随着奥运火炬传递的开始，里约奥运会的脚步也离我们越来越近。我站报道过多次的微软智能机器人小冰抢在章鱼保罗什么的“预言家”们之前来了一个各国奥运金牌预测榜。而结果如何，这一切我们还要将悬念留在百日之后方可见分晓。
在此次微软预测的奖牌榜榜单上，美国仍将以40枚金牌和95枚的奖牌总数独占鳌头，紧随其后的是中国37金与总奖牌82枚，两国将占据奖牌榜的第一集团。东道主巴西排在第十。
看似简单的预测榜单背后有大学问
为了实现此次的准确预测，微软收集了自1896年以来各运动大类的奥运奖牌分布，以及五十多个国家，28个比赛大项的3万多名运动员的历年比赛成绩。并为每一个运动大类建立单独预测模型。
在此基础上，还要参考每个参赛国家人均生产总值（GDP）、人口数、人均收入、当地体育产业规模等指标，以及当地气候、主办国（是否是本届比赛主办国或者上一届、下一届主办国 ）因素等与奥运比赛关联性较强的数据。
此外，还要参考包括Facebook、Twitter、微博在内社交平台上，用户对于奥运的舆论倾向，运动员的喜爱程度等。综合以上数据，再构建相应的奖 牌与单项比赛预测模型，并产生预测结果。
多年来，许多科学家与体育专家都试图预测奥运会等赛事。但事实证明，这类预测往往与实际比赛结果相差很远。那小冰的预言准确率如何，值得期待的同时也能从过往的几次三番的预测历史中略见端倪：
2014年巴西世界杯 ——成功预测16场淘汰赛中的15场以及德国夺冠，准确率高达到93%；
2014年奥斯卡奖项——微软Bing通过大数据成功分析预测了24个奖项中的21个，准确率高达87%；
2015年的英格兰公投——微软小冰预测苏格兰将有超过半数的概率（51.3%）留在英国，公投结果是55.8%的苏格兰选民选择留在英国；
2015年的奥斯卡奖项——微软Bing通过大数据预测结果，准确率高达85%；
2016年的奥斯卡奖项——微软小冰做了四项预测，其中三项与真实结果一致，包括莱昂纳多拿到奥斯卡最佳男演员，准确率75%
人工智能预测之外利用价值
这些结果也再次证明了人工智能、大数据科学预测的广阔前景，人工智能预测也将会渗透在未来生活场景应用的更多方面。必应搜索以往曾经有过的大致3类预测：奥斯卡、金球、格莱美等专家评选类项目的预测，奥运会、超级碗等体育赛事的预测，以及选举、公投等政治活动预测。
有内部人士曾透露：这3种不同的预测有着各自不同的鲜明特征，因此是不能一概而论的。相对而言，奥斯卡这样的专家评审更加依赖少数专业人士的意见，而政治活动则依赖民意，导致同样的搜索指标占有不同的权重。所以，虽然用的是类似的预测模型和技术，但是不同类型的预测准确度肯定会不一致。
人们俗称的小冰，是大名鼎鼎微软亚洲研究院的“当家花旦”。头像则是一个美女和卡通人物（不知道是哪一个实习生照自己画的）。至于功能嘛，相信许多人在微信中短暂体验过了，大致相当于聊天机器人小黄鸡的加强版。她不仅有着萌化的头像，以及比较女性化的语言风格，而奶茶妹妹在微软做实习产品经理，并在小冰发布会上做报告也一度成为话题。
据我观察，迄今小冰在微信的服务号中开发的功能还有不少，比如大家熟悉的测颜值辩年纪的”谁是小鲜肉”游戏；感情模型长记忆（类似养成游戏少儿不宜）；语音对话（可以做到理解日常简单对话和报数数羊催眠？！）目前仍旧处在每周解锁一项新技能的进度条中。
援引官方的数据显示——“小冰”的人机对话轮数达到23，即每次和用户的对话平均可持续23轮，而目前全球其他人工智能产品平均仅为1.5至2。
小冰目前仍旧是一款由中国和日本独占的产品，但关于人工智能的商业化，微软早在去年八月就推出了一个关于全球人工智能的战略计划。在美国市场，必应提供了一个名叫Cortana Analytics的分析技术，是把在全球市场已经推行的微软小娜（win10和wp的语音助理）的一些应用场景分拆之后，交给企业租用来分析内部大数据。
目前第三代的小冰已经支持以插件的方式植入微信公众号，订阅号中小冰可以将所有历史文章建立索引，和粉丝聊天时会根据语境将历史文章推荐给用户。将小冰植入订阅号很简单，登陆 cn.bing.com/AI 授权即可。该项解决方案完全免费。
小冰项目负责人李笛曾今表示：没有具体的形态，融入到各个平台和各种服务中，而对话过程中，用户是感觉不到小冰存在的。就好像电影《Lucy》的结局一样：你看不到 Lucy，但她无处不在。未来尚存在更多开发的可能，也有出现像是slack中的机器人那样的企业级机器服务的无限可能性。 我们共同期待吧。
