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Unanimous A.I.准确预测马克龙当选法国总统,背后靠的是什么?

作者:周翔
2017/05/08 19:58

Unanimous A.I.准确预测马克龙当选法国总统,背后靠的是什么?

刚刚当选新一任法国总统的埃马纽埃尔·马克龙

雷锋网5月8日消息,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马纽埃尔·马克龙以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,他也成为了继拿破仑以来法国最年轻的国家元首。

而这一次,曾经因预测希拉里将当选美国总统惨遭打脸的人工智能公司Unanimous A.I.,利用Swarm AI(集群人工智能)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,用户首先需要注册账号。 Unanimous A.I.采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。

Unanimous A.I.准确预测马克龙当选法国总统,背后靠的是什么?

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

Unanimous A.I.准确预测马克龙当选法国总统,背后靠的是什么?

虽然调查结果显示马克龙最终将赢得大选,但是很多人把勒庞的崛起,与特朗普的反转胜利联系起来,有些人甚至称勒庞为“法国的特朗普”。有了前车之鉴,当马克龙的得票率领先勒庞18%的时候,Unanimous A.I.的研究人员希望这个群体能够预测,为什么马克龙的优势在上周日的时候可能比民调预测的优势要小。

Unanimous A.I.准确预测马克龙当选法国总统,背后靠的是什么?

大部分人认为,如果马克龙的领先优势不如民调的结果,那么最大的可能就是由很多人“隐藏”了对勒庞民粹主义的支持,而正是这一原因将特朗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.是一家位于斯坦福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 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。

据雷锋网了解,Unanimous A.I.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 A.I.。而且他的履历惊人。据黑智报导,

1993年,他创立公司Immersion Corporation,开发了触感软件,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,生产出全球首个3D数字转换器,至今已经被用于无数电影的拍摄,包括《怪物史莱克》和《冰河世纪》。第三家公司Outland Research,专门从事移动设备高级界面的开发研究,后来被谷歌收购。

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 科准确预测出前四名。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月特朗普正式上台之前,Unanimous A.I.就对特朗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,特朗普的的支持率正好为42%。

Unanimous A.I.准确预测马克龙当选法国总统,背后靠的是什么?

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,准确率为75%。不过,相比去年的奥斯卡,其准确率并没有什么变化,而且最佳男主角和最佳影片两项大奖也都预测错误。

什么是集群智能(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。尽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复杂的全局行为。

俗话说,“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。可以想象,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。

想象一下,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 A.I.在做的工作:通过将实时人类的输入和复杂的“集群算法”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”——集群人工智能。

Unanimous A.I.在官网中介绍到,

不仅仅是鸟类、蜜蜂、鱼群,在整个自然界中,无数的物种已经发展出强大的方法,通过集体思考来加强整个群体的智慧。他们不需要进行问卷调查,而是形成了一个实时闭环系统,汇聚了优化后的洞察力,超越了个体思想的能力。在自然界中,他们被称为“集群智能(Swarm Intelligence)”。而Unanimous A.I.的工作,就是使得人类能够利用这种放大效应的优势。我们的Swarm AI技术能够把人们通过网络连接起来,按照自然的群体来构建实时系统。而这一方法被证实是有效的,能够在更广泛的应用中,实现更深入的洞察,更智能的预测,以及更准确的回答。

集群智能有哪些限制?

虽然Unanimous A.I.利用Swarm AI准确预测了法国大选和特朗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。

澎湃新闻报导,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”。

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。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。”。

那么怎样解决这种类似的选择偏见呢?普林斯顿大学和麻神理工大学的学者今年1月在《自然》杂志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。

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么?你认为大多数人会选择的答案是什么?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。

参考资料:

【1】http://unanimous.ai/french-election/

【2】http://unanimous.ai/approval-rating/

【3】http://unanimous.ai/about-us/#

【4】http://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1628454

*图片来自网络,雷锋网整理

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