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预测《权游》角色生死，AI算法到底有何魔力？

发布于：2024-06-17 编辑：匿名来源：网络

人工智能“决定”角色的生死早在2010年，《权力的游戏》第六季播出前，慕尼黑工业大学（TUM）的学生开发了一款人工智能应用程序来预测人物在节目中的生死存亡。

时隔近两年，《权力的游戏》第八季、也是最后一季终于在昨天回归。

在六周多一点的时间里，我们将了解到该剧在过去八年中一直在朝着一个目标前进：很多人将会死去。

随节目一同回归的还有当年的学生团队，他们使用自己设计的人工智能算法在网上搜索相关数据，计算节目中每个角色的生存概率。

如果你认为机器学习预测只是无稽之谈，请记住，这组学生之前创建了一个算法，成功预测了琼恩·雪诺的复活。

雷锋网注：【图片来源：PHYS 所有者：GoT-Team/TUM】他们的算法预测丹妮莉丝·坦格利安最有可能在这个痛苦的世界中生存下来，生存的几率为 99%。

她的首相小恶魔（提利昂·兰尼斯特饰）的存活率也高达97%。

琼恩·雪诺是一个稍微复杂一些的命题，但算法预测他在第8季的生存机会是88%，可以说非常强。

从统计上来说，波隆几乎是必死无疑，预计死亡率为93%；格雷果·克里冈的死亡率也高达80%；珊莎·史塔克出生于临冬城并已结婚，死亡率为73%；她的妹妹（也是个十足的坏蛋）艾莉亚（Arya）的生存机会稍好一些，估计死亡率为 47%。

当然，这只是算法分析的结果，所以对这一切持保留态度。

最终，这只是另一个展示机器学习力量的伟大实验。

算法的“魔力”在哪里？机器学习可以从大量过去的案例中学习，自动编译有关案例的统计数据，然后对未来事件做出预测。

《权力的游戏》只有少数角色因年老而去世，但大多数都以暴力结束。

这不仅让人思考，剧中的死亡是随机的，还是只发生在那些表现出相似特征的人身上？这些特征可能是年龄、血统和性别，也可能是角色在剧中做出的糟糕而重要的决定。

该算法试图分析所有死亡角色的共同特征，然后利用共同特征来预测死亡角色的百分比（PLOD）。

该算法分析的数据是从维基百科的《冰与火之歌》和《权力的游戏》内容中提取的，这可能是分析角色在该系列的五本书和八季电视剧中的最佳资源。

该算法不仅从数据库中提取有关每个角色死亡或生存的信息，还提取了描述角色的其他特征。

这样，就创建了一个数据集，可以使用相同的特征来描述不同的角色，无论是死的还是活着的。

下一步是找到最能区分死去的角色和活着的角色的一组特征。

贝叶斯生存分析这种机器学习模型旨在使用与贝叶斯推理相关的技术来检查不同特征与角色寿命之间的关系，类似于检查癌症患者的治疗和并发症的效果，或检查地震事件之间的关系。

相关性。

学生团队假设角色在其一生中每年都有一定的概率死亡。

对于所有角色来说，这个基本死亡率都是相同的，但不同的特征增加了死亡的概率。

例如，成为男性可能会使您的死亡风险增加 60%。

通过计算这些危险，机器可以为任何角色建立一个生存函数，以确定角色在一段时间内死亡的可能性有多大。

该模型分析了房屋、情人、婚姻、大/小角色和性别等特征。

神经网络除了贝叶斯生存分析之外，另一种方法是训练神经网络来预测角色某年的死亡率。

这种方法也会建立一个生存函数，但是神经网络的模型会比贝叶斯模型更复杂。

神经网络将包括更多的“意外”死亡，而贝叶斯模型认为这些死亡是随机异常值。

该模型使用Python的Keras框架。

基本上，最简单的神经网络架构之一使用前馈技术。

这意味着输入是任意实值维度向量，然后通过所谓的“隐藏层”进行处理，最终输出也是一个数值向量。

此外，神经网络由许多在训练过程中调整的参数组成。

训练是自动改变参数以使网络输出尽可能接近给定的输入输出关系的步骤。