Unanimous AI 準確預測馬克宏當選法國總統,背後靠的是什麼?

作者 | 發布日期 2017 年 05 月 09 日 22:57 | 分類 AI 人工智慧 , 科技趣聞 follow us in feedly

法國媒體當地時間 7 日晚上 8 時進行的初步統計,39 歲的中間派候選人埃瑪紐耶爾‧馬克宏以 65.5% 對 34.5% 的得票率擊敗極右翼政黨「國民陣線」候選人瑪琳‧勒龐當選新一任法國總統,他也成為了繼拿破崙以來法國最年輕的國家元首。




而這一次,曾經因預測希拉蕊將當選美國總統慘遭打臉的人工智慧公司 Unanimous A.I.,利用 Swarm AI(集群人工智慧)成功預測了法國大選的結果。

Unanimous A.I. 如何預測法國大選?

在參與預測之前,用戶首先需要註冊帳號。Unanimous AI 採用的並不是傳統問卷調查形式,讓你勾選一個答案,而是在每個問題下提供一個虛擬圓盤,用戶可將圓盤拖到自己想要的答案位置,透過眾人的「力量」將最終結果推向特定的位置。

此外,每個參與調查的人還能看到其他用戶的決定,並可以隨時改變自己的的選擇。這意味著,調查中的每名用戶都是可以互相影響的,而整個調查過程也是動態的。

從上面的動圖可以看出,參與調查的用戶對此次馬克宏獲勝抱有較大信心。而下面的動圖則顯示,Swarm 對馬克宏領先幅度的預測在 15%~20% 之間。不過,最終的選舉結果顯示,馬克宏在大選得票率領先勒龐 31%。

雖然調查結果顯示馬克宏最終將贏得大選,但是很多人把勒龐的崛起與川普的反轉勝聯繫起來,有些人甚至稱勒龐為「法國的川普」。有了前車之鑑,當馬克宏得票率領先勒龐 18% 時,Unanimous A.I.  的研究人員希望這個群體能夠預測,為什麼馬克宏的優勢在上週日可能比民調預測的優勢要小。

大部分人認為,如果馬克宏的領先優勢不如民調,那麼最大的可能就是很多人「隱藏」了對勒龐民粹主義的支持,而正是這一原因將川普推上美國總統。不過,參與調查的群體顯然不相信這種支持足以讓勒龐成為總統。而最終的結果證明,它是對的。

認識 Unanimous A.I.

Unanimous A.I. 是一家位於史丹佛的人工智慧創業公司,主打技術是 Swarm AI (集群人工智慧),主要產品分別是針對商業的 Swarm Insight,以及針對大眾的 UNU。利用這一技術,Unanimous A.I. 可以集合人們一起制定群體決策,比如預測選舉或大賽的結果。

據了解,Unanimous A.I. 創始人 Louis Rosenberg 擁有人機互動領域的研究背景,他表示,在研究過程中發現集體要比個體更有意思。於是,他創建了 Unanimous A.I.。而且他的履歷驚人。據黑智報導:

1993 年,他創立公司 Immersion Corporation,開發了觸感軟體,微軟、羅技以及眾多遊戲產品公司都曾與其合作,該公司 1999 年在那斯達克上市。他的第二個公司 Microscribe,生產出全球首個 3D 數位轉換器,至今已經被用於無數電影拍攝,包括《史瑞克》和《冰原歷險記》。第 3 家公司 Outland Research,專門從事行動裝置高級介面的開發研究,後來被 Google 收購。

雖然沒能成功預測美國總統大選的結果,但是在預測法國總統大選之前,Swarm AI 已展現了它的能力。2016 年 5 月,Unanimous A.I. 利用 Swarm AI 成功預測肯塔基賽馬的前四名,在此之前,人們都認為賽馬比賽的結果幾乎無法預測,而且也沒有人類專家可準確預測出前四名。科技網站 TechRepublic 在總結 2016 年最令人振奮的人工智慧技術進步時,就提到了這一成就,甚至將其與 DeepMind 相提並論。

為了一雪前恥,在今年 1 月川普正式上台之前,Unanimous A.I. 就對川普上任百日之後的支持率進行預測。當時 Swarm AI 預測的結果是 42%(如下圖所示),要知道之前兩位前美國總統的百日支持率分別是 58% 和 61%,42% 看起來低得不可思議。然而「Washington Post-ABC News」4 月發表的民調結果顯示,川普的支持率正好為 42%。

除此之外,針對今年 2 月的第 89 屆奧斯卡 16 項預測中,Swarm AI 命中 12 項,準確率為 75%。不過相比 2016 年奧斯卡,其準確率並沒有什麼變化,且最佳男主角和最佳影片兩項大獎也都預測錯誤。

什麼是集群智慧(Swarm Intelligence)?

根據維基百科的解釋,集群智慧源於以螞蟻、蜜蜂等為代表的社會性昆蟲群體行為的研究。最早用在細胞機器人系統的描述中。它的控制是分布式的,不存在中心控制。群體具有自組織性。

典型的集群智慧系統由一群簡單主體構成,每個主體和其他主體以及他們的環境進行局部互動。儘管通常沒有集中控制機制來指示這些主體如何協作,但這些簡單的局部互動行為通常能湧現出複雜的全局行為。

俗話說,「三個臭皮匠勝過一個諸葛亮」。可以想像,當匯集 20 個人、甚至 200 個人的智慧時,將會有多聰明。這就帶來了一個問題:人類智慧可以集群嗎?當然,我們並沒有進化出集群的能力。

想像一下,將數百人的知識、智慧、洞察及直覺透過 AI 演算法即時連接起來,將會產生一種新的智慧,能像超級專家一樣「共同思考」。這就是 Unanimous A.I. 在做的工作:透過將即時人類的輸入和複雜的「集群演算法」結合起來,Unanimous A.I. 放大了這些團體的集體智慧,並超越專家的表現。Unanimous A.I. 將這種技術稱為「Swarm AI」──集群人工智慧。

Unanimous A.I. 在官網中介紹:

不僅是鳥類、蜜蜂、魚群,在整個自然界中,無數物種已發展出強大的方法,透過集體思考來加強整個群體的智慧。他們不需要進行問卷調查,而是形成一個即時封閉系統,匯聚了優化後的洞察力,超越個體思想的能力。在自然界中,他們被稱為「集群智慧」(Swarm Intelligence)。而 Unanimous A.I. 的工作,就是使人類能利用這種放大效應的優勢。我們的 Swarm AI 技術把人們透過網路連接起來,按照自然群體來構建即時系統。這方法被證實有效,能夠在更廣泛的應用中,實現更深入的洞察、更智慧的預測,以及更準確的回答。

集群智慧有哪些限制?

雖然 Unanimous A.I. 利用 Swarm AI 準確預測了法國大選和川普上任百日後的支持率,但是集群智慧也有失效的時候,比如 Swarm AI 對美國大選結果預測失敗就是一個好例子。

據澎湃新聞報導,Swarm AI 採取的方法是直接以人為分析對象,即透過詢問參與的選民一組類似的問題,如:「如果希拉蕊擔任總統,失業問題將如何改善?」參與預測的選民可從 5 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「希拉蕊勝算很大」、「希拉蕊略勝一籌」、「川普勝算很大」、「川普略勝一籌」以及「不相上下」。

這也直接暴露了 Swarm AI 的局限性:預測結果受參與群體特徵影響,並讓預測結果帶有偏見。就像 John Mannes 所說的:「一個充滿偏見的世界產生偏見的數據,而偏見化的數據又會繼續得到偏見化的 AI 框架。」

那怎樣解決這種類似的選擇偏見呢?普林斯頓大學和麻省理工大學的學者今年 1 月在《自然》雜誌上發表的論文中給了解決辦法──「surprisingly popular」(意外流行)。研究人員表示,這種演算法更能從群體中獲得正確答案,特別是當大多數人看法是錯的時候。

根據澎湃新聞的報導,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麼?你認為大多數人會選擇的答案是什麼?然後,演算法會找出「surprisingly popular」的答案,也就是比大多數人預測中更受歡迎的答案。大部分情況中,這些超出大多數人預計的選擇,就是正確的答案。

總結

目前來看,集群智慧還存在一定的缺陷,畢竟人的思想並不能簡單疊加,三個臭皮匠加起來也不一定比得上諸葛亮,但集群智慧仍開啟了一個新方向。隨著人工智慧技術的進一步發展,以及更多人參與這個計畫,未來說不定能夠利用集體智慧,幫助公司或政府做出更好的決策。

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:達志影像)