向螞蟻學(xué)習(xí)，這家公司用人工智能成功預(yù)測12個奧斯卡獎項

文|澎湃新聞網(wǎng)

2月28日訊，2月27日，2017年第89屆奧斯卡金像獎的所有24個項目全部揭曉。在所有獎項預(yù)測中，你猜中了幾個?一家由斯坦福大學(xué)博士創(chuàng)辦的人工智能公司，在頒獎典禮前也對各大獎項的歸屬進(jìn)行了預(yù)測，結(jié)果顯示，在預(yù)測的16個獎項中，該公司使用的人工智能預(yù)測對了12個，準(zhǔn)確率達(dá)到75%。這樣的正確率可以比肩認(rèn)證的評測專家。

這家人工智能公司名為Unanimous，它利用“群集人工智能”(Swarm AI)做了一個平臺在奧斯卡頒獎夜做了一個實(shí)時預(yù)測。預(yù)測分成三檔，分別是確定性較強(qiáng)的預(yù)測、確定性中等的預(yù)測、高度不確定性的預(yù)測。有意思的是，在最佳影片這一獎項上，Swarm AI為《愛樂之城》給出了確定性較強(qiáng)的預(yù)測，但奧斯卡組委會卻鬧了個烏龍，最終此獎花落《月光男孩》。

預(yù)測結(jié)果

所謂群集人工智能，指得是利用互聯(lián)網(wǎng)線上的實(shí)時系統(tǒng)，輸入一定數(shù)量的人類個體智慧、知識和直覺，再利用算法輸出一個群集的更優(yōu)結(jié)果。據(jù)Unanimous介紹，群集人工智能系統(tǒng)的啟發(fā)來自鳥類和昆蟲。社會動物以一個統(tǒng)一的動態(tài)系統(tǒng)集體工作時，做出的決策會超越單獨(dú)的個體。在生物學(xué)上，這一過程被稱為“群集智能”。簡單來說，群集智能是人多力量大的體現(xiàn)。但是，對于人類來說，要做到像鳥類和昆蟲一樣卻非常困難。因?yàn)樵谏砩?，人類缺乏用于建立?shí)時反饋的敏銳連接(比如螞蟻的觸角)，因而無法形成群集。而Unanimous做的就是利用Swarm AI，為人類搭建了這樣實(shí)時反饋的連接。

如何預(yù)測奧斯卡頒獎典禮

那么這個預(yù)測率達(dá)到75%的群集人工智能平臺是如何進(jìn)行預(yù)測的? Unanimous公司的研究員集合了近50名電影愛好者群集。參與者在公司網(wǎng)站上進(jìn)行注冊后，可以參與預(yù)測。在做出判斷時，每位用戶都有一個可以拖向他們的選擇的虛擬圓盤。同時，每個人都可以看見其他人的決定，也可以隨時改變自己決定。這個集群中的每個個體都可以互相影響。

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原理很簡單：對于螞蟻來說，單個螞蟻的智能有限，但如果將單個螞蟻升級到整個蟻群，那實(shí)力就會有更大的提高。Unanimous公司認(rèn)為，從單個人到一個大群人也將有這么一個提升，出現(xiàn)一個高級的“超級智慧”。

最佳導(dǎo)演預(yù)測

具體做法是，Swarm AI系統(tǒng)會將實(shí)時的人類洞察和AI的算法結(jié)合在一起。這樣做的優(yōu)勢首先是能集合人群智慧。其次，Swarm AI能確保最終的智能與人群的目標(biāo)、愿望相符合。在人工智能領(lǐng)域里，各個實(shí)驗(yàn)室投入了巨大的精力，試圖用純數(shù)字化的東西來取代人類智能。但用純人工智能創(chuàng)造的東西也讓人感到恐懼，一方面是因?yàn)樗媪瞬糠秩祟惖墓ぷ?另一方涉及到道德倫理：我們該如何保障設(shè)計出來的人工智能不會傷害我們，并且符合人類的道德和價值觀。

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Unanimous公司認(rèn)為，利用Swarm AI技術(shù)，便能在創(chuàng)造放大的智能的同時，將人類納入整個過程中，讓智能擁有人類的情感和共情。

群體智能仍有局限

除了預(yù)測今年的奧斯卡頒獎禮外，Swarm AI還在不久前“神預(yù)測”了美國NFL超級碗比賽的比分。不過，Swarm AI的預(yù)測并非萬無一失。在2016年美國總統(tǒng)大選上，它就“吃”了一次癟。當(dāng)時Swarm AI給出了希拉里會當(dāng)選美國總統(tǒng)的預(yù)測。

Swarm AI采取的方法是直接以人為分析對象，即通過詢問參與的選民一組類似的問題，如：“如果希拉里擔(dān)任總統(tǒng)，失業(yè)問題將如何改善?”參與預(yù)測的選民可從五個答案中選擇，即“大幅改善”、“略微改善”、“大幅加劇”、“略微加劇”以及“沒有任何變化”。此外，可選的答案還有“希拉里勝算很大”、“希拉里略勝一籌”、“特朗普勝算很大”、“特朗普略勝一籌”以及“不相上下”。

在這次的測試中，有45個選民參與，其中46%為民主黨人，24%為共和黨人，30%在黨派上保持中立或?qū)儆谄渌h派。這也直接暴露了Swarm AI的局限性：預(yù)測結(jié)果受參與群體特征影響，并讓預(yù)測結(jié)果帶有偏見。有專家稱，根據(jù)Swarm AI的設(shè)定，在預(yù)測過程中，個體很容易根據(jù)球位置的變化而不斷變化自己的選擇——當(dāng)發(fā)現(xiàn)多數(shù)人也支持自己的選擇時，他可能會更加堅定地牽引;而當(dāng)發(fā)現(xiàn)球大大偏離自己希望的方向時，他可能會放棄或減小牽引力，直至最終達(dá)成“共識”。

《自然》雜志在今年1月25日曾發(fā)表過一篇文章，闡述了類似的選擇偏見，還在文章中給出了解決方法。論文作者讓一群人回答這樣的問題：費(fèi)城是賓夕法尼亞州的首府嗎?絕大多數(shù)人會錯誤地回答說“是的”。這是因?yàn)樗麄冎溃嘿M(fèi)城是賓夕法尼亞州的一座大城市，而首府都是大城市。但實(shí)際上，正確答案是哈里斯堡，但往往只有少數(shù)人會說出這個正確答案。

論文作者給出的解決方法是“意外流行”(surprisingly popular)算法，它由普林斯頓大學(xué)和麻省理工學(xué)院的研究者設(shè)計。研究人員表示，這種算法能更好地從群體中獲取正確答案，尤其是當(dāng)大多數(shù)人的看法是錯誤的時候。

實(shí)驗(yàn)中，研究人員會詢問接受調(diào)查的人他們對某個問題的看法，以及他們認(rèn)為其他人會如何看待這個問題：你認(rèn)為正確答案是什么?你認(rèn)為流行的答案(即多數(shù)人會選擇的回答)是什么?然后，算法會找出“意外流行”的答案，也就是比大多數(shù)人預(yù)測中更受歡迎的答案。大部分情況中，這些超出大多數(shù)人預(yù)計的選擇，就是正確的答案。

“我們以為社會平均意見一般是對的，過往對群體智慧的統(tǒng)計也支持這一看法，” 麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院的行為經(jīng)濟(jì)學(xué)家Drazen Prelec說：“但事實(shí)證明并非如此。有像醫(yī)生那樣的專家存在，這讓我們意識到了少部分人掌握的知識。”

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