向螞蟻學習，這家公司用人工智能成功預測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。在所有獎項預測中，你猜中了幾個?一家由斯坦福大學博士創(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行了預測，結果顯示，在預測的16個獎項中，該公司使用的人工智能預測對了12個，準確率達到75%。這樣的正確率可以比肩認證的評測專家。

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時預測。預測分成三檔，分別是確定性較強的預測、確定性中等的預測、高度不確定性的預測。有意思的是，在最佳影片這一獎項上，Swarm AI為《愛樂之城》給出了確定性較強的預測，但奧斯卡組委會卻鬧了個烏龍，最終此獎花落《月光男孩》。

預測結果

所謂群集人工智能，指得是利用互聯(lián)網(wǎng)線上的實時系統(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的個體。在生物學上，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。因為在生理上，人類缺乏用于建立實時反饋的敏銳連接(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時反饋的連接。

如何預測奧斯卡頒獎典禮

那么這個預測率達到75%的群集人工智能平臺是如何進行預測的? 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)站上進行注冊后，可以參與預測。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。

最佳影片預測

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，那實力就會有更大的提高。Unanimous公司認為，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”。

最佳導演預測

具體做法是，Swarm AI系統(tǒng)會將實時的人類洞察和AI的算法結合在一起。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、愿望相符合。在人工智能領域里，各個實驗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，一方面是因為它代替了部分人類的工作;另一方涉及到道德倫理：我們該如何保障設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。

最佳外語片預測

Unanimous公司認為，利用Swarm AI技術，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

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

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：“如果希拉里擔任總統(tǒng)，失業(yè)問題將如何改善?”參與預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屬于其它黨派。這也直接暴露了Swarm AI的局限性：預測結果受參與群體特征影響，并讓預測結果帶有偏見。有專家稱，根據(jù)Swarm AI的設定，在預測過程中，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”。這是因為他們知道：費城是賓夕法尼亞州的一座大城市，而首府都是大城市。但實際上，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，它由普林斯頓大學和麻省理工學院的研究者設計。研究人員表示，這種算法能更好地從群體中獲取正確答案，尤其是當大多數(shù)人的看法是錯誤的時候。

實驗中，研究人員會詢問接受調查的人他們對某個問題的看法，以及他們認為其他人會如何看待這個問題：你認為正確答案是什么?你認為流行的答案(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，” 麻省理工學院斯隆管理學院的行為經濟學家Drazen Prelec說：“但事實證明并非如此。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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