“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系統還曾對總統大選和美國NFL超級碗比賽進行過預測分析。

智能預測系統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。

這一智能預測系統給業內帶來另一個啟發，人類智慧可以群集嗎？要出現那樣的超級智能，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作，但這些簡單的局部交互行為通常能涌現出復雜的全局行為。

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化分析，以預測新的廣告活動。甚至一些企業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未來發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。