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AI 算法的进化：机器会引发战争吗？( 三 )


通过比对点和其实际代表的电影 ， 我们可以发现这个投影很好地反映出影片固有的一些特征：剧情片聚集在右上角 ， 动作片聚集在左下角 。
这就是最终在2009年赢得Netflix100万美元大奖的团队所使用的算法的基本思想 。他们提取了有助于预测用户喜好的20个电影的独立特征 ， 并将高维空间投射到这20个特征所构建的20维空间中 。然后 ， 借助计算机强大的运算能力 ， 从海量的投影方案中挑选出最好的那一个 。这正是计算机的强大之处 ， 它的这种能力是人类的大脑和眼睛所无法企及的 。
AI 算法的进化：机器会引发战争吗？
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图　6-2
更有趣的是 ， 模型挑选出的一些特征可以被明显地辨识出来 ， 例如“动作片”或“剧情片” ， 而另一些特征虽没有明显的标识 ， 但也都呈现出一种正态分布的趋向 。
这正是我觉得计算机算法能给人惊喜的地方：它们有发掘新事物的潜力 。从某种角度讲 ， 深度学习算法提取出了人类无法用语言描述和表达的特征信息 。就好比在没有建立颜色的概念 ， 也没有红色或蓝色这种表示颜色的词汇的情况下 ， 仅仅通过我们对所见事物表现出的好恶 ， 计算机就能帮我们实现蓝色和红色的分类 。因为存在太多的因素影响着我们的决定 ， 我们无法准确地描述出为什么喜欢某部电影 。决定个人偏好的人类代码遵循什么样的算法原理是隐性的 ， 但计算机代码已经识别出了引导我们偏好的特征 ， 而这些特征我们仅可凭直觉感知 ， 却无法表达出来 。计算机代码在这一点上已经遥遥领先于人类了 。
2009年6月 ， BellKor抯 Pragmatic Chaos团队向Netflix提交了他们研发的推荐算法 ， 其推荐效率首次突破10%的要求并且达到了10.05% 。按照比赛规则 ， Netflix宣布这场历时3年之久的比赛进入最后30天的决赛阶段 。决赛阶段涉及的隐藏数据被分为两部分 ， 一部分用来在公开测试中给每个团队打分 ， 另一部分用来在隐藏测试中评判最后的赢家 。如果没有其他队伍提交的算法超越BellKor抯 Pragmatic Chaos团队 ， 那么他们无疑就是这场比赛的赢家 。但是 ， 就在决赛第29天的时候 ， Ensemble团队提交了他们的算法 ， 其推荐效率达到了10.09% ， 超过了BellKor抯 Pragmatic Chaos团队 ， 位居公开测试排行榜的第一位 。第二天 ， 截至停止征集新算法的那一刻 ， 两队的算法推荐效率又有了一些新的提升：BellKor抯 Pragmatic Chaos团队突破10.09% ， Ensemble团队则非常接近于10.1% 。但该结果并不能说明两队孰胜孰负 ， 因此Netflix决定将大奖颁发给在隐藏测试中获胜的团队 。可结果是两队的得分仍然相同 ， 但由于BellKor抯 Pragmatic Chaos团队比Ensemble团队早20分钟提交了他们的参赛算法 ， 最终是他们带走了那100万美元 。
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鉴于第一次比赛的成功 ， Netflix希望能举办第二次比赛以激发更多的创新性想法 ， 但是它遇到了一个难题：用户的个人隐私问题 。公司曾在竞赛网站的页面上发出这样的公告：
训练数据集合删除了所有的用户识别信息 ， 只剩下评级等级和日期 。这符合隐私权保护政策 。即便知道自己所有的评级及日期 ， 你也可能无法在数据中准确地识别它们 ， 因为它们只是极小的一部分样本（总量不超过完整数据集的1/10） ， 并且这些数据曾受到扰动 。
那么 ， 如果参赛选手知道用户所有的评级 ， 这真的不算侵犯隐私吗？
得克萨斯大学奥斯汀分校的两名研究人员收集了这些数据 ， 并将其与另一个网站—互联网电影数据库（Internet Movie Database ， 简称IMDb）上对电影进行评级的那些用户进行了比较 ， 识别出了其中几名用户的身份 。2009年12月17日 ， 四名用户对Netflix提起诉讼 ， 称该公司发布数据违反了《视频隐私保护法案》 。其中一名用户表示 ， 她是一个未出柜的同性恋母亲 ， 有关她对电影喜好的数据可能会暴露出她的性取向 。分析用户对电影的特殊喜好就有可能推断出其政治倾向或性取向 ， 这被称为“《断背山》因子” 。最终 ， 此案庭外和解 ， Netflix也因此取消了举办第二场比赛的计划 。

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