[超級碗] Swarm AI 精確預測超級碗最終比分
昨天美國超級碗的比賽戲劇性拾足。但是，如果告訴你，壹家 AI 公司的預測平台早在開賽前就已經成功地精確預測出了最後的比分，這是不是更令人震撼？這家 AI 公司以“群集人工智能”（Artificial Swarm Intelligence）為名，曾多次做出令人叫絕的預測。不過，他們也曾在美國總統大選的預測上吃過敗績。那麼，群集人工智能究竟是什麼？在人工智能的發展上會是什麼樣的壹種角色？本文帶來詳細解讀。
2月6日，第51屆“超級碗”美國國家橄欖球聯盟（NFL）冠軍總決賽在休斯敦落幕。新英格蘭愛國者隊在落後25分的情況下成功逆轉，最終以34比28戰勝亞特蘭大獵鷹隊。這場比賽因為愛國者隊後來居上的“翻盤”給人留下深刻印象，可謂戲劇性拾足。但是，如果告訴你，壹家AI 公司的預測平台早在開賽前就已經成功地預測出了最後的比分，這是不是更令人震撼？
以後進行體育競賽預測，先來問問AI
如果你認為，要預測出今年超級碗的最終結果根本是不可能的。那麼你可能錯了。下壹次，再進行體育競猜的時候，你可能會希望咨詢壹下AI。
新英格蘭愛國者隊對亞特蘭大獵鷹隊的勝利令人驚訝：新英格蘭愛國者隊在落後25分的情況下頑強追平比分，制造了“超級碗”歷史上的首次加時賽。隨後，該隊在加時賽中壹鼓作氣完成達陣，最終以34比28戰勝亞特蘭大獵鷹隊。
你可能還對昨天的比賽結果意猶未盡，但是，下面的壹些事可能會更讓你印象深刻：開賽之前，壹個人工智能平台已經精確地預測到了比賽的結果，它的比分預測正是：34-28，愛國者隊贏得比賽。
這壹名叫 Swarm AI 的平台由 Unanimous 開發，這是壹個結合了群集算法（swarm）和人類輸入數據的預測引擎。Unanimous 的 AI 軟件允許真實的人類用戶在這裡聚集，共同討論議題。
軟件檢測群體的對話，搜集信息數據用於預測。
要成功地預測出超級碗比賽的最終比分並不是壹件容易的事情。在過去的19年間，發布在Scripps Howard上的1641場超級碗的比分結果預測中，只有兩次猜中了最後的比分。本屆超級碗，Unanimous 通過在40名橄欖球球迷間引起討論，在網上把這些人互聯起來，最終成功預測最終比分。
所以當愛國者最終以38-24的得分贏得超級碗時，Unanimous上（和其他地方）的人被這個不可思議的預測震驚了。現在，今年的超級碗已經成為了過去，Unanimous 的下壹個目標是Stanley Cup 和 NCAA 錦標賽。
2016年5月，Unanimous 成功預測了Kentucky Derby（ 賽馬比賽）的前肆名。在此之前，人們都認為賽馬比賽的結果幾乎無法預測。但Swarm准確預測了前肆名，之前從沒有壹位 Kentucky Derby 賽馬專家做到這壹點。
另外壹些成功的例子包括：Stanley Cup 的冠軍、10場超級碗比賽中9場的勝負結果。
Swarm AI 是何方神聖？
如上文所介紹，Swarm AI 的平台由 Unanimous 開發。
在公司的官網上可以看到，創始人 Louis Rosenberg 是斯坦福大學的博士。他的博士研究聚焦於機器人、虛擬現實、人機交互。曾在美國空軍阿姆斯特朗實驗室擔任研究員。他創造了世界上首個沉浸式增強現實系統。
什麼是群集智能（Swarm Intelligence）？
以下介紹來自Unanimous （UNU）官網：
群集智能的概念是受到鳥類和蜜蜂的啟發， 從對自然界的學習中，我們發現，社會動物以壹個統壹的動態系統集體工作時， 解決問題和做決策上的表現會超越大多數單獨成員。在生物學上，這壹過程被稱為“群集智能”。這也證明了壹句古話：人多力量大。
這帶來了壹個問題：人類可以群集嗎？當然，我們並沒有進化出群集的能力，因為人類缺少同類用於建立實時反饋循環的敏銳連接（比如，螞蟻的觸角），這種連接是高度相關的，讓群體行為被認為是壹個“超級器官”。通過這麼做，這些生物能夠進行最優選擇，這要遠比獨立的個體的選擇能力要強得多。
但是，人類呢？我們能把個人的思考組合起來，把它們作為壹個統壹的動態系統嗎？這樣能讓我們做更好的決策、預測、評估和判斷嗎？研究顯示，答案是“yes”。事實上，使用Unanimous A.I.的技術，人類群集已經被證明在預測體育賽事結果、金融趨勢甚至是奧斯卡獎得主這些事上的准確率超過了個人專家。
這壹技術被稱為“群集人工智能”（Artificial Swarm Intelligence，簡稱 Swarm A.I.），它能讓群體組成實時的線上系統，把世界各地的人作為“人類群集”連接起來。它是壹個人類實時輸入和眾多 A.I. 算法的結合。Swarm A.I. 吸引結合人類參與者的知識、智慧、硬件和直覺，並把這些要素組合成壹個統壹的新智能，能生成最優的預測、決策、洞見和判斷。
論文：
論文地址：http://unu.ai/wp-content/uploads/2016/10/Crowds-Vs-Swarms-SHBI2016-Final-PDF-confirmed-by-IEEE.pdf
那麼 Swarm AI 的未來是什麼呢？如果我們將單個螞蟻的智能到整個蟻群的智能視為壹個智能躍升，那麼我們也可以認為，從單個人到壹個大群人也將有這麼壹個提升，出現壹個高級的“超級智慧”。要出現這樣的超級智能，需要上千人壹起思考嗎，還是說上萬、上百萬？這個我們還不知道，但UNU是使人們能將他們的知識和見解匯集到壹個高級智能中所邁出的第壹步。
為什麼群集人工智能（ASI）很重要？在AI 研究的世界裡，各個實驗室花費了數拾億美元，試圖用純數字化的東西取代人類智能。雖然我們能夠理解這種為創建超智能所付出的努力，但這也令我們害怕。純粹的人工智能沒有理由和人類共有目標和感情，或者遵循我們的道德和價值觀。
所以，我們要問的問題是，是否有壹個更好的方式來構建超級智能？答案是肯定的，那就是建立 Swarm AI 系統，將實時的人類洞察和 A.I.算法統壹在壹起的智能系統。我們相信，這條路相比創建比我們人類更聰明的系統更加安全，因為它可以確保最終的智能與我們的目標和願望相符合的，擁有人類的情感和共情，最重要的是擁有人類的道德和價值觀。簡單地說，Swarm A.I.技術創造放大的智能，同時將人類納入整個過程中。
Swarm AI 的失敗：曾預測希拉裡當選美國總統
在美國總統大選時，Unanimous A.I.也曾做過預測，並認為希拉裡當選。它的方法是直接以人為分析對象，即通過詢問參與的選民壹組類似的問題，如：“如果希拉裡擔任總統，失業問題將如何改善？”參與預測的選民可從伍個答案中選擇，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“希拉裡勝算很大”、“希拉裡略勝壹籌”、“特朗普勝算很大”、“特朗普略勝壹籌”以及“不相上下”。
在Unanimous A.I.進行的預測中，有45個選民參與，其中46%為民主黨人，24%為共和黨人，30%在黨派上保持中立或屬於其它黨派。
從設計的問題和選取的對象看，由Unanimous AI開發的swarm AI-UNU的預測則明顯傾向希拉裡。Unanimous A.I. 直接以人為分析對象並使用了壹種所謂的“群集智能”的技術。即在實際預測中，壹組隨機選取的適齡參選的公民會被提問，參與者按照自己的回答傾向牽動球體。在這壹過程中，參與者往往會根據球位置的變化而不斷變化自己的選擇——當發現多數人也支持自己的選擇時，他可能會更加堅定地牽引；而當發現球大大偏離自己希望的方向時，他可能會放棄或減小牽引力，直至最終達成“共識”。
在搜狐的壹篇報道中，有專家評論說，Unanimous AI采用“集群智能”技術搜集數據的方法更帶有偏見性，這種偏見通過問題的設定和對象的選取得到了充分體現。
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還沒人說話啊，我想來說幾句
2月6日，第51屆“超級碗”美國國家橄欖球聯盟（NFL）冠軍總決賽在休斯敦落幕。新英格蘭愛國者隊在落後25分的情況下成功逆轉，最終以34比28戰勝亞特蘭大獵鷹隊。這場比賽因為愛國者隊後來居上的“翻盤”給人留下深刻印象，可謂戲劇性拾足。但是，如果告訴你，壹家AI 公司的預測平台早在開賽前就已經成功地預測出了最後的比分，這是不是更令人震撼？
以後進行體育競賽預測，先來問問AI
如果你認為，要預測出今年超級碗的最終結果根本是不可能的。那麼你可能錯了。下壹次，再進行體育競猜的時候，你可能會希望咨詢壹下AI。
新英格蘭愛國者隊對亞特蘭大獵鷹隊的勝利令人驚訝：新英格蘭愛國者隊在落後25分的情況下頑強追平比分，制造了“超級碗”歷史上的首次加時賽。隨後，該隊在加時賽中壹鼓作氣完成達陣，最終以34比28戰勝亞特蘭大獵鷹隊。
你可能還對昨天的比賽結果意猶未盡，但是，下面的壹些事可能會更讓你印象深刻：開賽之前，壹個人工智能平台已經精確地預測到了比賽的結果，它的比分預測正是：34-28，愛國者隊贏得比賽。
這壹名叫 Swarm AI 的平台由 Unanimous 開發，這是壹個結合了群集算法（swarm）和人類輸入數據的預測引擎。Unanimous 的 AI 軟件允許真實的人類用戶在這裡聚集，共同討論議題。
軟件檢測群體的對話，搜集信息數據用於預測。
要成功地預測出超級碗比賽的最終比分並不是壹件容易的事情。在過去的19年間，發布在Scripps Howard上的1641場超級碗的比分結果預測中，只有兩次猜中了最後的比分。本屆超級碗，Unanimous 通過在40名橄欖球球迷間引起討論，在網上把這些人互聯起來，最終成功預測最終比分。
所以當愛國者最終以38-24的得分贏得超級碗時，Unanimous上（和其他地方）的人被這個不可思議的預測震驚了。現在，今年的超級碗已經成為了過去，Unanimous 的下壹個目標是Stanley Cup 和 NCAA 錦標賽。
2016年5月，Unanimous 成功預測了Kentucky Derby（ 賽馬比賽）的前肆名。在此之前，人們都認為賽馬比賽的結果幾乎無法預測。但Swarm准確預測了前肆名，之前從沒有壹位 Kentucky Derby 賽馬專家做到這壹點。
另外壹些成功的例子包括：Stanley Cup 的冠軍、10場超級碗比賽中9場的勝負結果。
Swarm AI 是何方神聖？
如上文所介紹，Swarm AI 的平台由 Unanimous 開發。
在公司的官網上可以看到，創始人 Louis Rosenberg 是斯坦福大學的博士。他的博士研究聚焦於機器人、虛擬現實、人機交互。曾在美國空軍阿姆斯特朗實驗室擔任研究員。他創造了世界上首個沉浸式增強現實系統。
什麼是群集智能（Swarm Intelligence）？
以下介紹來自Unanimous （UNU）官網：
群集智能的概念是受到鳥類和蜜蜂的啟發， 從對自然界的學習中，我們發現，社會動物以壹個統壹的動態系統集體工作時， 解決問題和做決策上的表現會超越大多數單獨成員。在生物學上，這壹過程被稱為“群集智能”。這也證明了壹句古話：人多力量大。
這帶來了壹個問題：人類可以群集嗎？當然，我們並沒有進化出群集的能力，因為人類缺少同類用於建立實時反饋循環的敏銳連接（比如，螞蟻的觸角），這種連接是高度相關的，讓群體行為被認為是壹個“超級器官”。通過這麼做，這些生物能夠進行最優選擇，這要遠比獨立的個體的選擇能力要強得多。
但是，人類呢？我們能把個人的思考組合起來，把它們作為壹個統壹的動態系統嗎？這樣能讓我們做更好的決策、預測、評估和判斷嗎？研究顯示，答案是“yes”。事實上，使用Unanimous A.I.的技術，人類群集已經被證明在預測體育賽事結果、金融趨勢甚至是奧斯卡獎得主這些事上的准確率超過了個人專家。
這壹技術被稱為“群集人工智能”（Artificial Swarm Intelligence，簡稱 Swarm A.I.），它能讓群體組成實時的線上系統，把世界各地的人作為“人類群集”連接起來。它是壹個人類實時輸入和眾多 A.I. 算法的結合。Swarm A.I. 吸引結合人類參與者的知識、智慧、硬件和直覺，並把這些要素組合成壹個統壹的新智能，能生成最優的預測、決策、洞見和判斷。
論文：
論文地址：http://unu.ai/wp-content/uploads/2016/10/Crowds-Vs-Swarms-SHBI2016-Final-PDF-confirmed-by-IEEE.pdf
那麼 Swarm AI 的未來是什麼呢？如果我們將單個螞蟻的智能到整個蟻群的智能視為壹個智能躍升，那麼我們也可以認為，從單個人到壹個大群人也將有這麼壹個提升，出現壹個高級的“超級智慧”。要出現這樣的超級智能，需要上千人壹起思考嗎，還是說上萬、上百萬？這個我們還不知道，但UNU是使人們能將他們的知識和見解匯集到壹個高級智能中所邁出的第壹步。
為什麼群集人工智能（ASI）很重要？在AI 研究的世界裡，各個實驗室花費了數拾億美元，試圖用純數字化的東西取代人類智能。雖然我們能夠理解這種為創建超智能所付出的努力，但這也令我們害怕。純粹的人工智能沒有理由和人類共有目標和感情，或者遵循我們的道德和價值觀。
所以，我們要問的問題是，是否有壹個更好的方式來構建超級智能？答案是肯定的，那就是建立 Swarm AI 系統，將實時的人類洞察和 A.I.算法統壹在壹起的智能系統。我們相信，這條路相比創建比我們人類更聰明的系統更加安全，因為它可以確保最終的智能與我們的目標和願望相符合的，擁有人類的情感和共情，最重要的是擁有人類的道德和價值觀。簡單地說，Swarm A.I.技術創造放大的智能，同時將人類納入整個過程中。
Swarm AI 的失敗：曾預測希拉裡當選美國總統
在美國總統大選時，Unanimous A.I.也曾做過預測，並認為希拉裡當選。它的方法是直接以人為分析對象，即通過詢問參與的選民壹組類似的問題，如：“如果希拉裡擔任總統，失業問題將如何改善？”參與預測的選民可從伍個答案中選擇，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“希拉裡勝算很大”、“希拉裡略勝壹籌”、“特朗普勝算很大”、“特朗普略勝壹籌”以及“不相上下”。
在Unanimous A.I.進行的預測中，有45個選民參與，其中46%為民主黨人，24%為共和黨人，30%在黨派上保持中立或屬於其它黨派。
從設計的問題和選取的對象看，由Unanimous AI開發的swarm AI-UNU的預測則明顯傾向希拉裡。Unanimous A.I. 直接以人為分析對象並使用了壹種所謂的“群集智能”的技術。即在實際預測中，壹組隨機選取的適齡參選的公民會被提問，參與者按照自己的回答傾向牽動球體。在這壹過程中，參與者往往會根據球位置的變化而不斷變化自己的選擇——當發現多數人也支持自己的選擇時，他可能會更加堅定地牽引；而當發現球大大偏離自己希望的方向時，他可能會放棄或減小牽引力，直至最終達成“共識”。
在搜狐的壹篇報道中，有專家評論說，Unanimous AI采用“集群智能”技術搜集數據的方法更帶有偏見性，這種偏見通過問題的設定和對象的選取得到了充分體現。
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