法國媒體當地時間 7 日晚上 8 時進行的初步統計，39 歲的中間派候選人埃瑪紐耶爾‧馬克宏以 65.5% 對 34.5% 的得票率擊敗極右翼政黨「國民陣線」候選人瑪琳‧勒龐當選新一任法國總統，他也成為了繼拿破崙以來法國最年輕的國家元首。
而這一次，曾經因預測希拉蕊將當選美國總統慘遭打臉的人工智慧公司 Unanimous A.I.，利用 Swarm AI（集群人工智慧）成功預測了法國大選的結果。
Unanimous A.I. 如何預測法國大選？
在參與預測之前，用戶首先需要註冊帳號。Unanimous AI 採用的並不是傳統問卷調查形式，讓你勾選一個答案，而是在每個問題下提供一個虛擬圓盤，用戶可將圓盤拖到自己想要的答案位置，透過眾人的「力量」將最終結果推向特定的位置。
此外，每個參與調查的人還能看到其他用戶的決定，並可以隨時改變自己的的選擇。這意味著，調查中的每名用戶都是可以互相影響的，而整個調查過程也是動態的。
從上面的動圖可以看出，參與調查的用戶對此次馬克宏獲勝抱有較大信心。而下面的動圖則顯示，Swarm 對馬克宏領先幅度的預測在 15%~20% 之間。不過，最終的選舉結果顯示，馬克宏在大選得票率領先勒龐 31%。
雖然調查結果顯示馬克宏最終將贏得大選，但是很多人把勒龐的崛起與川普的反轉勝聯繫起來，有些人甚至稱勒龐為「法國的川普」。有了前車之鑑，當馬克宏得票率領先勒龐 18% 時，Unanimous A.I. 的研究人員希望這個群體能夠預測，為什麼馬克宏的優勢在上週日可能比民調預測的優勢要小。
大部分人認為，如果馬克宏的領先優勢不如民調，那麼最大的可能就是很多人「隱藏」了對勒龐民粹主義的支持，而正是這一原因將川普推上美國總統。不過，參與調查的群體顯然不相信這種支持足以讓勒龐成為總統。而最終的結果證明，它是對的。
認識 Unanimous A.I.
Unanimous A.I. 是一家位於史丹佛的人工智慧創業公司，主打技術是 Swarm AI （集群人工智慧），主要產品分別是針對商業的 Swarm Insight，以及針對大眾的 UNU。利用這一技術，Unanimous A.I. 可以集合人們一起制定群體決策，比如預測選舉或大賽的結果。
據了解，Unanimous A.I. 創始人 Louis Rosenberg 擁有人機互動領域的研究背景，他表示，在研究過程中發現集體要比個體更有意思。於是，他創建了 Unanimous A.I.。而且他的履歷驚人。據黑智報導：
1993 年，他創立公司 Immersion Corporation，開發了觸感軟體，微軟、羅技以及眾多遊戲產品公司都曾與其合作，該公司 1999 年在那斯達克上市。他的第二個公司 Microscribe，生產出全球首個 3D 數位轉換器，至今已經被用於無數電影拍攝，包括《史瑞克》和《冰原歷險記》。第 3 家公司 Outland Research，專門從事行動裝置高級介面的開發研究，後來被 Google 收購。
雖然沒能成功預測美國總統大選的結果，但是在預測法國總統大選之前，Swarm AI 已展現了它的能力。2016 年 5 月，Unanimous A.I. 利用 Swarm AI 成功預測肯塔基賽馬的前四名，在此之前，人們都認為賽馬比賽的結果幾乎無法預測，而且也沒有人類專家可準確預測出前四名。科技網站 TechRepublic 在總結 2016 年最令人振奮的人工智慧技術進步時，就提到了這一成就，甚至將其與 DeepMind 相提並論。
為了一雪前恥，在今年 1 月川普正式上台之前，Unanimous A.I. 就對川普上任百日之後的支持率進行預測。當時 Swarm AI 預測的結果是 42%（如下圖所示），要知道之前兩位前美國總統的百日支持率分別是 58% 和 61%，42% 看起來低得不可思議。然而「Washington Post-ABC News」4 月發表的民調結果顯示，川普的支持率正好為 42%。
除此之外，針對今年 2 月的第 89 屆奧斯卡 16 項預測中，Swarm AI 命中 12 項，準確率為 75%。不過相比 2016 年奧斯卡，其準確率並沒有什麼變化，且最佳男主角和最佳影片兩項大獎也都預測錯誤。
什麼是集群智慧（Swarm Intelligence）？
根據維基百科的解釋，集群智慧源於以螞蟻、蜜蜂等為代表的社會性昆蟲群體行為的研究。最早用在細胞機器人系統的描述中。它的控制是分布式的，不存在中心控制。群體具有自組織性。
典型的集群智慧系統由一群簡單主體構成，每個主體和其他主體以及他們的環境進行局部互動。儘管通常沒有集中控制機制來指示這些主體如何協作，但這些簡單的局部互動行為通常能湧現出複雜的全局行為。
俗話說，「三個臭皮匠勝過一個諸葛亮」。可以想像，當匯集 20 個人、甚至 200 個人的智慧時，將會有多聰明。這就帶來了一個問題：人類智慧可以集群嗎？當然，我們並沒有進化出集群的能力。
想像一下，將數百人的知識、智慧、洞察及直覺透過 AI 演算法即時連接起來，將會產生一種新的智慧，能像超級專家一樣「共同思考」。這就是 Unanimous A.I. 在做的工作：透過將即時人類的輸入和複雜的「集群演算法」結合起來，Unanimous A.I. 放大了這些團體的集體智慧，並超越專家的表現。Unanimous A.I. 將這種技術稱為「Swarm AI」──集群人工智慧。
Unanimous A.I. 在官網中介紹：
不僅是鳥類、蜜蜂、魚群，在整個自然界中，無數物種已發展出強大的方法，透過集體思考來加強整個群體的智慧。他們不需要進行問卷調查，而是形成一個即時封閉系統，匯聚了優化後的洞察力，超越個體思想的能力。在自然界中，他們被稱為「集群智慧」（Swarm Intelligence）。而 Unanimous A.I. 的工作，就是使人類能利用這種放大效應的優勢。我們的 Swarm AI 技術把人們透過網路連接起來，按照自然群體來構建即時系統。這方法被證實有效，能夠在更廣泛的應用中，實現更深入的洞察、更智慧的預測，以及更準確的回答。
集群智慧有哪些限制？
雖然 Unanimous A.I. 利用 Swarm AI 準確預測了法國大選和川普上任百日後的支持率，但是集群智慧也有失效的時候，比如 Swarm AI 對美國大選結果預測失敗就是一個好例子。
據澎湃新聞報導，Swarm AI 採取的方法是直接以人為分析對象，即透過詢問參與的選民一組類似的問題，如：「如果希拉蕊擔任總統，失業問題將如何改善？」參與預測的選民可從 5 個答案中選擇，即「大幅改善」、「略微改善」、「大幅加劇」、「略微加劇」以及「沒有任何變化」。此外，可選的答案還有「希拉蕊勝算很大」、「希拉蕊略勝一籌」、「川普勝算很大」、「川普略勝一籌」以及「不相上下」。
這也直接暴露了 Swarm AI 的局限性：預測結果受參與群體特徵影響，並讓預測結果帶有偏見。就像 John Mannes 所說的：「一個充滿偏見的世界產生偏見的數據，而偏見化的數據又會繼續得到偏見化的 AI 框架。」
那怎樣解決這種類似的選擇偏見呢？普林斯頓大學和麻省理工大學的學者今年 1 月在《自然》雜誌上發表的論文中給了解決辦法──「surprisingly popular」（意外流行）。研究人員表示，這種演算法更能從群體中獲得正確答案，特別是當大多數人看法是錯的時候。
根據澎湃新聞的報導，研究人員會詢問接受調查的人他們對某個問題的看法，以及他們認為其他人會如何看待這個問題：你認為正確答案是什麼？你認為大多數人會選擇的答案是什麼？然後，演算法會找出「surprisingly popular」的答案，也就是比大多數人預測中更受歡迎的答案。大部分情況中，這些超出大多數人預計的選擇，就是正確的答案。
總結
目前來看，集群智慧還存在一定的缺陷，畢竟人的思想並不能簡單疊加，三個臭皮匠加起來也不一定比得上諸葛亮，但集群智慧仍開啟了一個新方向。隨著人工智慧技術的進一步發展，以及更多人參與這個計畫，未來說不定能夠利用集體智慧，幫助公司或政府做出更好的決策。
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- UNANIMOUS A.I.
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（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：達志影像）