《輪到你了》大Boss即將揭曉,十位算法工程師分析的結果是…

2020-11-27 手機鳳凰網

文 | 極驗

史上最燒腦日劇，《輪到你了》即將大結局，作為島國懸疑恐怖又一神作，目前全世界劇迷圍繞幕後大Boss已經開撕。作為AI圈技（ba）術（gua）流（dang），我們專門找來十位算法大佬讓他站在 AI 的角度預測一下兇手，答案竟然是......（文末揭曉）

一天死一個，年度最燒腦

《輪到你了》故事發生在日本的一座公寓裡，新婚夫婦菜奈和翔太搬進了公寓的新房，幸福甜蜜的兩人對新生活充滿期待。結果公寓居民會發起了一場「交換殺人遊戲」，隨後劇情一路狂飆，每集死一個，各種燒腦加反轉，第一季最後一集竟然連女主都領盒飯了。

然後第二季反擊篇開始了，男主一心要為女主報仇，剛好來了一個人工智慧專業的研究生——二階堂忍，男主立馬抱上大腿。在日本，人工智慧專業被稱為「知能ロボット」，通常從屬於情報工學方向。在日本開設該專業的院校很多，其中最著名的就是大阪大學和早稻田大學。

早稻田大學46年前就有了機器人請輸入圖說

二階堂的實驗室師兄有專門研究這個課題，通過大量的數據訓練了一個可以推理犯罪的模型。其實二階堂做的工作就是在給模型不斷輸入數據.....這個模型的數據量也是相當的龐大呢。小編根據電視劇裡的隻字片語為大家總結了一份數據維度表。

目前的八位狼候選人請輸入圖說

死亡順序

AI 模型主要可以從案發的時間、地點、天氣，被害人的年齡、身材、殺害 這幾個數據維度來特定出兇手的形象。

在前幾集中，模型因為數據量不夠沒有立刻推斷出兇手，但是從模型來看，他們參考了性別、年齡、身高、學歷、經濟狀況等參數。

除此之外，每次居民會等其他時間，二階堂和男主也會對每個人的愛好、性格、異常行為、彼此關係等進行標記。

不過很快就有人開始思考，這個模型到底靠譜嗎？

我們諮詢了算法小哥，小哥表示：「不是很靠譜，根據現實情況，AI 目前的推理能力還很弱，並不能實現這麼複雜的邏輯推理」。

也就是說，AI 預測大 Boss 是黑島女神是不靠譜的！這個答案看來只有大結局才能知道了......

不過人類一直在不斷努力嘗試讓 AI 學會犯罪推理。

2017年的時候，愛丁堡大學就有團隊發表了相關論文《誰是兇手？犯罪劇集作為自然語言理解的案例》，他們用的訓練數據集是被各國警方尊為學習教材的《CSI：犯罪現場調查》，輸入一個LSTM模型。他們的目標是幫助機器更好的進行自然語言理解，以及訓練與之相關的複雜推理能力。

通過一系列數據輸入，在增量模型中每個標籤的決策僅與之前的輸入信息有關。然後LSTM來判斷其中是否提及罪犯，並給l賦予1或者0的數值。最終的評估結果不錯，人類的平均預測精度接近85%，而AI的準確率超過60%。這是一個讓研究人員歡欣鼓舞的成績。

不過作為對比的人類樣本還很小（只有三個）。另外與LSTM模型相比，人類的預測精度更高，但通常更為謹慎。AI看劇本會在大約第190句話時猜測真兇，而人類通常在第300句話時才第一次作出判斷。這樣看來，AI犯罪推理從銀幕走向現實，只是時間問題。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.11601.pdf

GitHub地址：https://github.com/EdinburghNLP/csi-corpus

除了犯罪推理，我們還將 AI 應用到了兇手的尋找當中。近日，中科院與公安系統合作，首次利用步態識別技術搜檢犯罪嫌疑人。步態識別技術可以通過人的步態特徵、體態、身高等諸多信息點，在海量視頻中快速進行人物檢索和身份識別，即使這個人遮擋了面部或背對攝像頭。據介紹，這項技術可廣泛應用於公安、邊防、海關、港口等領域。

目前這項技術已在公安系統累計試用超過1,000小時，試驗/參與了20多個案件的偵破，累計檢索了2,000G公安視頻。有許多業內人士認為，步態識別或將迎來比肩人臉識別的新風口。

終極大 Boss 究竟是誰？

《輪到你了》反擊篇，幾乎每一集更新都上熱搜，並且每一集都有觀眾開知乎貼子分析。雖然 AI 的推理不太靠譜，但是看各位知乎大神分析的也是各有千秋，有人說是黑島小姐姐，有人認為是女主 nana醬，還有人分析是田宮的老婆，並且猜測她可能和死去的管理員有婚外情.....各種操作也是看得我疑惑異常。

網上分析的 8 個大Boss

好不容易遇到一個這麼燒腦的劇，怎麼可以不鍛鍊一下自己的分析能力呢。

我們的算法工程師們雖然沒有足夠的數據做一個 AI模型出來，但是邏輯能力還是很強噠，小編詢問了公司十位算法大佬（俗話說三個....沒錯，他們居然都有時間追劇！壞笑～）得到終極的大 Boss 預測，其中有5 人認為是女主nana醬，有3人認為是黑島小姐姐，有1人認為是西村，有1人認為是尾野....所以我們的人工智慧模型預測的終極大 Boss 是 nana 醬。

你的想法呢？

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