人工智能能否实现预言术？

阑夕2016年04月08日约 4 分钟

文 | 阑夕

预言能力在西方文化中的地位就相当于中国传统所指的“怪力乱神”，法国三流诗人诺查丹玛斯的《百诗集》——可以将之理解为外文版的《推背图》——在上世纪末一度脱销，亦充分说明文明科教无法一劳永逸的战胜人们对于不可知论的畏惧。

如果说占星等古老的预言术是以模棱两可的模糊文案引导听众对号入座，在计算机解放人类的计算极限之后，预言这件事情变得脉络清晰起来：只要数据规模足够庞大，预测未来就并非触不可及。

换句话说，预言会从先知式的神话坍缩为一种概率行为，就像一旦卫星能够采集云图数据，《天气预报》就成了工业流水线上的一道工序。

人工智能同样涉及这一领域，AlphaGo的围棋造诣不断增强，就是因为它所具有的深度学习能力足以海量的吸取棋谱，并在对弈时不断比对和预测局势，做出最有利于自身的落子。

不过，在脱离固定规则的条件下，科技公司的“预言术”则呈现喜忧参半的两张画卷。比如2014年世界杯，Google、微软以及百度均对十六强做出预测，其中准确率高达100%的不止一家，这个结果要说完全归功于技术倒也未见，因为这场世界杯的小组出线赛没有发生一场冷门，简单来说，只要按照国际排名去猜测晋级名单，任何人都能够获得90%以上的准确率。

状况比较惨的，则是Google流感跟踪系统（Google Flu Trends），Google的工程师团队曾在2009年将论文发表到了国际著名学术期刊《自然》上，认为基于全网数据的分析可以实现早于疾控中心洞察流感爆发情报的效果。

然而，事实上这款预测产品显得特别“失控”，它有时的确能够准确预测，有时却又南辕北辙的夸大，而在准与不准之间，Google也很难解释究竟是出了什么可以解决及优化的具体问题。

或者说，在对抗“混沌理论”——它更被人知晓的一个称谓则是“蝴蝶效应”——的征程上，人类还远未达到足以傲慢的阶段。

而在中国，阿里也启用了人工智能团队和名为“小Ai”的产品，尝试对正在举办中的娱乐选秀节目《我是歌手》进行预测。根据统计，“小Ai”对突围赛中“10进3”的预测成功中标前2位歌手，而在6、7、8三个名次的预测上也和最终结果完全吻合。

考虑到《我是歌手》的排位是由分布式的投票决定，加上音乐这种艺术形式实际上并无可量化的优劣之分，阿里让“小Ai”放手一搏的风险还是较高的，与Google采集感冒相关的关键词对流感蔓延速度予以监测的方法相近，“小Ai”也将动态模型扩大到了多个纬度中，包括歌手的影响、被选用歌曲的知名度、粉丝在社交网络中的议论等，从而尽可能的将预测体现在实时数字中。

不过，《我是歌手》的突围赛由于歌手之间的人气差异依旧巨大，对头部序列进行预言还是不能充分说明问题，比如“小Ai”通过计算得出的Top 2——即容祖儿和张信哲——显然要在实力上远胜其他8名歌手，即使一个普通的音乐爱好者，也会将赌注押在这两人身上。

真正的考验，在《我是歌手》的7人决赛上，阿里已经表态，要继续对决赛发出预言。

李玟、张信哲、李克勤、容祖儿、徐佳莹、黄致列、老狼，这7 个人之间的任何胜负都难以算得上是“冷门”，在势均力敌的情况下进行预测，或许更能证明人工智能的高度。

据阿里云人工智能首席科学家闵万里所言，人工智能基于数据的学习效率是目前数字科学家一致认同的优越之处。美国畅销书作家丹尼尔·科伊尔曾在《一万小时天才理论》中提出：人类个体需要在某个领域中出类拔萃，至少需要一万小时的投入来将技艺磨练到至臻完美。而人工智能则可轻易打破这个极限，人类需要消耗的一万小时，在“小Ai”这里仅仅等同于一个小时。

在其他的行业专家看来，关于阿里这次能否成功的评价分歧还是存在，正方包括前百度深度学习实验室主任、地平线机器人技术创始人余凯，他表示“相信阿里技术团队这次能做得不错”，而谨慎存疑的则以原英特尔中国研究院院长、驭势科技联合创始人吴甘沙为代表，他认为这次挑战“很难，可能没有足够多的历史数据来训练模型”。

无论如何，从智力竞技到文艺评估，人工智能的探测疆域，越来越令人兴奋。同时，人们不应放弃对于科技扩张的警惕，《少数派报告》所勾勒出的理想世界，其实并不理想。

最后，期待阿里将在今晚揭晓的荣光抑或惨剧。

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阑夕

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