AI预测奥斯卡，准确率已高达93.75％

“人兽恋”童话版《水形物语》拿下最佳影片奖

整理 | 都保杰

微信 | ai_xingqiu

网址 | 51aistar.com

分析预测，可能是人工智能最擅长的技能之一。

昨天，第 90 届奥斯卡金像奖（90th Academy Awards）颁奖典礼落下帷幕，《水形物语》获得最佳影片，最佳导演由《水形物语》的吉尔莫·德尔·托罗斩获，而加里·奥德曼凭借其在《至暗时刻》中的精彩表演，摘得“最佳男主角”，出演《三块广告牌》的弗兰西斯·麦克多蒙德获得最佳女主角。

而早在前天大奖公布之前，人工智能公司Unanimous A.I.（简称UNU）再次利用“群集人工智能”（Swarm AI）做了一个预测，与最终放出的（第90届）奥斯卡颁奖结果相比，16个预测猜中了15 个，正确率达到前所未有的 93.75%。

从 2015 年开始，UNU的人工智能系统就开始预测奥斯卡获奖电影，当时 AI 对第 87 届 15 个奥斯卡奖项进行预测，并猜对了其中的 11 个奖项。

2016 年 2 月，距最终结果揭晓前一周，UNU 再次出马对其中17个主要奖项进行预测，而且很有信心的将它对当年第 88 届奥斯卡获奖电影预测结果公布在《新闻周刊》上，其中最令人印象深刻的是精准预测出“小李子”拿下最佳男主角小金人，让人印象深刻。

2017 年 2 月，UNU又对第 89 届奥斯卡奖项中的 15 个主要奖项做了预测，最终猜对了 12 个奖项。

连续三年预测奥斯卡，准确率逐年提升，从 73%、76% 和 81%，到今年取得93.75%准确率的成绩，当然除了奥斯卡，UNU还曾对总统大选和美国NFL超级碗比赛进行过预测分析。

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。

创始人Louis Rosenberg是斯坦福大学的博士，拥有机器人、虚拟现实、人机交互领域的研究背景，曾在美国空军阿姆斯特朗实验室担任研究员。

Louis Rosenberg的履历比较丰富，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。

随着人工智能技术的再次兴起，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.。

公司做的Swarm AI群集智能系统会将实时的人类洞察和AI的算法结合在一起。这样做的优势首先是能集合人群智慧。其次，Swarm AI能确保最终的智能与人群的目标、愿望相符合。在人工智能领域里，各个实验室投入了巨大的精力，试图用纯数字化的东西来取代人类智能。但用纯人工智能创造的东西也让人感到恐惧，一方面是因为它代替了部分人类的工作；另一方涉及到道德伦理：我们该如何保障设计出来的人工智能不会伤害我们，并且符合人类的道德和价值观。

Unanimous公司认为，利用Swarm AI技术，便能在创造放大的智能的同时，将人类纳入整个过程中，让智能拥有人类的情感和共情。群集智能的概念是受到鸟类和蜜蜂的启发， 从对自然界的学习中，我们发现，社会动物以一个统一的动态系统集体工作时， 解决问题和做决策上的表现会超越大多数单独成员。在生物学上，这一过程被称为“群集智能”，老话说得好，人多力量大。

对于蚂蚁来说，单个蚂蚁的智能有限，但如果将单个蚂蚁升级到整个蚁群，那实力就会有更大的提高。Unanimous公司认为，从单个人到一个大群人也将有这么一个提升，出现一个高级的“超级智慧”。

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。Swarm A.I. 吸引结合人类参与者的知识、智慧、硬件和直觉，并把这些要素组合成一个统一的新智能，用来生成最优的预测、决策、洞见和判断。

论文地址：http://unu.ai/wp-content/uploads/2016/10/Crowds-Vs-Swarms-SHBI2016-Final-PDF-confirmed-by-IEEE.pdf

不过，Swarm AI给了业内另一个启发，人类智慧可以群集吗？要出现那样的超级智能，需要上千人一起思考吗，还是说上万、上百万？这个我们还不知道，但UNU是使人们能将他们的知识和见解汇集到一个高级智能中所迈出的第一步。

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。

而人类的思考组合起来可能更复杂，并增添了很多可能性，有时候会失效。

在美国总统大选时，Unanimous A.I.也曾做过预测，并认为希拉里当选。它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”。

在Unanimous A.I.进行的预测中，有45个选民参与，其中46%为民主党人，24%为共和党人，30%在党派上保持中立或属于其它党派。

从设计的问题和选取的对象看，由Unanimous AI开发的swarm AI-UNU的预测则明显倾向希拉里。Unanimous A.I. 直接以人为分析对象并使用了一种所谓的“群集智能”的技术。即在实际预测中，一组随机选取的适龄参选的公民会被提问，参与者按照自己的回答倾向牵动球体。在这一过程中，参与者往往会根据球位置的变化而不断变化自己的选择——当发现多数人也支持自己的选择时，他可能会更加坚定地牵引；而当发现球大大偏离自己希望的方向时，他可能会放弃或减小牵引力，直至最终达成“共识”。

有专家评论说，Unanimous AI采用“集群智能”技术搜集数据的方法更带有偏见性，这种偏见通过问题的设定和对象的选取得到了充分体现。“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”。

为了弥补群体智慧判断失误，普林斯顿大学和 MIT 的研究者还设计了一种新的方法，将其称为“意外流行”（surprisingly popular）算法。研究人员表示，这种算法能更好地从群体中获取正确答案，尤其是当大多数人的看法是错误的时候。

“我们以为社会平均意见一般是对的，过往对群体智慧的统计也支持这一看法，”研究负责人、MIT 斯隆管理学院的行为经济学家 Drazen Prelec 说：“但事实证明并非如此。有像医生那样的专家存在，这让我们意识到了少部分人掌握关键的知识。”

近年来集群智能被用于政治和经济预测、评估核安全、公共政策、危机应对措施,也有有许多企业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，甚至一些企业希望能让群体观看一些电影预告片，借此预测这些电影预告片是否会吸引人们走进电影院，最近哈佛的研究者也开始利用群体人工智能预测金融市场。

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，也就是复制大脑，目前已经有很多相关的研究。

而大自然构造智慧的方式是多样的，除了神经智能外，还有群体智能。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UNU的研究人员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那种天然会形成鸟群和鱼群的能力，或者像蜜蜂那样形成蜂群。但是，只要有正确的算法和正确的接口，或许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。

人的思想并不能简单的叠加，三个臭皮匠未必能PK诸葛亮，但是集群智能仍然是行业未来发展的一个有重要价值的启示。随着AI技术的深入演进，以及更多的人被卷入到技术变革中来，人从始至终都是不容忽视的核心因素。

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