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2014-10-09

我到《纽约时报》的办公室坐了一会儿,其间安娜·诺斯(Anna North)问我,使用一种不同寻常的怪异搜索引擎Yossarian,是否能让我们变得更有创造力。Yossarian声称帮助我们以全新方式看待事物——与我们在思考人、物、想法、事件时往往会产生的各种可以预测到的联想不同。让我对这一创意着迷的是为了让它成为现实,预测需要成为对抗可预测性的手段。如果不去推断你的思想会朝哪里发展,无论是人还是算法都无法从一个新的角度为你呈现事物。在日常生活中,可预测性与一致性联系在一起。很多情况下,一致性是件好事。如果你的朋友非常可靠,你能很自信地预测到他们会保持忠诚及真心实意,而你身处一群好人中间。如果你能预测到开车上班要花多少时间,你就能非常保险地准点到达办公室,不需要提早起床或感到匆忙。

在信息和通讯技术中,预测已成为一项重要功能。使用谷歌进行搜索时,对话框的自动填充功能如此高效,以至于我们觉得它好像能读懂我们的心思。预测功能还可让亚马逊和Pandora等网站上的推荐引擎确定我们想买什么产品,或想听什么音乐。而且,预测功能还能让健康追踪器适时地建议我们小憩一会儿,让Google Now预报我们旅途中会遭遇到的天气。展望未来,有人希望当物联网成熟时,我们的冰箱能确定食品将在何时吃完,并在吃完前联系商店进行补充。

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知名艺术家安东尼·葛姆雷(Antony Gormley)创作的不太知名的雕塑作品,作为2004年最佳作品收入“精华”集。



虽然推断出我们想要什么能为我们节省时间,让我们能更轻松地达成目标,同时加快找到我们想找的东西能让我们心情愉快,但预测技术也会带来问题。瑞恩·卡罗(Ryan Calo)等研究隐私保护问题的学者指出,如果营销人员能使用大数据预测我们何时较易放松警惕,他们就能利用我们的弱点。Facebook进行臭名远扬的情绪传染实验后,很多人对此表示担忧。如果社交媒体公司能够预测出什么会让用户热切想要参与其平台上的互动,随着预测精确度不断提高,它们就可以相应地设计出能相应操纵我们的诸多功能。

在更为基本的层面上,凯斯·桑斯坦(Cass Sunstein)和其他讨论“过滤器泡泡”的人表达了他们的担忧,那些可生成经过定制的个性化信息、符合我们对相关性预期的算法,可能不利于民主:它们创造出来的回声室会让我们倾向于支持狭隘(甚或极端)的世界观,避开多元化,而偏爱一致。

我最近加入了核心批评人士的阵营,我认为预测输入法会带来高昂代价,就像QuickType所彰显的那样,这是苹果iOS 8操作系统上的一项新功能——它通过算法猜测我们可能会说什么,从而消除了通讯的不便之处。当你的设备代替你完成工作时,你会复制可以预知的自己,不能向他人展示最好的自己。

在这种情况下,可预测性提出了深层的哲学问题。尼古拉斯·卡尔(Nicholas Carr)问道:“算法结束而自我开始的地方在哪里?”大卫·霍尔姆斯(David Holmes)写道:

“几个世纪以来,哲学家们对‘自由意志’的本质争论不休,有些人认为,这是人类自我的最高表达,另一些人认为,自由意志是一个幻象——我们的选择仅仅是几千年里基因变异和未来境况的产物。现在,随着算法继续左右我们在数字设备上进行的操作,并基于对我们本人的形象不怎么的数据描画来塑造我们的行为,在数字时代,这些有关自由意志和个性的争论可能会沿一个全新的方向发展。一开始,人类声称是上帝在背后操纵着我们的一举一动。后来我们说,是遗传基因。现在,我们命运的操纵者正慢慢转变成由公司控制的自动装置。”

基本上,预测是复杂的。没有预测,我们将无法行动,我们体验的世界会是一片无法驾驭的混沌天地。但当某些预测性软件引导我们的行为时,负面效应就超过了带来的好处。而区分有益和有害的界线可能很难划定。甚至像预测性购物那么平平无奇的东西也会扰乱我们的预先安排。

为了更好地了解为何有些人对预测性技术持乐观态度,我与预测发现应用公司Random的联合创始人雅尔诺·米卡埃尔·高波伦(Jarno Mikael Koponen)进行了交流,他拥护这样的观点:为了“释放数据的威力”,“人文学者、设计师和数据科学家”应就如何打造“自适应和预测性系统”这个问题进行交流。

雅尔诺告诉我,他关心的问题是由算法、编辑策划人员和我们自己的个人观点所造成的过滤器泡泡“需要被刺破”,以便让我们“能探索未知世界。”

“人们需要有由好奇心激发的体验——一种干预,这种体验可让你超越熟悉的模式。这种体验让你接触到新的选择和多样性。我认为为了创造这种体验,我们需要一个自适应的界面和系统,它们了解哪些事物会让你感到意外。”

以我的理解,这似乎是雅尔诺的主要观点。如果科技以纯随机的方式将信息呈现给人们,那么没有理由期待人们会对呈现给他们的结果产生任何兴趣,也没有理由认为他们会发现结果不同寻常。让我们称此为可预测性悖论:如果人们的兴趣可预测,并且更有可能会考虑某种并不熟悉的新情况(从而导致其行为脱离陈规旧式),假如这种新奇性与他们非常热衷的事物存在某种联系,那么让人们脱离他们的舒适地带就需要精准把握这个舒适地带的边界,并确定舒适地带之外都有些什么——或至少不要偏离舒适地带太远,从而不会显得完全格格不入。

目前,我不能肯定地说把人们抛向他们极不熟悉的世界,他们会无法产生新的体验和感受。然而,我个人确有这样的体验——温柔的轻推一把会很有效。我教授哲学导论这门课程,向学生们介绍我认为历史上阐述过的最有趣的一些理念。但大多数选择这门课的学生主修的专业并不是文科,并且如果不是我不断地从哲学高度将著名思想家说过的话与我们大家每天经历以及关心的事物联系在一起的话,我甚至会怀疑学生们会认为他们所学的内容遥不可及。这意味着我必须不断预测学生认为什么内容是能切身相关的,什么内容是神秘不可思议的,并给出实例、典故和概念帮助学生理解。

Yoassarian和Random这样的工具是否真能扩展我们的想像力,还有待时间检验。关键要记住的是,虽然预测或许是对抗可预测性的必要手段,但软件本身能做的只有这么多。除非我们具有内在动力,以新的视角看待事物,否则无论我们看到的是什么都没关系。如果我们不明白我们看到的事物为何具有重要意义,我们会无视它。除非我们乐于改变自己的思维——这可能极其困难,鉴于偏见和认知偏差的强大力量——否则我们会抗拒那些挑战我们固有观念的新见解。

2014.10.9


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2014-11-21 15:33:24
这个比较难说,见步行步啦
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2014-11-21 16:12:12
bailihongchen 发表于 2014-11-21 15:33
这个比较难说,见步行步啦
%OPG8V@FZ2VQ6%W46IGFCO3.gif 技术预测应该是一门专业学科。
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2014-11-22 09:20:35
不错不错,我目前职业领域在信用卡这一行业,正需要大数据的挖掘和分析相关资料呢!尤其是使用SAS编程处理海量信用卡交易数据,以及如何将SAS和数据库相连接~~~
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