泰坦尼克號沉沒已經(jīng)過去107年，這場悲劇與可持續(xù)農(nóng)業(yè)、人口遷移問題或者健康保險費率等現(xiàn)代問題能有什么關系？這里給大家一點提示：數(shù)據(jù)證明。
無論是好是壞，現(xiàn)代世界正越來越多地利用算法識別數(shù)據(jù)中的模式，并根據(jù)這些模式做出預測。人們希望回答的問題是，“某個人能否在泰坦尼克號的沉沒中幸存下來？”而這個問題的基本分析方法，與“最有可能的人口遷移途徑是什么？”完全一致。
歷史悠久的問題
基于泰坦尼克號數(shù)據(jù)集，以預測海上生存概率，一直是眾多胸懷抱負的數(shù)據(jù)科學家以及程序員的標準實踐問題。
這是一個基本的挑戰(zhàn)：將一部分泰坦尼克號乘客名單添加至算法，其中描述每位乘客及其特性的一些基本變量。根據(jù)這些數(shù)據(jù)，算法應能夠提出相關結(jié)論，說明哪些變量決定某個人在1912年4月那個寒冷的夜晚擁有更高的生存或者死亡機率。為了測試結(jié)果是否正確，你需要利用訓練完成的算法處理名單中的其余乘客信息，而后與實際結(jié)果進行比較。
Kaggle.com等在線社區(qū)曾經(jīng)進行過這樣的競賽，看誰能夠開發(fā)出準確率最高的生存預測算法。此外，這也是大學課程當中的常見問題。乘客名單大到足夠能反映出明確的趨勢，同時又小到能夠被初學者掌握。其結(jié)果也相對簡單——決定生死的變量可能只有十幾項，所以問題并不復雜，初學者也能夠解決；但其中的交互關系又足夠復雜，能吸引到技術人員的關注。另外，庫卡機器人何服電機維修，由于泰坦尼克號的故事非常有名，因此即使過去一個多世紀，仍能引發(fā)共鳴。
SparkBeyond公司正在將泰坦尼克號問題作為其AI平臺的早期測試素材，并希望將其作為向潛在客戶展示技術能力的方式之一。該公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Sagie Davidovich表示，“有趣的是，即使是在像泰坦尼克號這樣簡單的問題當中，我們?nèi)阅軌虬l(fā)掘出大量有價值的結(jié)論。”
生存結(jié)果可歸結(jié)為變量
如果大家對泰坦尼克號的故事比較熟悉，完全可以通過簡單的數(shù)字計算對乘客的命運做出合理的猜測。
其中女性的生存機率幾乎達到男性的兩倍，兒童的生存機率則為成人的1.4倍。一等艙乘客的生存機率為其他乘客的1.9倍。事實證明，中年女性與年輕女性之間，艙位等級對生存率的影響最大；而在中年男性與年輕男性之間，年齡差異則是決定生存率的關鍵。
雖然這些結(jié)果基本在人們的意料之中，但確實能夠做出非常準確的預測。除此之外，算法也需要考慮到其它變量對于生存名單的影響，例如一個人的父母、孩子或者兄弟姐妹是否同在船上。正因為這些復雜性因素的存在，泰坦尼克號乘客名單才有長久以來一直成為數(shù)據(jù)科學家們關注的經(jīng)典問題。
事實證明，以不同的方式查看數(shù)據(jù)有時也能帶來更快捷的分析結(jié)果。Davidovich指出，SparkBeyond的AI方案就通過查看船票上列出的乘客姓名前綴，發(fā)現(xiàn)了這樣一條分析“捷徑”。
Davidovich解釋道，“從數(shù)據(jù)當中可以看出，最簡單的高生存率預測指標就是，乘客的名字中不包含“先生”這一表述。這顯然涉及到乘客的性別成分，但深入解讀，這種現(xiàn)象實際上包含了上面談到的全部三種生存指標。”因為“先生”這一前綴，工業(yè)機器人維修，能夠快速確定最有可能在沉船事故中死亡的群體：中產(chǎn)階級及資產(chǎn)階級成年男性，這一群更有能力購買頭等艙船票的群體，往往(雖然并非全部)擁有“閣下”這類頭銜，而年輕的男孩則被稱為“少爺”(主要來自貴族階層)或者并無特別的稱謂。
現(xiàn)代應用
SparkBeyond公司的AI方案目前已經(jīng)開始研究監(jiān)獄暴力行為的原因、半導體制造質(zhì)量控制以及人口遷移模式等問題。
Davidovich介紹稱，“機器智能可以確定的一項基本事實，在于自然災害與人口遷移之間的聯(lián)系。美國人口遷移的大幅飆升與颶風哈維有關，這一點在某些高速公路及主要道路上體現(xiàn)得尤為明顯。”
當然，工業(yè)機器人維修，除了數(shù)據(jù)模式這一共同本質(zhì)之外，泰坦尼克號數(shù)據(jù)集還有著另一大共通的特性——盡管人們在分析時很容易迷失在具體數(shù)據(jù)當中，但這些紛繁復雜的數(shù)字與變量背后仍是真實人生的反映。