人工智能预测美国大选这件事，认真你就输了

唐纳德·约翰·特朗普(Donald John Trump)赢了，毕竟DT in the house（不明白的请自行百度）。

与往年不同的是，今年的美国大选堪称史上最激烈、最变幻莫测的一次，当中发生的一系列事件足以和精彩绝伦的美剧《纸牌屋》相媲美，甚至有过之无不及。当大选进行到特朗普拿下了宾夕法尼亚州的20张选票之后，才算彻底奠定了胜局。

特朗普的胜利，不仅仅意味着民粹主义在西方国家愈发兴起，更是让之前大多数的民调和预测都成了笑话。要知道，包括《纽约时报》在内的绝大多数主流媒体都认为希拉里获胜的概率大于50%，众多社会名流以及来自硅谷的高官们都曾表示支持希拉里。

不过，有意思的是，预测总统不靠谱的不仅有美国人民自己，还有一帮人工智能。

外来的“和尚”看来更会念经

微软在2014年推出了人工智能预测引擎Bing Predicts，基于自身浏览器Bing中的数据以及相关的社交媒体趋势，它能够利用机器学习技术对未来进行预测。此次bing曾经预测希拉里当选美国总统的概率为77%，后来概率提升到89%，特朗普当选的概率仅为10%。从bing这种一意孤行的预测态度来看，镁客君觉得或许是因为微软实际上是希拉里背后大金主的原因。

而诞生于2004年，名为“UNO”的项目系统预测，号称经过长期发展“智商”越来越高，也预测民主党候选人希拉里将当选总统。据悉，UNO系统使用了一种名为“集群智能”的技术。不过现在看来，曾经预测准确率高达76%的UNO系统，这次忘记“充值”智商了。

此外，由毕业于斯坦福大学的路易斯·罗森伯格（Louis Rosenberg）博士创办的Unanimous AI公司，也通过实时的集体预测对几天后美国总统大选的结果：希拉里将以微弱优势胜出。Unanimous AI通过询问参与的选民一组类似的问题。而问题对应的答案设计不仅体现了选民的支持对象，也反映了支持力度，这种设计在此前的预测中都极具价值。要知道，Unanimous AI今年可是因为成功预测小李子捧得小金人而名声大噪。可惜的是，就这次大选结果来看，上次的成功预测或许是运气好。

但是，来自于印度工程师Sanjiv Rai开发的MogIA人工智能系统，现在看起来仿佛是人工智能预测大选热潮中的一股“清泉”，因为MogIA义无反顾的预测特朗普才是此次大选的赢家。与其他几家人工智能预测系统利用大数据、民调等分析来进行预测不同的是，MogIA不会考虑它检测的用户活动的语气或意图，而是单纯地检查热度。因此，那些羞于表达对特朗普支持的美国选民，被MogIA发现，从而成功预测。

人工智能预测，还请用娱乐的视角去看待

很多人都认为，本届美国大选是“肮脏的一届”，而希拉里挟名流、主流媒体和“大数据”的威势，在“泼污竞赛”中似乎一直占据上风。这样一来，是不是人工智能预测时被希拉里误导了呢？其实并不然，因为美国总统大选机制的特殊性，希拉里虽然获得了更多的选民选票，但最终选举人票高达290张的特朗普才是赢家，而大多数人工智能的预测算是对了一半。

那么究竟是什么原因导致了预测失误呢？是因为这些人工智能忽略了一个更重要、也更容易被忽略的问题：参数问题。

不管“大数据”或其它类别的分析、调查、预测，其准确性是建立在原始参数、采样的准确和丰富基础上的，只有这一切都准确、丰富，所得出的分析和预测才能靠谱。此次大选出现如此“测不准”局面，就不由得让人觉得是参数的采集本身就出了大问题。

此次人工智能除了预测时使用的参数有问题，还有另外一个决定性因素：算法。现阶段有关算法的讨论大多集中于人类在算法设计中所起的作用，也就是说算法的设计者是否会将自我意识强加于算法中。就像是上面提到过的由印度人Sanjiv Rai开发MogIA系统，它所使用的相对简单的算法就更有利于特朗普而非希拉里。

但是，我们知道人工智能系统预测只能根据已有的数据进行分析，一旦不能获得全面的足够的数据，那样它的预测就会有很大的不确定性。除此之外更为重要的是，这些人工智能系统也不能预测到突发事件对大选的影响。所以说，对于人工智能系统预测美国大选这个事情，与其用科技的视角去看，不如就纯当娱乐，人工智能也需要劳逸结合。