【周三早報】“我們AI預測總統，比人類民調專家強多了”

今年的美國總統大選，想要提前預測結果，還真不太容易。

疫情原因，今年選擇郵寄選票的人數激增，比上一次選舉多了好幾百萬張。

這意味著計票初期領先的候選人，并不一定會獲勝。也是導致“劇情”跌宕的關鍵因素。

于是，多數民調專家們通過傳統的方式如電話調查、通過往年投票趨勢提前預測的結果，在大選開始當晚就被推翻了。

然而，盡管過程如此跌宕起伏，也有只用了50個樣本的AI，比民調專家用10萬個樣本預測的結果還好。

這是今年總統大選預測中，真實發生的事情：來自Unanimous.ai公司開發的AI軟件Swarm，用50個樣本準確預測了10個搖擺州的獲勝者。

除了Swarm，來自意大利的軟件公司Expert.ai和位于紐約的Collective公司，也都已經給出了預測答案。

這些AI真的有這么神奇嗎?

“我們AI預測總統，比人類民調強多了”

相比于民調專家，Collective公司的董事長海蒂·梅瑟爾(Heidi Messer)認為，相比于民調專家“枯燥無味”地基于選票情況來預測結果，收集反映行為的數據更有必要。

“民調專家的預測方法更像是亞馬遜的推薦算法。例如，你買了一條狗鏈，他并不在意你買狗鏈用來干啥、甚至不在意你有沒有狗，而是會直接給你推薦狗糧。”

但如果能收集到更多的信息，例如情緒、信心等，AI的預測效果是不是也能更好?

AI收集人們的“自信度”

AI預測軟件Swarm (蜂群)，是人工智能公司Unanimous.ai人工智能公司所開發的。正是這個AI軟件，用僅有50個人的樣本，成功預測了10個搖擺州的勝率。

Swarm既有蜂群、也有一大群人的意思，有點像人群蜂擁而至的感覺，而它的工作原理，也正是借鑒了蜜蜂利用群體，做出的更能反映共同價值觀的決策，就是群體智能。

研究發現，蜜蜂在80%的時間里，會通過動態協商，迅速收斂出有利于團隊的最佳決策。

簡單來說，就是蜜蜂們聚在一起商量后，能快速執行最好的方案，它們已經不是個體，而是形成了一個“共同的大腦”，這種原理又被稱之為蜂巢思維。

Swarm的作者是本碩博畢業于斯坦福的路易斯·羅森伯格(Louis Rosenberg)，也是Unanimous.ai的CEO，他認為，人類也能通過群體智能，預測出最好的答案。

由于人類直接溝通的效率沒有蜜蜂那么高，因此Swarm作為一個AI，則會代替人類進行溝通計算。它不僅能保留用戶自己的興趣，也能讓他們在抉擇中選出群體答案。

以“獎金實驗”為例：每個志愿者操控一個磁鐵，所有磁鐵的走向共同決定圖中鐵環的走向。

每個志愿者都有磁鐵控制權，最終會根據鐵環的落點得到0.3美元或者0.9美元。但選擇0.9美元的用戶不能超過25%，否則就會沒人得到錢。

最終，70%的用戶選擇了0.3美元，這也是最佳的選擇決策。

這次總統選舉的預測，Swarm用的也是類似的方法，這50個人并不是獨立決定10個搖擺州的勝者，而是在預測過程中，同樣可以看見其他人的預測情況。

決策時，對預測結果“更自信”的人，對他人的影響也更大，而AI想要的就是這種效果。

Swarm除了這次的選舉，在其他時候也會被用于投資者共同預測商品價格上(與MIT進行了合作)。

這其中的50人，雖然是隨機選出來的，但通過AI“增強智力”后，最終往往能預測出最接近真實的結果。

收集語氣和情緒訓練AI

相比于Swarm的群體智能原理，這家名為Expert.ai的公司其實是搞自然語言處理(NLP)的，他們的技術滲透到了候選人周圍的數百萬個社交圈子中。

他們所用的方法，是通過NLP來識別這些社交圈子中，人們談及候選人時的語氣和情緒，從而預測最終的結果走向。

相比于人類專家，Expert.ai所用的算法模型，在預測領先情況上，與實際只差了0.2%左右。

Expert.ai預測拜登能獲得50.2%的選票，特朗普獲得47.3%的選票，領先2.9%。相比之下，截至周五，拜登獲得了50.5%的選票，特朗普獲得了47.8%的選票，領先2.7%。

雖然如此，也并不是所有AI都能準確地預測大選的細節。

并非所有AI都是完全準確的

例如，Advanced Symbolics inc.(ASI)開發的Polly，成功預測了大約20場公投，包括英國脫歐。

這里面，ASI預測拜登會贏下大選，但卻錯誤地預測了他會贏下佛羅里達州。(下圖紅色部分為特朗普獲得的選票)

ASI的首席執行官Erin Kelly表示，可以把這次選舉當成是Polly的一次“學習經歷”。

在她看來，AI目前還很年輕，但可以通過模型持續學習變得越來越好。

而艾倫人工智能研究院的首席執行官奧倫·艾奇奧尼(Oren Etzioni)則表示：“我不會解雇這些民調專家，但我希望他們能更好地利用機器學習、人工智能和數據挖掘。”【責任編輯/古飛燕】

來源：量子位

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