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“我们的AI预测总统 比人类民调专家强多了 ”

肖骁来自奥菲寺

量子报告| QbitAI，微信官方账号

在今年的美国总统选举中，提前预测结果并不容易。

由于疫情爆发，今年选择邮寄选票的人数激增，比上一次选举多出数百万人。

这意味着计票开始时领先的候选人不一定会赢。也是导致剧情跌宕起伏的关键因素。

结果，大多数投票专家在选举当晚通过电话调查等传统方法和以前的投票趋势预先预测的结果被推翻。

但是，尽管过程跌宕起伏，有AI只有50个样本，比民意测验专家预测的10万个样本的结果要好。

这才是今年总统大选预测中真正发生的事情：Swarm，一款由allocate . AI开发的AI软件，用50个样本准确预测了10个摇摆州的获胜者。

除了Swarm，意大利软件公司Expert.ai和纽约公司Collective也给出了预测答案。

这些AI真的有那么神奇吗？

"我们的人工智能预测总统比人类民意测验强得多."

与民意测验专家相比，集体主席海蒂刀子乐队认为收集反映行为的数据比民意测验专家根据投票预测结果更有必要。

“民调机构的预测方法更像亚马逊的推荐算法。比如你买狗链，他不在乎你买狗链做不做，甚至不在乎你有没有狗，而是会直接给你推荐狗粮。”

但是如果能收集到更多的信息，比如情绪，信心等。AI会有更好的预测效果吗？

AI收集人们的“信心”

AI预测软件Swarm(蜂群)是人工智能公司Allocent . AI人工智能公司开发的。就是这个AI软件，只用50个人的样本就成功预测了10个摇摆州的胜率。

Swarm既有蜂群的意思，又有一大群人的意思，有点像人群蜂拥而入的感觉。其工作原理也借鉴了蜜蜂对群体的利用，做出更能体现共同价值观的决策，即群体智慧。

发现蜜蜂可以在80%的时间内通过动态协商快速收敛到团队的最优决策。

简单来说，蜜蜂聚在一起讨论后，能迅速实施最佳方案。他们不是个体，而是形成一个“共同的大脑”。这个原理也叫蜂巢思维。

Swarm的作者是路易斯罗森伯格(Louis Rosenberg)，他和本硕博(Ben Shuobo)一起毕业于斯坦福大学，同时也是Allocent . ai的CEO，他认为人类也可以通过群体智能来预测最佳答案。

由于人类直接交流的效率不如蜜蜂高，Swarm作为一种AI将取代人类的交流计算。既能保持用户自身的兴趣，又能让用户在选择中选择群体答案。

以“加分实验”为例：每个志愿者控制一个磁铁，所有磁铁的方向共同决定了图中抱箍的方向。

每个志愿者都有磁铁的控制权，最终会根据铁环的落点得到0.3美元或者0.9美元。但不超过25%的用户选择0.9美元，否则没人会拿到钱。

最终70%的用户选择了0.3美元，这也是最好的选择决定。

Swarm使用了类似的方法来预测总统选举。这50个人并没有独立决定10个摇摆州的获胜者，但在预测的过程中也能看到其他人的预测。

在做决策的时候，对预测结果“更有信心”的人，会对别人产生更大的影响，AI想要这种效果。

除了这次选举，Swarm还将被投资者用来共同预测其他时间的商品价格(与麻省理工学院合作)。

其中随机抽取50人，但通过AI“增强智力”后，总能预测出最现实的结果。

收集音调和情绪训练AI

与Swarm的群体智能原理相比，这家名为Expert.ai的公司实际上是从事自然语言处理(NLP)的，其技术已经渗透到了考生周围数百万的社交圈。

他们使用的方法是通过NLP识别这些社交圈里人们谈论候选人时的心情和情绪，从而预测最终结果。

与人类专家相比，专家人工智能使用的算法模型在预测领先情况方面仅比实际模型差0.2%左右。

专家艾预测拜登将获得50.2%的选票，特朗普将获得47.3%的选票，领先2.9%。相比之下，截至周五，拜登赢得了50.5%的选票，特朗普赢得了47.8%，领先2.7%。

即便如此，也不是所有AI都能准确预测大选的细节。

不是所有的AI都是完全准确的

例如，由高级符号公司开发的波利成功预测了包括英国退出欧盟在内的大约20次全民公决。

其中，ASI预测拜登会赢得选举，但错误预测他会赢得佛罗里达州。(下图红色部分为特朗普赢得的选票)

ASI首席执行官艾琳凯利(Erin Kelly)表示，这次选举可以被视为波利的一次“学习经历”。

在她看来，AI目前还很年轻，但是可以通过模型不断学习变得越来越好。

艾伦人工智能研究所的首席执行官柳文欢埃齐奥尼说：“我不会解雇这些民意调查专家，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。”

那么，你认为AI最终能取代人类，成为民意测验预测的专家吗？