Unanimous AI:準确预测马克宏当选法国总统,靠的就

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」候选人勒庞当选新一任法国总统, 他也成为了继拿破仑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能公司 Unanimous AI,利用 Swarm AI(集群人工智能)成功预测了法国大选的结果。

Unanimous AI 如何预测法国大选?

在参与预测之前,用户首先需要注册账号。Unanimous AI 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,用户可以将圆盘拖动到自己想要选择的答案位置,通过众人的「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用户的决定,并可以随时改变自己的的选择。这意味着,调查中的每名用户都是可以互相影响的,而整个调查过程也是动态的。

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从上面的动图可以看出,参与调查的用户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%。

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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」。 有了前车之鉴,当马克宏的得票率领先勒庞 18% 的时候,Unanimous AI 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。

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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,而正是这一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 AI 简介

Unanimous AI 是一家位于史丹佛的人工智能创业公司,它的主打技术是 Swarm AI(集群人工智能),主要产品则分别是针对商业的 Swarm Insight、以及针对大众的 UNU。利用这一技术,Unanimous AI 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 AI 创始人 Louis Rosenberg 拥有人机交互领域的研究背景,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 AI。而且他的履历惊人。据黑智报导,

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 AI 利用 Swarm AI 成功预测了肯塔基赛马的前四名,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科準确预测出前四名。科技网站 TechRepublic 在总结 2016 年最令人振奋的人工智能技术进步时,就提到了这一成就,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 AI 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%(如下图所示),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%。

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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。

什幺是集群智能(Swarm Intelligence)?

根据维基百科的解释,集群智能源于对以蚂蚁、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。群体具有自组织性。

典型的集群智能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交互。儘管通常没有集中控制机制来指示这些主体如何协作,但这些简单的局部交互行为通常能涌现出複杂的全局行为。

俗话说,「三个臭皮匠胜过一个诸葛亮」。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:人类智慧的可以集群吗?当然,我们并没有进化出集群的能力。

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

Unanimous AI 在官网中介绍到,

集群智能有哪些限制?

虽然 Unanimous AI 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,但是集群智能也有失效的时候,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。

Swarm AI 採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:「如果希拉蕊担任总统,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「希拉蕊胜算很大」、「希拉蕊略胜一筹」、「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 的局限性: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见的数据,而偏见化的数据又会继续得到偏见化的 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给出了解决办法——「surprisingly popular(意外流行)」。研究人员表示,这种算法能更好地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。

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,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,集群智能还存在一定的缺陷,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,但是集群智能仍然给我们开启了一个新的方向。而且随着人工智能技术的进一步发展,以及更多的人参与到这个项目中,未来说不定能够更好的利用集体智慧,帮助公司或者政府作出更好的决策。

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