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智库锐见:人心可以计算吗?

智观天下

随着大数据和机器学习算法的普及,社会科学的量化研究也逐渐试图采用以人工智能和数据挖掘为基础的新兴研究手段,来处理过去无法处理或者忽视了的研究议题。在此背景下,如何处理好人工智能技术与社会科学研究的关系就显得尤为重要。人心可以计算和测量吗?怎么用人工智能测算人的情感和态度?这一类问题越来越受到智库工作者的关注。

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人工智能如何测量人心,是个问题(图片来自网络)

今天,小智邀请到复旦大学社会发展与公共政策学院胡安宁教授,就人工智能在社会科学领域的应用和未来趋势分享他的研究和体会。

目前人工智能在社会科学领域的应用

目前,在社会科学领域,人工智能主要运用于辅助数学模型,进行量化研究,分析某些变量对某个结果如何产生影响和产生多大的影响,进而进行行为的预测。一般来说,采用数据挖掘的研究者通常尽可能地纳入各种与“结果”相关的因素,然后考察这些因素合并在一起,如何能够在新的环境下尽可能准确地预测结果。

这方面比较典型的人工智能应用是客户分析模型。商家可以将大量已有的用户数据导入人工智能系统,以此训练出一个具有比较强预测力的模型工具。之后,当新的用户出现时,他们的某些信息(如年龄、教育水平、收入水平)便能够输入模型,以此预测出用户的某些属性。例如,当人们在亚马逊网站上买书时,一旦输入社会学类书籍,网站会自动基于过往用户的购买习惯,向这一新的用户推荐一些其他书籍。诚然,如果这一新的用户是社会学专业的大学生,而亚马逊过往的演算是基于大量社会学专业大学生的购买习惯,这些新推荐的书籍很有可能正是新使用者所需要的,由此既给用户以便利,又提升了网站的营业额。

可以看到,人工智能目前只是参与“以诠释为导向的模型拟合”,比以前的进步主要是可以处理的数据量更大了,速度更快了,但人们很少见到社会科学家会基于自己的研究模型做出具体的预测(比如很少有政治社会学家运用人工智能预测何时会发生社会运动)。鉴于此,当越来越多的研究者将基于演算的、以预测为目的的人工智能技术引入社会科学研究的时候,人们似乎见到了社会科学新的发展方向,甚至是社会科学研究的范式革命。

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人工智能发展的三个阶段(图片来自网络)

“人心难测”:计算科学的视角

在计算科学中,人工智能是一个非常宽泛的领域,其中基于不同的应用方向有不同的分支学科。但究其根本,与社会科学密切相关的人工智能应用主要是机器学习。所谓机器学习,是通过提供给机器特定的数据,让计算机利用算法,寻找出这些数据背后的模式。之后,当新的数据出现以后,人们便能够用这些模式来套用数据,做出预测。

那么,如果用这套工具来试图理解人类社会,做社会科学的研究,是否可能呢?答案是:介于肯定与否定之间。之所以有肯定的一面,是因为人类的某些社会性行为具有高度模式化的特点。例如,在给定特定资源的情况下,一个理性选择的个人通常会做出利益最大化的决策(比如在给定资金的情况下进行投资决策)。此时,机器可以对这种模式化的行为进行分析,甚至在立足于大量已有投资“经验”的基础上,“创造性”地通过演算给投资者指出一种常人可能忽略了的最优投资策略。

如果简单地认为人们可以利用人工智能技术完全预测个体行为,并建立预测性的社会科学,那就不免有些过于乐观了。正是因为这一点,上述问题的答案中又包含否定的一面。具体而言,利用人工智能技术进行社会性行为的分析会面临三个困境。

困境一:机器学习的模式化

正所谓成也萧何、败也萧何,人工智能虽然能够对于模式化的行为进行基于算法的预测和分析(例如,“阿尔法狗”可以击败中国、韩国很多围棋高手),但是,一旦人们面对的问题不是模式化问题时,人工智能就难以处理了。一个简单的例子是:如果问机器“1+1等于几”?机器会立刻回答“等于2”。但如果告诉机器,这里的“1”代表一堆沙子,那么,两堆沙子放在一起是什么呢?人们会说,还是一堆沙子。而机器却无法做出类似的回答。因为,两堆沙子混成一堆不再是一个数学化的模式问题,而是一个生活经验问题。

困境二:缺乏抽象思维的能力

目前文本学习非常流行,其中有一些算法能够说明一段文字所表达的作者情感。但是,这种分析到目前为止还比较机械,其背后的机制在于特定词汇的计算特征。因此,使用这种技术,人们所得到的信息也是非常初步的。换句话说,人们目前很难寄希望于人工智能能够读出字里行间的潜在意思。而对于社会科学而言,恰恰是一段文字的字里行间才能够反映出作者的真实想法。如果仅仅根据词频或者其他表面上的文字使用模式,人们很难区分作者的真实意思和反讽之间的区别。

困境三:人工智能在处理问题时缺乏整体性、系统性的思考。

比如,将人工智能应用于体育领域时,通过算法和数据所提供的信息可以帮助某个足球队选择最出色的特定位置的球员(前锋、后卫或者门将),但是,这个最好的后卫或前锋能否与全队有效配合,产生化学效应,人工智能却难以判断。如果出现“一山不容二虎”的局面,两个最好的球员在一起所产生的效果可能反而不如两个普通球员在一起合作的效果好。这些超越个体的整体性判断,则需要教练员与不同位置的球员进行“人与人”之间的沟通才能做出。显然,这些已经不是机器所能做到的了。对于社会科学而言,学者们感兴趣的恰恰是人与人之间的联系,以及这种联系所产生出来的超越个体的“社会行为”。

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《点球成金》里的老板通过人工智能选择棒球队员(图片为《点球成金》剧照)

“人心难测”:社会科学的视角

人类的各种禀赋,尤其是那些构成人类社会本质特征的元素并不完全是理性化的行为。甚至可以说,人类社会之所以成为社会,恰恰是因为每个人不是像机器般“算计”,而是有着非理性的情感、思想和价值。人类社会之所以能够存在,生活于其中的个体之所以能够彼此团结起来而不至于一盘散沙,所依赖的并不是这种“精致的利己主义”。相反,人们需要的是一种超验的,在人们看来不那么善变的、完美的存在。这种存在无法用理性来衡量,甚至只可意会不可言传,而这恰恰正是社会科学最为关注的,最想解释清楚的。

比如,婚姻的形成过程往往涉及很多理性化的考虑。尤其是在今天,夫妻双方在最后走入婚姻殿堂之前可能在家庭义务、双方家庭的物质支持等方面已经有一系列的讨价还价。在这里,双方都在努力地做到利益最大化,理性化的原则通常会占上风,甚至有人工智能软件专门计算匹配度。但是,婚姻涉及的不仅仅是这些功利性的考虑,更重要的是双方的爱情基础。而爱情却是一种神圣性的存在,人们通常认为它是永恒的、完美的,不容讨价还价和妥协的。总之,一个基本的共识是,仅仅用理性计算来衡量婚姻是无法把握婚姻的本质的。

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测试婚姻匹配度的软件(图片来自网络)

我们的结论是,人们完全可以采用人工智能的算法来推理和预测个人的选择和倾向,但这种预测仅仅局限于世俗领域而非神圣领域。“人心的预测”很多时候是神圣且带有偶然性的,也许这个时候进行研究的最好方法是直接的访谈和体验,人工智能时代依然“人心难测”。(人民日报中央厨房 智观天下工作室出品,田卫平整理)

责编:汉网

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