarm AI为《爱乐之城》给出了确定性较强的预测,但奥斯卡组委会却闹了个乌龙,最终此奖花落《月光男孩》。

预测结果

所谓群集人工智能,指得是利用互联网线上的实时系统,输入一定数量的人类个体智慧、知识和直觉,再利用算法输出一个群集的更优结果。据Unanimous介绍,群集人工智能系统的启发来自鸟类和昆虫。社会动物以一个统一的动态系统集体工作时,做出的决策会超越单独的个体。在生物学上,这一过程被称为“群集智能”。简单来说,群集智能是人多力量大的体现。但是,对于人类来说,要做到像鸟类和昆虫一样却非常困难。因为在生理上,人类缺乏用于建立实时反馈的敏锐连接(比如蚂蚁的触角),因而无法形成群集。而Unanimous做的就是利用Swarm AI,为人类搭建了这样实时反馈的连接。

如何预测奥斯卡颁奖典礼

那么这个预测率达到75%的群集人工智能平台是如何进行预测的? Unanimous公司的研究员集合了近50名电影爱好者群集。参与者在公司网站上进行注册后,可以参与预测。在做出判断时,每位用户都有一个可以拖向他们的选择的虚拟圆盘。同时,每个人都可以看见其他人的决定,也可以随时改变自己决定。这个集群中的每个个体都可以互相影响。

最佳影片预测

原理很简单:对于蚂蚁来说,单个蚂蚁的智能有限,但如果将单个蚂蚁升级到整个蚁群,那实力就会有更大的提高。Unanimous公司认为,从单个人到一个大群人也将有这么一个提升,出现一个高级的“超级智慧”。

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具体做法是,Swarm AI系统会将实时的人类洞察和AI的算法结合在一起。这样做的优势首先是能集合人群智慧。其次,Swarm AI能确保最终的智能与人群的目标、愿望相符合。在人工智能领域里,各个实验室投入了巨大的精力,试图用纯数字化的东西来取代人类智能。但用纯人工智能创造的东西也让人感到恐惧,一方面是因为它代替了部分人类的工作;另一方涉及到道德伦理:我们该如何保障设计出来的人工智能不会伤害我们,并且符合人类的道德和价值观。

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Unanimous公司认为,利用Swarm AI技术,便能在创造放大的智能的同时,将人类纳入整个过程中,让智能拥有人类的情感和共情。

群体智能仍有局限

除了预测今年的奥斯卡颁奖礼外,Swarm AI还在不久前“神预测”了美国NFL超级碗比赛的比分。不过,Swarm AI的预测并非万无一失。在2016年美国总统大选上,它就“吃”了一次瘪。当时Swarm AI给出了希拉里会当选美国总统的预测。

Swarm AI采取的方法是直接以人为分析对象,即通过询问参与的选民一组类似的问题,如:“如果希拉里担任总统,失业问题将如何改善?”参与预测的选民可从五个答案中选择,即“大幅改善”、“略微改善”、“大幅加剧”、“略微加剧”以及“没有任何变化”。此外,可选的答案还有“希拉里胜算很大”、“希拉里略胜一筹”、“特朗普胜算很大”、“特朗普略胜一筹”以及“不相上下”。

在这次的测试中,有45个选民参与,其中46%为民主党人,24%为共和党人,30%在党派上保持中立或属于其它党派。这也直接暴露了Swarm AI的局限性:预测结果受参与群体特征影响,并让预测结果带有偏见。有专家称,根据Swarm AI的设定,在预测过程中,个体很容易根据球位置的变化而不断变化自己的选择——当发现多数人也支持自己的选择时,他可能会更加坚定地牵引;而当发现球大大偏离自己希望的方向时,他可能会放弃或减小牵引力,直至最终达成“共识”。

《自然》杂志在今年1月25日曾发表过一篇文章,阐述了类似的选择偏见,还在文章中给出了解决方法。论文作者让一群人回答这样的问题:费城是宾夕法尼亚州的首府吗?绝大多数人会错误地回答说“是的”。这是因为他们知道:费城是宾夕法尼亚州的一座大城市,而首府都是大城市。但实际上,正确答案是哈里斯堡,但往往只有少数人会说出这个正确答案。

论文作者给出的解决方法是“意外流行”(surprisingly popular)算法,它由普林斯顿大学和麻省理工学院的研究者设计。研究人员表示,这种算法能更好地从群体中获取正确答案,尤其是当大多数人的看法是错误的时候。

实验中,研究人员会询问接受调查的人他们对某个问题的看法,以及他们认为其他人会如何看待这个问题:你认为正确答案是什么?你认为流行的答案(即多数人会选择的回答)是什么?然后,算法会找出“意外流行”的答案,也就是比大多数人预测中更受欢迎的答案。大部分情况中,这些超出大多数人预计的选择,就是正确的答案。

“我们以为社会平均意见一般是对的,过往对群体智慧的统计也支持这一看法,” 麻省理工学院斯隆管理学院的行为经济学家Drazen Prelec说:“但事实证明并非如此。有像医生那样的专家存在,这让我们意识到了少部分人掌握的知识。”

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