Unanimous A.I.準(zhǔn)確預(yù)測馬克龍當(dāng)選法國總統(tǒng)的背后

剛剛當(dāng)選新一任法國總統(tǒng)的埃馬紐埃爾·馬克龍

雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))5月8日消息，法國媒體當(dāng)?shù)貢r(shí)間7日晚8時(shí)進(jìn)行的初步統(tǒng)計(jì)，39歲的中間派候選人埃馬紐埃爾·馬克龍以65.5%對34.5%的得票率擊敗極右翼政黨“國民陣線”候選人馬麗娜·勒龐當(dāng)選新一任法國總統(tǒng)，他也成為了繼拿破侖以來法國最年輕的國家元首。

而這一次，曾經(jīng)因預(yù)測希拉里將當(dāng)選美國總統(tǒng)慘遭打臉的人工智能公司Unanimous A.I.，利用Swarm AI（集群人工智能）成功預(yù)測了法國大選的結(jié)果。

Unanimous A.I.如何預(yù)測法國大選？

在參與預(yù)測之前，用戶首先需要注冊賬號。 Unanimous A.I.采用的并不是傳統(tǒng)的問卷調(diào)查的形式，讓你勾選一個(gè)答案，而是在每個(gè)問題下提供一個(gè)虛擬圓盤，用戶可以將圓盤拖動到自己想要選擇的答案位置，通過眾人的“力量”將最終結(jié)果推向一個(gè)特定的位置。

此外，每個(gè)參與調(diào)查的人還能看到其他用戶的決定，并可以隨時(shí)改變自己的的選擇。這意味著，調(diào)查中的每名用戶都是可以互相影響的，而整個(gè)調(diào)查過程也是動態(tài)的。

從上面的動圖可以看出，參與調(diào)查的用戶對于此次馬克龍的獲勝是抱有較大的信心的。而在下面的動圖則顯示，Swarm 對馬克龍領(lǐng)先幅度的預(yù)測在15%~20%之間。不過，最終的選舉結(jié)果顯示，馬克龍?jiān)诖筮x中的得票率領(lǐng)先勒龐31%。

雖然調(diào)查結(jié)果顯示馬克龍最終將贏得大選，但是很多人把勒龐的崛起，與特朗普的反轉(zhuǎn)勝利聯(lián)系起來，有些人甚至稱勒龐為“法國的特朗普”。有了前車之鑒，當(dāng)馬克龍的得票率領(lǐng)先勒龐18%的時(shí)候，Unanimous A.I.的研究人員希望這個(gè)群體能夠預(yù)測，為什么馬克龍的優(yōu)勢在上周日的時(shí)候可能比民調(diào)預(yù)測的優(yōu)勢要小。

大部分人認(rèn)為，如果馬克龍的領(lǐng)先優(yōu)勢不如民調(diào)的結(jié)果，那么最大的可能就是由很多人“隱藏”了對勒龐民粹主義的支持，而正是這一原因?qū)⑻乩势胀粕厦绹偨y(tǒng)的位置。不過，參與調(diào)查的群體顯然不相信這種支持足以讓勒龐成為總統(tǒng)。而最終的結(jié)果證明，它是對的。

Unanimous A.I.簡介

Unanimous A.I.是一家位于斯坦福的人工智能創(chuàng)業(yè)公司，它的主打技術(shù)是Swarm AI (集群人工智能)，主要產(chǎn)品則分別是針對商業(yè)的Swarm Insight、以及針對大眾的UNU。利用這一技術(shù)，Unanimous A.I.可以集合人們一起制定群體決策，比如對選舉或者大賽的結(jié)果進(jìn)行預(yù)測。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，Unanimous A.I.創(chuàng)始人Louis Rosenberg擁有人機(jī)交互領(lǐng)域的研究背景，他表示，在研究過程中發(fā)現(xiàn)集體要比個(gè)體更加有意思。于是，他創(chuàng)建了Unanimous A.I.。而且他的履歷驚人。據(jù)黑智報(bào)導(dǎo)，

1993年，他創(chuàng)立公司Immersion Corporation，開發(fā)了觸感軟件，微軟、羅技以及眾多游戲產(chǎn)品公司都曾與其合作，該公司1999年在納斯達(dá)克上市。他的第二個(gè)公司Microscribe，生產(chǎn)出全球首個(gè)3D數(shù)字轉(zhuǎn)換器，至今已經(jīng)被用于無數(shù)電影的拍攝，包括《怪物史萊克》和《冰河世紀(jì)》。第三家公司Outland Research，專門從事移動設(shè)備高級界面的開發(fā)研究，后來被谷歌收購。

雖然沒能成功預(yù)測美國總統(tǒng)大選的結(jié)果，但是在預(yù)測法國總統(tǒng)大選之前，Swarm AI已經(jīng)展現(xiàn)了它的能力。去年5月，Unanimous A.I.利用Swarm AI成功預(yù)測了肯塔基賽馬的前四名，在此之前，人們都認(rèn)為賽馬比賽的結(jié)果幾乎無法預(yù)測，而且也沒有人類專家 科準(zhǔn)確預(yù)測出前四名。技網(wǎng)站TechRepublic在總結(jié)2016年最令人振奮的人工智能技術(shù)進(jìn)步時(shí)，就提到了這一成就，甚至將其與DeepMind的相提并論。

而且為了一雪前恥，在今年1月特朗普正式上臺之前，Unanimous A.I.就對特朗普上任百日之后的支持率進(jìn)行了預(yù)測。當(dāng)時(shí)Swarm AI預(yù)測的結(jié)果是42%（如下圖所示），要知道兩位前美國總統(tǒng)的百日支持率分別是58%和61%，42%在當(dāng)時(shí)看起來低得不可思議。然而“Washington Post-ABC News”4月份發(fā)布的民調(diào)結(jié)果顯示，特朗普的的支持率正好為42%。

除此之外，針對今年2月的第89界奧斯卡的16項(xiàng)預(yù)測中，Swarm AI命中了12項(xiàng)，準(zhǔn)確率為75%。不過，相比去年的奧斯卡，其準(zhǔn)確率并沒有什么變化，而且最佳男主角和最佳影片兩項(xiàng)大獎也都預(yù)測錯(cuò)誤。

什么是集群智能（Swarm Intelligence）？

根據(jù)維基百科的解釋，集群智能源于對以螞蟻、蜜蜂等為代表的社會性昆蟲的群體行為的研究。最早被用在細(xì)胞機(jī)器人系統(tǒng)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。

典型的集群智能系統(tǒng)由一群簡單的主體構(gòu)成，每個(gè)主體和其它主體以及它們的環(huán)境進(jìn)行局部的交互。盡管通常沒有集中控制機(jī)制來指示這些主體如何協(xié)作，但這些簡單的局部交互行為通常能涌現(xiàn)出復(fù)雜的全局行為。

俗話說，“三個(gè)臭皮匠賽過諸葛亮”?？梢韵胂?，當(dāng)匯集20個(gè)人、甚至200個(gè)人的智慧時(shí)，將會有多聰明。這就帶來了一個(gè)問題：人類智慧的可以集群嗎？當(dāng)然，我們并沒有進(jìn)化出集群的能力。

想象一下，將數(shù)百人的知識、智慧、洞察、以及直覺通過AI算法實(shí)時(shí)連接起來，將會產(chǎn)生一種新的智能，能夠像超級專家一樣“共同思考”。而這就是Unanimous A.I.在做的工作：通過將實(shí)時(shí)人類的輸入和復(fù)雜的“集群算法”結(jié)合起來，Unanimous A.I.放大了這些團(tuán)體的集體智慧，并超越了專家的表現(xiàn)。Unanimous A.I.將這種技術(shù)稱為“Swarm AI”——集群人工智能。

Unanimous A.I.在官網(wǎng)中介紹到，

不僅僅是鳥類、蜜蜂、魚群，在整個(gè)自然界中，無數(shù)的物種已經(jīng)發(fā)展出強(qiáng)大的方法，通過集體思考來加強(qiáng)整個(gè)群體的智慧。他們不需要進(jìn)行問卷調(diào)查，而是形成了一個(gè)實(shí)時(shí)閉環(huán)系統(tǒng)，匯聚了優(yōu)化后的洞察力，超越了個(gè)體思想的能力。在自然界中，他們被稱為“集群智能（Swarm Intelligence）”。而Unanimous A.I.的工作，就是使得人類能夠利用這種放大效應(yīng)的優(yōu)勢。我們的Swarm AI技術(shù)能夠把人們通過網(wǎng)絡(luò)連接起來，按照自然的群體來構(gòu)建實(shí)時(shí)系統(tǒng)。而這一方法被證實(shí)是有效的，能夠在更廣泛的應(yīng)用中，實(shí)現(xiàn)更深入的洞察，更智能的預(yù)測，以及更準(zhǔn)確的回答。

集群智能有哪些限制？

雖然Unanimous A.I.利用Swarm AI準(zhǔn)確預(yù)測了法國大選和特朗普上任百日后的支持率，但是集群智能也有失效的時(shí)候，比如Swarm AI對美國大選結(jié)果預(yù)測的失敗就是一個(gè)很好的例子。

據(jù)澎湃新聞報(bào)導(dǎo)，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(dān)任總統(tǒng)，失業(yè)問題將如何改善？”參與預(yù)測的選民可從五個(gè)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”。

這也直接暴露了Swarm AI的局限性：預(yù)測結(jié)果受參與群體特征影響，并讓預(yù)測結(jié)果帶有偏見。就像John Mannes所說的那樣：“一個(gè)充滿偏見的世界能產(chǎn)生偏見的數(shù)據(jù)，而偏見化的數(shù)據(jù)又會繼續(xù)得到偏見化的 AI框架。”。

那么怎樣解決這種類似的選擇偏見呢？普林斯頓大學(xué)和麻神理工大學(xué)的學(xué)者今年1月在《自然》雜志上發(fā)表的論文中給出了解決辦法——“surprisingly popular（意外流行）”。研究人員表示，這種算法能更好地從群體中獲得正確答案，特別是當(dāng)大多數(shù)人的看法是錯(cuò)誤的時(shí)候。

根據(jù)澎湃新聞的報(bào)導(dǎo)，研究人員會詢問接受調(diào)查的人他們對某個(gè)問題的看法，以及他們認(rèn)為其他人會如何看待這個(gè)問題：你認(rèn)為正確答案是什么？你認(rèn)為大多數(shù)人會選擇的答案是什么？然后，算法會找出“surprisingly popular”的答案，也就是比大多數(shù)人預(yù)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(yù)計(jì)的選擇，就是正確的答案。

總結(jié)

目前來看，集群智能還存在一定的缺陷，畢竟人的思想并不能簡單的疊加，三個(gè)臭皮匠加起來也并不一定就能比得上諸葛亮，但是集群智能仍然給我們開啟了一個(gè)新的方向。而且隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，以及更多的人參與到這個(gè)項(xiàng)目中，未來說不定能夠更好的利用集體智慧，幫助公司或者政府作出更好的決策。

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