“人獸戀”童話版《水形物語》拿下最佳影片獎

分析預測，可能是人工智能（AI）最擅長的技能之一。

第 90 屆奧斯卡金像獎（90th Academy Awards）頒獎典禮落下帷幕，《水形物語》獲得最佳影片，最佳導演由《水形物語》的吉爾莫·德爾·托羅斬獲，而加里·奧德曼憑借其在《至暗時刻》中的精彩表演，摘得“最佳男主角”，出演《三塊廣告牌》的弗蘭西斯·麥克多蒙德獲得最佳女主角。

而早在大獎公布之前，人工智能做了一個預測，與最終放出的（第90屆）奧斯卡頒獎結果相比，16個預測猜中了15 個，正確率達到前所未有的 93.75%。

從 2015 年開始，AI系統(tǒng)就開始預測奧斯卡獲獎電影，當時 AI 對第 87 屆 15 個奧斯卡獎項進行預測，并猜對了其中的 11 個獎項。

2016 年 2 月，距最終結果揭曉前一周，AI 再次出馬對其中17個主要獎項進行預測，而且很有信心的將它對當年第 88 屆奧斯卡獲獎電影預測結果公布在《新聞周刊》上，其中最令人印象深刻的是精準預測出“小李子”拿下最佳男主角小金人，讓人印象深刻。

2017 年 2 月，AI又對第 89 屆奧斯卡獎項中的 15 個主要獎項做了預測，最終猜對了 12 個獎項。

連續(xù)三年預測奧斯卡，準確率逐年提升，從 73%、76% 和 81%，到今年取得93.75%準確率的成績，當然除了奧斯卡，AI系統(tǒng)還曾對總統(tǒng)大選和美國NFL超級碗比賽進行過預測分析。

智能預測系統(tǒng)還可以將實時的人類洞察和AI的算法結合在一起。這樣做的優(yōu)勢首先是能集合人群智慧。其次，能確保最終的智能與人群的目標、愿望相符合。

這一智能預測系統(tǒng)給業(yè)內帶來另一個啟發(fā)，人類智慧可以群集嗎？要出現(xiàn)那樣的超級智能，需要上千人一起思考嗎，還是說上萬、上百萬？

集群智能源于對以螞蟻、蜜蜂等為代表的社會性昆蟲的群體行為的研究，最早被用在細胞機器人系統(tǒng)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。

典型的集群智能系統(tǒng)由一群簡單的主體構成，每個主體和其它主體以及它們的環(huán)境進行局部的交互。盡管通常沒有集中控制機制來指示這些主體如何協(xié)作，但這些簡單的局部交互行為通常能涌現(xiàn)出復雜的全局行為。

近年來集群智能被用于政治和經濟預測、評估核安全、公共政策、危機應對措施，也有許多企業(yè)致力于利用消費者的智慧，對新產品、新服務和新功能進行優(yōu)化分析，以預測新的廣告活動。甚至一些企業(yè)希望能讓群體觀看一些電影預告片，借此預測這些電影預告片是否會吸引人們走進電影院，最近哈佛的研究者也開始利用群體人工智能預測金融市場。

在過去 50 年里，大多數(shù)人工智能研究都集中在一種自然智能上，即神經智能，因此，關于如何制造人工神經元和復制神經智能，也就是復制大腦，目前已經有很多相關的研究。

而大自然構造智慧的方式是多樣的，除了神經智能外，還有群體智能。自然系統(tǒng)已經進化出了將大量人口的智力以最佳方式結合起來的能力。人類無法自然形成群體，我們沒有進化出鳥類和魚類那種天然會形成鳥群和魚群的能力，或者像蜜蜂那樣形成蜂群。但是，只要有正確的算法和正確的接口，或許我們就能讓這些人工智能群體智慧系統(tǒng)將人和算法連接起來。

人的思想并不能簡單的疊加，三個臭皮匠未必能PK諸葛亮，但是集群智能仍然是行業(yè)未來發(fā)展的一個有重要價值的啟示。隨著AI技術的深入演進，以及更多的人被卷入到技術變革中來，人從始至終都是不容忽視的核心因素。