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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。

Image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%

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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。

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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。