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      人工智能劇透《權力的游戲》:囧雪還活著,龍母大贏家(掛了)

      本文作者: 逸炫 2016-04-22 16:38
      導語:竟然要學霸動用黑科技,我大《冰火》掛幾個主角,這也算個事?

      人工智能劇透《權力的游戲》:囧雪還活著,龍母大贏家(掛了)

      圖:機器學習支持的算法預測了囧雪諾的最終命運。圖片來源:慕尼黑理工大學

      慕尼黑理工大學的科學家用人工智能、機器學習和大數據預測了《冰與火:權力的游戲》人物命運。《權力的游戲》終極懸念:薛定諤的囧雪諾。上一季大結局中,身中n刀的Stark家族成員囧雪諾,到底死了嗎?活了嗎?死了嗎活了嗎??

      官方一致回答,死了死了死了。誰信啊。網絡上時不時就會看到“囧雪諾如何復活”的預測帖。

      現(xiàn)在,“囧雪復活”陣營獲得了超硬的技術支持:慕尼黑理工大學的學霸Guy Yachday博士在一門關于人工智能、機器學習和而大數據的JavaScript 課程中指導了一個項目——預測結果是:囧雪諾死亡的概率只有11%。

      Happy了嗎?還有呢。龍母丹尼斯·坦格利安會成為權力的游戲大贏家,雖然,有高達95%的死亡率。

      該項目名為“冰與數據之歌”(好冷…)。項目有一個工具,追蹤每個角色相關的推文,記錄他們在馬丁創(chuàng)造的虛擬世界中的足跡,并且收集數據,預測七大王國的未來。

       “我...放假無聊沒事做”

      項目發(fā)起人Yachdav博士來自以色列,在哥倫比亞大學完成了計算機科學和政治科學本科學位,以及MBA(金融與創(chuàng)業(yè)方向)學位,去年在慕尼黑理工大學完成生物信息科學博士學位。他還是醫(yī)藥數據庫和軟件研究公司Biosof的聯(lián)合創(chuàng)始人及CEO。“這個項目很好玩。我們研究小組的日常,是用數據挖掘和機器學習算法回答復雜的生物學問題。這個項目中我們運用了類似的技術。只是這次,研究的是人氣電視劇。“Yachdav博士說。”數據挖掘和機器學習讓數字機器從現(xiàn)代生物學中獲益,進行疾病診斷、治療和預防。這樣一個‘真實世界’挑戰(zhàn),使得這個課程贏得了學生們的心。”慕尼黑理工大學生物信息學教授Burkhardt Rost說,“而且項目創(chuàng)造的互動視覺地圖可能打開一種數據視覺化的新方法,我們可以在未來的研究中繼續(xù)跟進。”

      Yachdav博士說,他在圣誕假期期間有了“冰與數據之歌”的想法,因為放假沒有什么事情做(這…)。“一年半以前,我坐著,無聊,就開始自己做這件事。我開始收集信息,制作所有角色的屬性,但是放假完了還得回去工作,作為我博士項目的一部分,我得教一門課。”他說。“馬丁創(chuàng)造的史詩級復雜世界,提供了無窮的多維度數據資源,對于我們的課程來說是一個完美的設(借)定(口)。”因此,他決定把項目作為JavaScript和數據課程的一部分,讓學生們一起來玩。

      ——學霸們無聊起來,特別任性啊。我們一起看看項目網站的介紹,如何利用人工智能算出主角們的終極命運。

      人工智能大法好

      機器學習

      機器學習技術讓我們可以進行預測。它研究大量的過往數據,然后自動生成數據,來預測未來事件的可能性。《冰與火之歌》系列的一大“亮點”就是很多角色掛了,包括我們最愛的主角們。只有很少是壽終正寢,大部分都是死于非命。這些死亡是隨機的?還是因為角色們自帶哪些“找死”屬性?這些屬性可能是年齡、家族和性別。也可能是他們在人生關鍵點做出的錯誤決定。

      這個項目里,我們希望找到所有已故角色的共同設定,以此預測健在角色的死亡率——預測誰最可能掛掉。

      數據抽取

      我們去收集了所有能找到的關于角色的數據。要總結5本書、2028個角色的所有數據,《冰與火》維基百科大概是信息的最好來源。針對每一個角色,我們都從維基中抽取了生死結果和各種屬性信息,共有超過30個不同的屬性。我們有了一個描述每個角色的信息庫。

      屬性選擇

      機器學習可以比較已故角色和健在角色的屬性,選擇那些”生死攸關“的屬性。我們將所有的屬性和角色名字輸入到機器學習算法中。

      為選擇屬性,我們使用了RELIEF功能,用WEKA平臺的參數作為初始值。我們最后選出的“生死攸關”的屬性包括:角色在《群鴉盛宴》書中的出場、所屬家族、社會群體、角色在《與龍共舞》書中的出場、是否是貴族、性別、頭銜、年齡、婚姻狀況、配偶是死是活…...等24種屬性。

      方法描述

      我們使用了John Platt的序列最小優(yōu)化算法,來訓練一個使用多項式核函數的支持向量機,由WEKA提供。為了訓練和測試模型,我們將數據庫分為10個同等大小的子數據庫。我們在9組子數據中訓練模型,用剩下的一組來測試。我們輪換不同的子數據,讓每一組子數據都被測試過一次。這個過程叫做“十折交叉驗證”,可以驗證精度。最終結果的精度為74%。

      劇~透~時~間

      在“冰與數據之歌”網站上,可以按角色姓名、受歡迎度或者死亡幾率排名查看角色,或者,直接輸入你最愛的角色,看看他/她的命運如何。

      以下是人工智能最不看好的角色前五名:

       人工智能劇透《權力的游戲》:囧雪還活著,龍母大贏家(掛了)

      圖片來源:冰與火維基

      冠軍獲得者:托曼·拜拉席恩Tommen Baratheon 97%死亡率

      瑟曦·蘭尼斯特和羅伯特·拜拉席恩的兒子。果然,坐上鐵王座都是同一個命運。

      人工智能劇透《權力的游戲》:囧雪還活著,龍母大贏家(掛了)

      第二名:史坦尼斯·拜拉席恩 Stannis Baratheon 96%死亡率

      羅伯特·拜拉席恩的弟弟,有女巫助陣的“七大王國合法繼承人”之一。 人工智能劇透《權力的游戲》:囧雪還活著,龍母大贏家(掛了)

      第三名:丹尼斯·坦格利安 95%死亡率

      人工智能劇透《權力的游戲》:囧雪還活著,龍母大贏家(掛了)

      圖片來源:“冰與數據之歌”

      我們來看看推特上大家對龍母的感情,正面的推文28227條,負面的推文13091條,龍母人氣棒棒噠。

       人工智能劇透《權力的游戲》:囧雪還活著,龍母大贏家(掛了)

      圖片來源:GoTDB

      第四名:“洋蔥騎士”戴佛斯·席渥斯 Davos Seaworth 91%死亡率

      史坦尼斯國王的司令和忠實支持者。

       人工智能劇透《權力的游戲》:囧雪還活著,龍母大贏家(掛了)

      圖片來源:IMGUR

      并列第四名:“小手指頭”培提爾·貝里席 Petyr Baelish 91%死亡率

      人工智能劇透《權力的游戲》:囧雪還活著,龍母大贏家(掛了)

      圖片來源:“冰與數據之歌”

      特殊行業(yè)從業(yè)者,野心小人物。不過從“冰與數據之歌”收集的數據來看——6975條正面推文,3253條負面推文——雖然人氣不如龍母,亦正亦邪的小拇指頭還是很受歡迎嘛。

      Via 慕尼黑理工大學 及 冰與數據之歌

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