蜜蜂解开超人类智慧的奥秘

  • 2017年 1月 12日
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路易斯·罗森伯格(Louis Rosenberg)认为自己发现了让我们所有人都变得大为聪明的方法。这种超人智慧的奥秘何在呢?答案是蜜蜂。

罗森伯格在硅谷经营着一家初创公司“Unanimous AI”,该公司创建了一种工具,它能通过在网上众包意见,为人类的决策提供支持。它让成百上千的参与者同时回答一个问题,然后,从众多不同的观点和做法中总结出一个答案。

自 6 月份工具上线以来,Unanimous AI 已经拥有 50,000 个注册用户,回答了 230,000 个问题。罗森伯格认为,这种人机混合决策机器(曾被称为“人造”的人工智能)能帮助我们解决世界上一些最难解答的问题。此外,他还认为,在人工智能迅猛发展的背景下,这种还将是帮助人类回归的一种方式。

他说,“我们无法阻止更聪明的人工智能的发展,因此,我们的方法是,让我们自己更聪明,始终领先一步。”

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Image caption 蜜蜂通过特殊的蜜蜂舞蹈向蜂群传递信息(图片来源:Getty Images)

这就是蜜蜂的切入点,他说,“观察蜜蜂这样的群居动物,我们会发现,它们会通过合作做出更好的决策。鸟群和鱼群也会这样做,因为这样会让他们综合做掌握的信息,采取最好的应对方法。而我们要面对的问题是,我们人类能做到这点吗?”

答案是,我们能。罗森伯格的蜂群思维在预测一系列赛事方面的应用令人瞩目:成功预测 2015 年奥斯卡大奖得主及 2016 年美国冰球联盟斯坦利杯得主,还以 542 比 1 的赔率预测到 2016 年肯塔基赛马会获胜的前四名马匹,以 20 美元下注赢得 11,800 美元(9,300 英镑)。

最近,他们不仅成功预测了获得世界系列棒球赛冠军的获胜球队——芝加哥小熊队(系该队自 1908 年以来首次夺冠),而且成功预测了决赛中小熊队的对手——克里夫兰印地安人队以及季后赛八强。这些正确预测结果提前四个月就公布在《波士顿环球报》上。

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Image caption 人类集中智慧就能预测若干体育赛事的结果,今年的美国全球系列棒球赛和肯塔基赛马会就是如此(图片来源:Getty Images)

那么,这到底是怎么回事呢?澳大利亚新南威尔士大学人工智能研究员托比·沃尔什(Toby Walsh)表示,“集体智慧的力量众所周知,我们研究各种方法利用集体智慧。”市场预测就是一个例子:比如个人会根据对某个未来事件结果的预测对股票进行投资。可利用整体市场行为预测这个未来事件的发生几率。

1999 年,在输给 IBM 的计算机“深蓝”三年后,国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫在网上利用 50,000 人的智慧再度挑战“深蓝”。这次他赢了,不过他表示,自己从未对一次比赛付出过如此之大的努力,他称之为史上最伟大的比赛。此次胜利完全有赖于对众多想法和不同观点的集思广益。

实际上,利用集体智慧的想法至少可以追溯到 100 年前。1906 年,博学家弗朗西斯·高尔顿(Francis Galton)请 787 名农民猜测一头公牛的重量。他们的猜测五花八门,但所有猜测结果的平均值与正确重量 1,197 磅仅仅相差一磅。几年前,美国全国公共广播电台重复了这项实验,它请 17,000 人猜测照片中一头奶牛的重量。众人猜测结果的平均值再次非常接近正确结果,误差只有 5%。这个例子中,参与者并非由农民组成,

其中显然有基于经验的猜测。但是,与美国全国公共广播电台这个噱头一样,罗森伯格实验的参与者也并非专家。例如,成功预测去年奥斯卡奖得主的人中,并没有人看过所有获奖影片。

更重要的是,相当较小的群体总是比更大的群体预测得更好。去年,罗森伯格又向大家抛出了奶牛体重的问题。只有 49 人参与预测的预测结果的准确率却超出全体人员预测结果的两倍还多。罗森伯格表示,这可不仅仅是集体的智慧。“我们加强了集体的智慧。”

集体智慧通常要通过民意调查或投票加以利用。罗森伯格表示,这的确有放大效应,我们根据集体智慧做出的决策要比自己更为明智。但罗森伯格发明的方法目的是要更胜一筹。他表示,“蜂群智慧胜过民意调查、投票和调查问卷,原因是它能让大家集中在最好的答案,而不是仅仅找出一个平衡的意见。”

突然挑出一个答案非常重要,因为它能阻止从摇摆不定的人中首先跳出来的人。例如,在公众投票中,首先投票的人会影响大家的决定。预测市场中,财大气粗者对于最终结果产生的影响力更大。这种力量会歪曲真实情况。

1990 年代初期,在美国空军阿姆斯特朗实验室见习时,罗森伯格曾建立增强现实系统,他把目光转向蜜蜂。蜂群想要建立新领地时,必须针对选址做出集体决策。数百只侦察蜂会四面出击,寻找可能的地点。返回时,它们会跳起一种摇摆舞,向蜂群报告各自的发现。

不同的侦察蜂会带着蜂群飞往自己的首选方向,最终,蜂群跟着的侦察蜂决定了新领地的位置,任何一只蜜蜂都无法自己做出决定。

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Image caption 蜂群成员必须与其他蜜蜂竞争,才能让蜂群把自己的想法作为首选解决方案(图片来源:Getty Images)

罗森伯格试图在人群中捕获同样的动力。利用 Unanimous AI 工具回答问题,需要将一个图标移动到屏幕的一角或另一角,与众人的意见相同或者相左,直至蜂巢智慧集中在一起。个人必须不停地与整体抗争,才能说服他人向自己的方案靠拢。

实验表明,这种方法胜过现有的基于众筹的民调预测方法。另一项研究中,罗森伯格和同事请 469 名美式橄榄球迷预测 2016 年超级碗 20 美元下注的结果。他们还给另外 29 名球迷也布置了同样的任务。尽管人数少了 16 倍,消息也并不见得更灵通,后者预测的结果却有 68% 正确,而前者的预测结果只有 48% 正确。

结果好得让人难以置信?为了亲身体验,BBC Future Now 也加入了蜂群实验。我们挑战 Unanimous AI 团队,请其预测英国足球超级联赛一系列比赛的结果,重现他们的成功。大多数参与集体预测的人员都来自美国,对英超球队知之甚少。

参与人员必须预测每场比赛是胜、负还是平局。随机抽取结果的准确率为 33%,而 21 名美国球迷却正确预测了十场比赛中六场的比赛结果。对每场比赛下注 1 英镑,我们盈利 62 便士。结果是不错,但还比不上五月份的肯塔基赛马会,预测人员给捷克赛马“Hope Reese”下注 1 美元,结果赚到好几百美元。

不过,罗森伯格对赌博并没有多大兴趣。他知道,有人想利用他的工具改善自己单枪匹马的下注结果。他说,“如果这种方法流行开来,就会影响计算赔率的方法。”但对他而言,体育赛事只是一个随手拈来的试验台。“它们是验证效果的一种好办法。”

罗森伯格正在向企业提供自己的工具。团队的成功吸引了各种群体的关注,从进行金融预测的机构到市场研究公司,不一而足。他表示,“放大蜂群智慧的长期价值比对赛事押注要重要得多。”

例如,销售团队可以利用蜂群智慧做出更好的预测。他说,“这真的关乎怎样才能更好地利用团队所拥有的知识、智慧和直觉。”

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Image caption 结合集体的知识和直觉,蜂群智慧会帮助医生做出更好的诊断(图片来源:Getty Images)

医生们对罗森伯格也很感兴趣。罗森伯格表示,医学诊断就是一种形式的预测,蜂群智慧将使之受益。“一名放射线医生、一名肿瘤医师或其他专家可能得出一种诊断结论,我们对他们的愿景是更好地综合利用他们的知识和直觉。”

医学诊断现在也可由机器做出。不过,罗森伯格认为,最终,人类集体的力量要超越人工智能。他说,“人们付出巨大的努力,让人从医学诊断等工作中解放出来。但是,缺少人的参与,最终,缺少人情味、人类感情和人类价值观的冰冷的人工智能会取而代之。”

罗森伯格的关注点超出了医学诊断。他说,“在许多方面,如果我们建立真正聪明的人工智能系统,它就会像是外星人降临地球一样不可预测”。他认为,蜂群智慧能通过放大我们的智慧,让人类不会沦为旁观者。“这是一种让人工智能依然带有人类感情、价值观和直觉的办法。”

这是一个宏伟的蓝图。不过,沃尔什要更为审慎。他表示,“简单的实验室实验和人们在纷繁复杂的世界中的行为有着可悲的区别。我不确定我们是否能轻易避免为一己私利违背群体利益(即公地悲剧)这样的著名误区。”

我们面临的真正大问题是,人类的利己主义会妨碍我们达成共识。沃尔什说,“气候变化就是公地悲剧的一个好例子,蜂群智慧对此就无能为力。”

还有一个原因也让我们三思。动物的蜂群智慧往往会以悲剧收场。例如,蚁群追随某只蚂蚁留下的信息素轨迹,这种行为有时会导致一种名为死亡漩涡的现象,即蚁群跟随前面的蚂蚁打转转,直至集体死亡。

罗森伯格并不会因此烦恼。他表示,“蜂群是一种让我们比机器超前的非常简单的做法。”在英国脱欧和美国大选结果预测的民调双双失败之时,也许正是我们利用集体智慧的一个契机。

那么,它到底是死亡漩涡还是通向更光明未来的捷径呢?也许这才是我们人类要面对的问题。

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