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预测美国大选这件事,也许只是人工智能们的一场“秀”

2016-11-22 14:55:00 来源: 钛媒体 举报
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(原标题:预测美国大选这件事,也许只是人工智能们的一场“秀”)

摘要: 如果说媒体的失误还情有可原的话——媒体人可能会受到政治立场等因素的干扰——那么,一帮貌似无所不知的人工智能也“栽在”预测本次大选上就很值得玩味了。

在美国大选被国人集体关注的过程中,钛媒体发现了一个现象:大量标榜“人工智能”的公司纷纷在发布各自的结果预测。他们,真的是在炫技,还是做秀?

无论是过程还是结果,刚刚过去的美国大选似乎都比以往更热闹了一些。而随着特朗普入主白宫,大量选前预测惨遭“打脸”。

首当其冲的是频频“失算”的各路媒体,包括《纽约时报》在内的绝大多数主流媒体都认为“希拉里获胜的概率大于 50%”,该报甚至一度认为特朗普获胜概率仅为 5%;即便是力挺特朗普的福克斯电视台的选前民调,也一直显示希拉里在全国和多数摇摆州全面领先。

如果说媒体的失误还情有可原的话——媒体人可能会受到政治立场等因素的干扰,那么,一帮貌似无所不知的人工智能也“栽在”预测本次大选上就很值得玩味了。

钛媒体为你简单举几个例子:

  • 由微软推出的人工智能预测引擎Bing Predicts,它能基于自身浏览器Bing中的数据和社交媒体趋势,利用机器学习技术对未来进行预测。此次bing曾经预测希拉里当选美国总统的概率为77%,后来概率提升到89%,特朗普当选的概率仅为10%。
  • 诞生于2004年,一款名为“UNO”的项目系统,这一系统使用了一种名为“集群智能”的技术。号称经过长期发展“智商”越来越高,也预测民主党候选人希拉里将当选总统。
  • 一家名为Unanimous AI的硅谷创业公司,通过实时的集体预测美国总统大选结果:希拉里将以微弱优势胜出。要知道,Unanimous AI今年可是成功预测了小李子捧得小金人。

在预测美国总统方面,反倒是几家非美国本土的人工智能系统表现得更为靠谱一些。例如,来自印度工程师Sanjiv Rai 开发的 MogIA 人工智能系统是难得的赢家,它义无反顾的预测了特朗普才是此次大选的赢家。

除此之外,钛媒体也关注到了一家来自中国的大数据公司的预测信息。这家公司叫做沃民高新,旗下的“沃德大数据监测系统”对此次美国大选做出了比较靠谱的预测——虽然没有最终预测成功。

怎么个靠谱法呢?

在美国大选正是投票前的11月7日和8日,“沃德机器人”通过其舆论检测系统发布了两次大选结果预测,并通过社交网络发布了如下结论:

11月7日:共和党Trump有望赢得大选;
11月8日:两位候选人支持率相同,相关指标在朝有利于希拉里的方向发展,美国是选举人制度,这意味着本次大选更具悬念;

最终的大选结果也基本符合了沃德大数据监测系统的判断。两人得票率相差无几——希拉里47.7%,特朗普47.5%。依靠美国独特的选举人制度,得票率处于劣势的特朗普成功上位。

同是人工智能,为何差距就这么大呢?

“人工智能”听起来很高大上,分解开来只有三个核心要素——数据、算法和计算能力。其中,数据又是一切人工智能的基础。具体在美国大选这件事上,正是各家人工智能平台所收集的数据源的不同,导致了结果云泥之别。

钛媒体作者孙永杰曾在《对于美国大选,为何不同 AI 系统会给出不同的预测结果?》中分析了几家国外人工智能系统的数据来源:

MogIA:直接从Google、YouTube和Twitter等网站上搜集近2000万个数据点,对其做出分析,并预测出结果。
Unanimous AI: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?”
Bing Predicts:基于自身浏览器 Bing 中的数据以及相关的社交媒体趋势,利用机器学习技术对未来进行预测。

不难看出,MogIA采集的数据相对而言更丰富、全面和客观,而最终其预测的结果也更为靠谱。

从数据的选取来看,沃德的监测系统与MogIA更为接近。据了解,沃德将北京时间2016年7月21日0时至11月8日19时作为时间节点,对全球主流英文媒体、Facebook、Wechat、Twitter、YouTube、Weibo等社交媒体的英文网民账户进行了实时监测。并归纳出支持率、愤怒指数、恐惧指数、厌恶指数和失望指数共五个指标,在此基础上发布了若干次预测报告。

沃德11月8日的分析指标

沃德11月8日的分析指标

不得不承认,无论是对于传统的民调机构还是人工智能来说,政治事件的预测从来都是一件艰难的事。数月前的英国脱欧公投,大量民调和AI都显示留欧派人群占了上风。可后来的故事大家都知道:英国出人意料地以52%的选票通过了脱欧。

总而言之,对于各家人工智能系统来说,预测美国大选更像是一场“秀”、一次“演戏”,结果是否准确也许并不那么重要,如何借此机会发现系统的缺陷所在,更好帮助人们的实际生活才是人工智能的终极奥义所在。(本文首发钛媒体,记者/蔡鹏程)

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netease 本文来源:钛媒体 责任编辑:王晓易_NE0011
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