可帮助完成集体决策的人工智能系统上线

美国卡耐基梅隆大学发布消息称,可辅助集体决策的人工智能系统已经上线。

有争议的总统选举可能引起人们关于当下投票制度能否选出最佳候选人这一问题的质疑。尽管美国人的投票方式不会发生任何改变,但有一项新的在线服务RoboVote.org可使任何人都能使用最先进的投票方法,从而做出最佳群体决策。

RoboVote是卡耐基梅隆大学和哈佛大学共同开展的一个项目。它的作用不仅仅是汇总选票,因为所有在线调查工具都已经具备了这个功能。该网站由人工智能驱动,并结合了数十年社会选择研究智慧,以最佳方式结合意见、喜好和兴趣以促成集体决策。

卡耐基梅隆大学计算机科学助理教授Ariel Procaccia说:“我们正在利用最新的优化技术和人工智能技术帮助人们在日常生活中做决定。我们采用的是经过多年研究验证的最佳集体决策算法,并为其设计了一个人人都能使用的界面。”

RoboVote可以用来做一些简单的主观决策,比如一些朋友选择吃披萨的最佳地点,也可用于一些严肃和客观的事情,如帮助产品开发团队决定哪些创意最适合商业化。RoboVote网站的开发团队成员包括卡耐基梅隆大学计算机系的Procaccia、Nisarg Shah、Phillip Wang和加利福尼亚帕洛阿尔托市的一位独立研究员Brian Merlob。

RoboVote在概念上类似于Spliddit.org,这是Procaccia两年前推出的一个网站,旨在为解决一些日常问题达成公平的解决方案,如怎样为一个项目公平分摊租金、商品或贷款。这两个网站已经经过研究人员的长期实践验证,但大多数人不容易接触到。

RoboVote适用于完成主观调查和客观投票,主观调查没有正确结果,仅为满足多数人的需求,而客观投票旨在产生尽可能接近事实的答案。

在主观调查中,首先会让每个投票人提交一份关于所有备选项的选择排名,然后RoboVote根据设计好的投票规则揭示每个备选项的“潜在效用”。Procaccia解释说,每个选民对每个选项的评价不一。某些备选项的价值或效用评价结果可能相近,RoboVote的算法通过比较投票者们对各个备选方案的评价得出备选项的潜在价值,从而生成一份反映集体偏好的最佳排名列表。

对于客观调查,投票人也需要提交关于备选项的选择排名。但客观调查的目的主要是揭露真相,例如预测哪家公司的收益在下个季度最高。这些算法不是为了寻找潜在的应用价值,而是以18世纪法国数学家Marquis de Condorcet首先设计的方法为基础,同时兼顾投票误差而得出真实的排名。最近的研究假设误差是随机的,并利用机器学习方法来更好地计算随机误差参数。在RoboVote上部署的算法甚至更强大,因为它们不用对误差作任何假设,就能得到一个尽可能接近真实的结果。

Procaccia称:“我们知道政治选举中的投票规则并不理想,但很难改变,然而在需要用到运算技术的社会投票中,我们可以构建像RoboVote这样的系统来实施我们认为最适用的规则。”

该项目由美国国家科学基金会、海军研究办公室、斯隆(Sloan)基金会和亚马逊公司提供资金支持。

原文发布于微信公众号 - 人工智能快报(AI_News)

原文发表时间:2016-12-26

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