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机器学习算法让13年前的科幻电影情节竟已经成真?

[日期:2015-04-17] 来源:达沃斯Davos   作者:达沃斯Davos [字体: ]

    你看过《少数派报告》这部电影吗?这部由汤姆·克鲁斯主演的科幻电影是预设在2054年发生的故事,但当我们站在2015年再看它,里面有不少情节已经成为现实。

    即将犯罪的人甚至对自己即将要做的事还茫然不知,而特种部队却能在他们图谋不轨之前,就介入其中将他们围困封锁起来了。

    在这个情节里,警方依靠的信息来源于能够预见未来的超能力人“先知”,他们告诉警方犯罪可能发生的时间、地点和人员。

    这是汤姆·克鲁斯主演的电影《少数派报告》(Minority Report)里的情节,根据菲利普·迪克(Philip K. Dirk)的短篇科幻小说改编。

    如果你认为上面这个情景过于奇幻,那么下面这个情景应该会更加熟悉:

    每年长假期间,我们家附近(连接市中心和农村的公路交叉口)都会停有警车。当我向慈眉善目的站岗警察询问原因时,他们告诉我说,每年这个时候盗窃案频发,他们是来“恫吓”潜在犯罪分子的。

    在上面两种情景中,警察利用信息预测犯罪发生的概率。而在现实世界中,我们往往根据过去的经验来推断可能发生的情况。

    预测分析是一类大数据处理方法,通过建立正式的数学模型,从各机构组织、股票市场、消费者甚至天气的历史轨迹中捕捉信息。

    金融领域经常运用预测分析来进行风险管理和信用评级。直到最近,消费者才意识到推荐引擎中就运用了预测分析。

    当你用谷歌搜索或登录Facebook账号时,广告会扑面而来。有时它们与你输入的关键词有关系,有时与你朋友的喜好挂钩,而又有些时候是和“买了这本书的人也买了那些书”有关。

    这些引擎背后的算法根据你的购买历史、你朋友的链接及其他用户的信息来预测你的喜好,这比用于风险管理和其他金融应用的算法要简单得多。后者必须考虑现实世界中更多的变量因素,例如政治事件、选举和自然灾害等等。

    复杂程度相当的另一种算法是利用机器学习来分析历史数据,从而预测未来。例如,长期采集的一组样本数据是Twitter的推文和谷歌搜索查询,以及卡特里娜飓风等这些经过报道的真实事件,它们被纳入到运用机器学习算法的系统当中。

    这些算法随后得出,一些关键词的热度一旦暴增,例如“避难所”、“飓风”和“天气报告”,往往就能预测自然灾害的结果。

 

    上图显示了不同时期YouTube网站上对苹果和三星视频内容持正面评价的数量。

    峰值对应的是持正面评价的数量达到最高点,这往往是在两家公司发布新产品的时候。最高峰对应的是苹果发布iPhone6Apple Watch的时期。(随后,在最高峰之后的一个季度里,苹果公司创造了包括任何公司在内的历史性的单季度盈利最高纪录)

    这些峰值的相对高度也告诉我们这些公司的相对“商誉”。果粉显然比三星爱好者更加狂热。

    机器学习算法可以用来分析历史信息,从而预测未来,例如某家公司的盈利能力。有一类算法叫做“逻辑回归”,就是通过观察图表,然后寻找某个数学公式来描述这些图表,从而预测下一个高峰。

    另外一类算法是通过浏览观察事件的图表(例如用户评价),间接预测未观察到的事件(例如利润)。

    如今,政府机构利用商业软件,根据具有一定准确性的搜索查询、Twitter信息和社交网络帖子来预测重大国际事件。警方也利用商业软件预测犯罪“热点”。难道它们真的能预测出某一项犯罪的具体时间和地点吗?不见得。

    如前文所述,算法通过分析汇总数据来预测具有一定“可能性”的“趋势”和“模式”。一旦拥有足够的数据,运用算法就能提前几周预知大选结果。算法还能为搜索结果排名、推荐图书和音乐播放列表,甚至提醒你可能会感兴趣的演唱会。

    在提供投资建议方面,算法扮演的角色基本就和你那些经验十足的姑姑婶婶一样,或者和每个节假日停在我家门口的警车一样。不过,算法并不能像《少数派报告》里描绘的那样,为我们提供高度精确的信息。

    预测分析的未来会是怎样的呢?

    更加先进的机器学习方法正在开发之中。使用互联网的人数越来越多,越来越多种类的智能终端收集用户信息,因此大数据的数量不断增长,种类不断丰富。

    昨天还是搜索查询,今天就是推文和Instagram上的照片,明天还会包括从智能腕表采集的生物物理信号,这些都会让分析机器的预测结果变得更加精确。

    它们能提醒家属和医院,老年人可能发生什么医疗突发事件。它们能帮助即将发生自然灾害的地区调配后勤援助。它们能提供个性化教学,满足学习模式不同的学生的具体需求。预测分析将帮助机器获得微妙的人类“直觉”,而我们正是依靠这些“直觉”进行日常决策。


    作者:冯雁(Pascale Fung是香港科技大学电子及计算机工程学教授。凭借在人机互动研究领域的突出贡献,她当选为电气和电子工程师协会(IEEE)院士。





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