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预测奥斯卡?群体人工智能系统能做出超精准预测

subtitle 网易智能08-02 23:56 跟贴 10 条

  【网易智能讯 8月3日消息】如果蚂蚁、鸟类和蜜蜂都能够通过集体智慧作出决策,那么人类又何尝不可?这个问题一直引导着美国UnanimousA.I.公司创始人兼首席执行官路易斯·罗森伯格。

  据悉,这家公司开发了一种操作方便、效果显著的技术,可以让全世界的人都能利用他们的集体智慧来解决一些迫在眉睫的问题,而且往往准确度惊人。发明技术的最初想法是,没有一个单独的个体能拥有所有的可预测的信息,但如果集合了全体的智慧,那么他们就能做出比较准确的预测。

  “我们做了大量的实验,结果表明,当把人类的集体智慧放大时,整体智力水平显著提升,”罗森伯格说道。

  该公司的平台名为UNU,世界各地的用户可以在自己的电脑上登录并回答问题,直到他们的答案趋向一致。罗森伯格向外媒详细介绍了UNU的工作方式及工作机理。

  你会如何向没有使用过UNU平台的用户介绍它的工作机理呢?

  平台背后的核心技术就是我们所说的“群人工智能”,它是模拟自然群体的智慧。在自然界中有两种智力形式:一种是神经智能,另一种是群体智慧。神经智能是一种神经元系统,在这种系统中,智力比任何单个神经元都要聪明,而群体智慧则是一个层次。这是一种大脑系统,它们协同工作,比任何个体参与者都更聪明。我们以集群在自然中的工作方式为模型建模,让一组人通过把他们的思维方式看作一个系统来提升智力水平。

  UnanimousA.I公司的UNU平台技术可以用于分析任务,比如预测体育赛事或社会任务,再比如判断某人的微笑是否真实等。

  那么群预测的准确度与个体相比如何呢?

  当形成一个群体时,人类会以一种最优的方式将知识、智慧、洞察力和直觉结合在一起,这样他们就能把这些东西结合起来,并为他们所有的问题找到最好的答案。当人类这么做的时候,群体就比参与其中的个体聪明得多。

  举个例子,在挑战预测奥斯卡这件事上,该公司选了50个超级电影迷,都是普通人。第一次,让他们以个体预测谁会分别赢得每个奖项,然后再让同样的50个人一起预测同一场奥斯卡颁奖礼。

  虽然没有一个用户看过所有的电影,但是集体做出的预测比个体做出的要准确的多。值得注意的是,个体预测时的准确率是44%,虽然这个结果并不是很好,但是由于奥斯卡奖项的分类繁多,因此预测起来非常困难。但当这50个人一起合作时,他们的准确率高达76%,这几乎是个体预测准确率的两倍。更有趣的是,我们还可以看看专业影评人的预测结果,专业影评人的平均准确率为64%。所以我们看到的是,这50个普通人能够把他们的智力放大到比专家更高的水平。

  个体参与者需要知道多少才能在一个群体中做出准确的预测?

  通过采访一些实验参与者,调查统计了这群人当中看过所有参评电影的人数。结果显示,这50个人中没有一个人看过全部的电影。他们都只是看过其中一些电影,但这就是群体智慧的强大之处:就算每个个体都不具备完备的知识也可以在群体合作之后做出很好的决策。这50个人都看过其中的一些电影,因此可以填补彼此信息的空白,并集中在最佳答案上。他们能做到这一点的部分原因是群体并等同于民意调查,它不是一项调查,而是一个系统,人们不仅可以表达他们的观点,还可以表达他们的信念水平以及信心水平。

  据悉,UnanimousA.I曾用这种方法准确预测了芝加哥小熊队将赢得2016年世界大赛冠军。UnanimousA.I.不仅正确地预测了尼奎斯特将赢得2016肯塔基德比比赛,而且还预测出Exaggerator,GunRunner和Mohaymen会紧随其后。

  群体智慧结果、焦点小组结果以及民意调查结果有什么不同呢?

  一项调查或投票选举,将参与者和民众视为数据点,而群体把参与者当作数据处理过程。它并不是要求他们提供单一的数据,而是让他们参与到一个系统中来。因此,在一个群体中,每个人都在实时地相互推拉。所以它们都同时存在,所以我们可以同时在群体中有100个人,他们相互交流,最终得到一个统一的解决方案。所以每个人都在不断地改变着他们的观点,而不是仅仅在一个调查中提供一个数据点,然后有人在统计后得出一个答案。

  乍一看,UNU看起来就像一个占卜板,它有什么不同?

  占卜板可以让一些人作为一个系统一起工作,如果他们真的做对了,就意味着他们直觉没有出错。这是占卜板和UNU的不同之处,它不是通过让参与者表达观点来做出决策而是凭借直觉。但是,如果我们假设,我们真正拥有的是他们的潜意识观点,那么占卜板就可以让一小部分人将他们的观点以一种有趣的方式结合起来。

  一个网络群体所做的,不是整合三四个人的观点,而是将分散的100人甚至200人的群体,实时地将他们的观点结合起来。他们不需要待在同一个房间里。他们可以遍布世界各地,可以分布在每个大洲,200个人可以实时地整合他们的观点,不是在传递超自然的东西,而是结合了他们的实际知识,表达他们实际的想法。

  UNU就像一个由人工智能算法驱动的占卜板,并有100个人的群体为其出谋划策。

  最终,一群人统一得到了一个最佳结果。那么参与者个体的想法会受到其他参与者的影响而改变吗?

  群体鼓励参与者具有灵活的思维。这就是群体和民意调查之间的另一个重大区别之一:一项民意调查的结果往往是两极分化的。一项民意调查将会使人们在单一观点上站稳脚跟,这实际上是在告诉人们不要太过灵活,这就是为什么民意调查会致使人们在人群中稳固立场。群体智慧是自然界的一种方式,它鼓励人们灵活地寻找解决方案,让他们能够达成一致。这并不意味着鼓励人们与群体合作,而是鼓励人们变得灵活,其具体做法就是,如果有人以某种观点开始,并认为这是最好的解决方案,但当他们意识到另一种选择有更多的支持时,他们的观点会受到影响,但这并不意味着他们仅仅是在迎合大家的想法,去一味地妥协。

  那么UNU平台是怎么对日期、数值等进行具体预测的呢?

  所以在UNU平台上我们可以提出两种不同类型的基本问题。人们既可以提出有很多选择的问题,比如“谁会赢得今年超级碗(美国国家美式足球联盟)的冠军?”,提供6支球队,让平台在它们中选出最有可能获得超级碗冠军的一支。但是所有的决策都不会问有超过6个选项的问题,因为有很多社会科学研究表明,一旦答案超过6种选择人们便会不知所措。这就叫“选择超负荷”。

  另一种问题类型是,我们有一个连续的数值,选项就在一定值域的数轴上,比如,“一个特定的候选人当选的几率是多少?”然后群体可以考虑从0%到100%的所有数值,最后集中在65.5%,用这种方法得到一个非常准确的数字,进而可以用任何数值来计算。

  有时人们可能无法提前知道选项,可能会问这样一个问题:“未来5年将会出现的最重要的新技术是什么?”人类想通过从群体中收集选择得到答案。因此研究人员以文字的形式在对话框里创建这样的问题,然后让参与者输入自己的建议来收集可能的选项。所以从群体中收集建议,然后再让群体在这些建议中做出选择,如果有六个以上的建议,他们就会在六人小组中进行,但这需要群体的头脑风暴,做出各种假设,然后在所有的想法中集思广益,找到最可能的答案。

  UnanimousA.I的UNU平台可以通过在用户之间建立调查来找到解决分歧问题的答案。

  人工智能在哪里发挥作用呢?

  我们已经讨论了很多关于人类如何在群体中做出决定的事情。那么人工智能究竟能在哪里发挥作用呢?有两种不同的方式来看待我们所做的人工智能。分别是低水平人工智能和高水平人工智能。我们先说一说低水平的人工智能,也就是我们使用智能算法在幕后工作,将群体所有的知识、智慧、洞察力和直觉结合在一起。我们的算法不仅着眼于他们选择的选项,还会观察他们的行为。它关注的是人们如何随着时间的推移,从而决定他们的信心或信念程度,这反映了群体的真实情况。这不仅仅是一组数据,而是一群人的行为和信念改变了他们的信心和信念,让我们找到了最好的解决方案。所以,有一大堆算法在幕后运行,让群体能够实时对参与者的行为做出反应。

  人工智能的另一个层面是更宏大的图景,那就是最终人工智能是建立一种其他类型的自然智能复制品。在过去50年里,大多数人工智能研究都集中在一种自然智能上,即神经智能,因此,关于如何制造人工神经元和复制神经智能,换句话说就是复制大脑,目前已经有很多相关的研究。

  我们所做的正如我们提到的,“大自然实际上有两种方式来建立智力。”神经智能,也有群体智慧。自然系统已经进化出了将大量人口的智力以最佳方式结合起来的能力,因此我们所做的就是构建了复制群体智慧的算法和界面。人类无法自然形成群体。我们没有进化出鸟类和鱼类必然会形成鸡群和鱼群的能力,或者蜜蜂形成蜂群。但是,只要有正确的算法和正确的接口,我们就能让这些人工智能群体智慧系统将人和算法连接起来。

  所以在最高的层面上,我们建造人工集群的方式和其他类型的人工智能系统是一样的,这些东西是相互关联的,因为最终群体就是一个大脑系统。这是大脑的大脑。我们所做的就是建立这些人工的群体思维系统并回答问题,并在理想的情况下为参与者所拥有的信息提供最好的答案。

  UNU平台在未来重要的作用是什么呢?

  对于UNU和我们的群体人工智能技术来说,有很多有趣的应用领域。目前有许多商业客户,致力于利用消费者的智慧,对新产品、新服务和新功能进行优化分析,以预测新的广告活动的项目。还有一些客户希望一些群体的观看电影预告片,并预测那些电影预告片是否会吸引人们走进电影院。因此,通过建立大量的消费者群体,我们可以产生各种各样有趣的见解,我们会说这是商业智慧的一部分。

  【英文来源:Inverse 编译:网易见外智能编译平台 审校:秦昕】

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