【周三早报】“我们AI预测总统,比人类民调专家强多了”

今年的美国总统大选,想要提前预测结果,还真不太容易。

疫情原因,今年选择邮寄选票的人数激增,比上一次选举多了好几百万张。

这意味着计票初期领先的候选人,并不一定会获胜。也是导致“剧情”跌宕的关键因素。

于是,多数民调专家们通过传统的方式如电话调查、通过往年投票趋势提前预测的结果,在大选开始当晚就被推翻了。

然而,尽管过程如此跌宕起伏,也有只用了50个样本的AI,比民调专家用10万个样本预测的结果还好。

这是今年总统大选预测中,真实发生的事情:来自Unanimous.ai公司开发的AI软件Swarm,用50个样本准确预测了10个摇摆州的获胜者。

除了Swarm,来自意大利的软件公司Expert.ai和位于纽约的Collective公司,也都已经给出了预测答案。

这些AI真的有这么神奇吗?

“我们AI预测总统,比人类民调强多了”

相比于民调专家,Collective公司的董事长海蒂·梅瑟尔(Heidi Messer)认为,相比于民调专家“枯燥无味”地基于选票情况来预测结果,收集反映行为的数据更有必要。

“民调专家的预测方法更像是亚马逊的推荐算法。例如,你买了一条狗链,他并不在意你买狗链用来干啥、甚至不在意你有没有狗,而是会直接给你推荐狗粮。”

但如果能收集到更多的信息,例如情绪、信心等,AI的预测效果是不是也能更好?

AI收集人们的“自信度”

AI预测软件Swarm (蜂群),是人工智能公司Unanimous.ai人工智能公司所开发的。正是这个AI软件,用仅有50个人的样本,成功预测了10个摇摆州的胜率。

Swarm既有蜂群、也有一大群人的意思,有点像人群蜂拥而至的感觉,而它的工作原理,也正是借鉴了蜜蜂利用群体,做出的更能反映共同价值观的决策,就是群体智能。

研究发现,蜜蜂在80%的时间里,会通过动态协商,迅速收敛出有利于团队的最佳决策。

简单来说,就是蜜蜂们聚在一起商量后,能快速执行最好的方案,它们已经不是个体,而是形成了一个“共同的大脑”,这种原理又被称之为蜂巢思维。

Swarm的作者是本硕博毕业于斯坦福的路易斯·罗森伯格(Louis Rosenberg),也是Unanimous.ai的CEO,他认为,人类也能通过群体智能,预测出最好的答案。

由于人类直接沟通的效率没有蜜蜂那么高,因此Swarm作为一个AI,则会代替人类进行沟通计算。它不仅能保留用户自己的兴趣,也能让他们在抉择中选出群体答案。

以“奖金实验”为例:每个志愿者操控一个磁铁,所有磁铁的走向共同决定图中铁环的走向。

每个志愿者都有磁铁控制权,最终会根据铁环的落点得到0.3美元或者0.9美元。但选择0.9美元的用户不能超过25%,否则就会没人得到钱。

最终,70%的用户选择了0.3美元,这也是最佳的选择决策。

这次总统选举的预测,Swarm用的也是类似的方法,这50个人并不是独立决定10个摇摆州的胜者,而是在预测过程中,同样可以看见其他人的预测情况。

决策时,对预测结果“更自信”的人,对他人的影响也更大,而AI想要的就是这种效果。

Swarm除了这次的选举,在其他时候也会被用于投资者共同预测商品价格上(与MIT进行了合作)。

这其中的50人,虽然是随机选出来的,但通过AI“增强智力”后,最终往往能预测出最接近真实的结果。

收集语气和情绪训练AI

相比于Swarm的群体智能原理,这家名为Expert.ai的公司其实是搞自然语言处理(NLP)的,他们的技术渗透到了候选人周围的数百万个社交圈子中。

他们所用的方法,是通过NLP来识别这些社交圈子中,人们谈及候选人时的语气和情绪,从而预测最终的结果走向。

相比于人类专家,Expert.ai所用的算法模型,在预测领先情况上,与实际只差了0.2%左右。

Expert.ai预测拜登能获得50.2%的选票,特朗普获得47.3%的选票,领先2.9%。相比之下,截至周五,拜登获得了50.5%的选票,特朗普获得了47.8%的选票,领先2.7%。

虽然如此,也并不是所有AI都能准确地预测大选的细节。

并非所有AI都是完全准确的

例如,Advanced Symbolics inc.(ASI)开发的Polly,成功预测了大约20场公投,包括英国脱欧。

这里面,ASI预测拜登会赢下大选,但却错误地预测了他会赢下佛罗里达州。(下图红色部分为特朗普获得的选票)

ASI的首席执行官Erin Kelly表示,可以把这次选举当成是Polly的一次“学习经历”。

在她看来,AI目前还很年轻,但可以通过模型持续学习变得越来越好。

而艾伦人工智能研究院的首席执行官奥伦·艾奇奥尼(Oren Etzioni)则表示:“我不会解雇这些民调专家,但我希望他们能更好地利用机器学习、人工智能和数据挖掘。”【责任编辑/古飞燕】

来源:量子位

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