UnanimousA.I.準确预测马克宏当选法国总统,背后的
FREUTERS/Philippe Wojazer

法国媒体当地时间 7 日晚 8 时进行的初步统计, 39 岁的中间派候选人埃玛纽耶尔 · 马克宏以 65.5% 对 34.5% 的得票率击败极右翼政党 「国民阵线」 候选人马丽娜 · 勒庞当选新一任法国总统,他也成为了继拿破侖以来法国最年轻的国家元首。

而这一次,曾经因预测希拉蕊将当选美国总统惨遭打脸的人工智慧公司 Unanimous A.I.,利用 Swarm AI成功预测了法国大选的结果。

Unanimous A.I. 如何预测法国大选?

在参与预测之前,使用者首先需要注册帐号。 Unanimous A.I. 採用的并不是传统的问卷调查的形式,让你勾选一个答案,而是在每个问题下提供一个虚拟圆盘,使用者可以将圆盘拖动到自己想要选择的答案位置,透过众人的 「力量」 将最终结果推向一个特定的位置。

此外,每个参与调查的人还能看到其他使用者的决定,并可以随时改变自己的的选择。这意味着,调查中的每名使用者都是可以互相影响的,而整个调查过程也是动态的。

UnanimousA.I.準确预测马克宏当选法国总统,背后的

从上面的动图可以看出,参与调查的使用者对于此次马克宏的获胜是抱有较大的信心的。而在下面的动图则显示, Swarm 对马克宏领先幅度的预测在 15%~20% 之间。不过,最终的选举结果显示,马克宏在大选中的得票率领先勒庞 31%。

UnanimousA.I.準确预测马克宏当选法国总统,背后的

虽然调查结果显示马克宏最终将赢得大选,但是很多人把勒庞的崛起,与川普的反转胜利联繫起来,有些人甚至称勒庞为 「法国的川普」。有了前车之鑒,当马克宏的得票率领先勒庞 18% 的时候, Unanimous A.I. 的研究人员希望这个群体能够预测,为什幺马克宏的优势在上週日的时候可能比民调预测的优势要小。

大部分人认为,如果马克宏的领先优势不如民调的结果,那幺最大的可能就是由很多人 「隐藏」 了对勒庞民粹主义的支持,而正是这同样的 原因将川普推上美国总统的位置。不过,参与调查的群体显然不相信这种支持足以让勒庞成为总统。而最终的结果证明,它是对的。

Unanimous A.I. 简介

Unanimous A.I. 是一家位于史丹佛的人工智慧新创公司,它的主打技术是 Swarm AI ,主要产品则分别是针对商业的 Swarm Insight、以及针对大众的 UNU。利用这项技术,Unanimous A.I. 可以集合人们一起制定群体决策,比如对选举或者大赛的结果进行预测。

Unanimous A.I. 创办人 Louis Rosenberg 拥有人机互动领域的研究背景,他表示,在研究过程中发现集体要比个体更加有意思。于是,他创建了 Unanimous A.I.。而且他的履历惊人。据 黑智 报导, 1993 年,他创立公司 Immersion Corporation,开发了触感软体,微软、罗技以及众多游戏产品公司都曾与其合作,该公司 1999 年在纳斯达克上市。他的第二个公司 Microscribe,生产出全球首台 3D 数位转换器,至今已经被用于无数电影的拍摄,包括《史瑞克》和《冰原历险记》。第三家公司 Outland Research,专门从事行动设备高级界面的开发研究,后来被 Google 收购。

虽然没能成功预测美国总统大选的结果,但是在预测法国总统大选之前, Swarm AI 已经展现了它的能力。去年 5 月, Unanimous A.I. 利用 Swarm AI 成功预测了肯德基赛马的前四名,在此之前,人们都认为赛马比赛的结果几乎无法预测,而且也没有人类专家可以 準确预测出前四名。科技网站 TechRepublic 在总结 2016 年最令人振奋的人工智慧技术进步时,就提到了这项成就,甚至将其与 DeepMind 的相提并论。

而且为了一雪前耻,在今年 1 月川普正式上台之前, Unanimous A.I. 就对川普上任百日之后的支持率进行了预测。当时 Swarm AI 预测的结果是 42%,要知道两位前美国总统的百日支持率分别是 58% 和 61%,42% 在当时看起来低得不可思议。然而 「Washington Post-ABC News」4 月份发布的民调结果显示,川普的的支持率正好为 42%。

除此之外,针对今年 2 月的第 89 界奥斯卡的 16 项预测中, Swarm AI 命中了 12 项,準确率为 75%。不过,相比去年的奥斯卡,其準确率并没有什幺变化,而且最佳男主角和最佳影片两项大奖也都预测错误。

什幺是群体智慧?

根据维基百科的解释,群体智慧源于对以蚂蚁、蜜蜂等为代表的社会性昆虫的群体行为的研究。最早被用在细胞机器人系统的描述中。它的控制是分布式的,不存在中心控制。群体具有自我组织性。

典型的群体智慧系统由一群简单的主体构成,每个主体和其它主体以及它们的环境进行局部的互动。儘管通常没有集中控制机制来指示这些主体如何协作,但这些简单的局部互动行为通常能涌现出複杂的全局行为。

俗话说,「三个臭皮匠赛过诸葛亮」。可以想像,当汇集 20 个人、甚至 200 个人的智慧时,将会有多聪明。这就带来了一个问题:人类智慧的可以群体吗?当然,我们并没有演化出群体的能力。

想像一下,将数百人的知识、智慧、洞察、以及直觉透过 AI 演算法即时连接起来,将会产生一种新的智慧,能够像超级专家一样 「共同思考」。而这就是 Unanimous A.I. 在做的工作:透过将即时人类的输入和複杂的 「群体演算法」 结合起来, Unanimous A.I. 放大了这些团体的集体智慧,并超越了专家的表现。 Unanimous A.I. 将这种技术称为 「Swarm AI」——群体人工智慧。

Unanimous A.I. 在官网中介绍到,

群体智慧有哪些限制?

虽然 Unanimous A.I. 利用 Swarm AI 準确预测了法国大选和川普上任百日后的支持率,但是群体智慧也有失效的时候,比如 Swarm AI 对美国大选结果预测的失败就是一个很好的例子。

据 澎湃新闻 报导, Swarm AI 採取的方法是直接以人为分析对象,即透过询问参与的选民一组类似的问题,如:「如果希拉蕊担任总统,失业问题会不会改善?」 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」、「川普胜算很大」、「川普略胜一筹」 以及 「不相上下」。

这也直接暴露了 Swarm AI 的侷限性:预测结果受参与群体特徵影响,并让预测结果带有偏见。就像 John Mannes 所说的那样:「一个充满偏见的世界能产生偏差的数据,而偏差的数据又会继续得到偏差的 AI 框架。」

那幺怎样解决这种类似的选择偏见呢?普林斯顿大学和麻省理工大学的学者今年 1 月在《自然》杂誌上发表的论文中提出了解决办法 ——「surprisingly popular」。研究人员表示,这种演算法更能从群体中获得正确答案,特别是当大多数人的看法是错误的时候。

根据 澎湃新闻 的报导,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:你认为正确答案是什幺?你认为大多数人会选择的答案是什幺?然后,演算法会找出 「surprisingly popular」 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。

总结

目前来看,群体智慧还存在一定的缺陷,毕竟人的思想并不能简单的叠加,三个臭皮匠加起来也并不一定就能比得上诸葛亮,但是群体智慧仍然给我们开啓了一个新的方向。而且随着人工智慧技术的进一步发展,以及更多的人参与这个专案,未来说不定能够进一步利用集体智慧,帮助公司或者政府作出更好的决策。

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