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从深蓝到 Waston,计算机不再仅仅和人比智力了

公司

2014-09-01 23:52

说起科技巨头对于未来的押注,每家都各不相同,但是 Google、微软、IBM,包括国内的百度都不约而同地瞄向了人工智能这个领域,其中 IBM 和微软积淀应该是最深的,他们在这个领域已经耕耘了数十年。在今年正式公布 Cortana 不久,微软机器学习专家 Jeannette Wing 就表示

“我们曾处在人工智能的冬天,然而,现在我们已经到了人工智能的春天。”

如果说微软的人工智能研究方向偏软件一点的话,IBM 就是以硬件取胜。1997 年 5 月 ,名为 IBM 深蓝(Deep Blue)的计算机经过六场角逐,击败了世界象棋冠军卡斯帕罗夫,名噪一时,不过当时的深蓝并不具备有机器学习能力。后来的 Watson 则是 IBM 人工智能的代表作。

在美国著名的一个知识答题节目《危险边缘》(Jeopardy)中,IBM 的计算机 Watson 在 2011 年力挫两位顶尖人类选手,成为当时冠军。成为了人工智能的一个标志性事件,与深蓝不同的是,Watson 具备自然语言理解能力,还具有语义分析的能力,能分清反讽,双关等特定语言现象。硬件方面,Watson 背后有 90 台 IBM 服务器,360 个计算机芯片驱动,系统则是 IBM 自己研发的 DeepQA 系统。

把这么强大的硬件就当作一个答题机器显然是杀鸡用牛刀了,最近,IBM 终于考虑把 Waston 搬上商用舞台了。如果说以前 Waston 之前是着力思考人类已知的琐碎知识的话,那么今后他的使命将会是面对人类未知的人工智能领域进发。

IBM Waston 团队副总 John Gordon 说

“Waston 不再仅仅是给人们提供答案,它将会给人们指明研究的方向。我们正在讨论的是,利用计算系统来给人类灵感。”

和许多新技术都运用在生命科学上类似,Waston 的商用初登场也是运用在生物技术和生命科学上。有了 Waston 的加入后,研究小组的进度就可以大大提速。单就扫描和解读数以百万计的科学文献,数据节点这种能力,就是人脑无论如何都无法跟得上的。而 Waston 的真正价值还在于,它能综合这些数据资料,产生新的有建设性的假设,用 John Gordon 的话来说就是,Waston 能给研究人员 “聪明的预感”。

因为这些文献数据一般都是非结构化数据,所以此时 Waston 所具备的自然语言能力就派上了大用场。

美国著名的 Baylor 医学院的科学家们和 IBM 研究院一道,利用 Waston 发现了用于治疗癌症的新途径,预计会在最近的一次学术会议上公布该研究的报告。在查阅 70000 份科技文献后,Waston 发现一种名叫 P53 的蛋白质和过半数的癌症有关。基于这次研究,Waston 找出了 6 中不同的蛋白质能够有一种类似于开关的作用,可以打开或关闭 P53 的功能,这种发现可能为研制癌症新药和治疗癌症指明了一个方向。

作为比较,IBM 科学家 Scott Spangler 在过去的十年里仅发现了一种新的类似蛋白质。

制药公司也把目标瞄向了 Waston 的应用。赛诺菲制药集团目前正在利用 Waston 分析目前的研究文献,希望根据这些资料寻找现有药品的新用途。以往,这些类似发现比较偶然,比如辉瑞制药研制万艾可初期是把它当作治疗心脏病的药品的,后来在临床实验中才发现了万艾可其他的重要用途。强生则依靠 Waston 开发了一个系统,用以分析临床治疗中不同方法的效果和安全性。

强生流行病学主任 Soledad Cepeda 对比了此前研究进度和有了 Waston 之后的进度:

“以往的分析研究缓慢、枯燥、昂贵,而且很容易出错。现在,我们设想一下,我们可以教 Waston 去完成这些研究。以往,我们需要六个月,现在,Waston 仅需几分钟。”

目前,Waston 的主要研究方向在生物制药方面,但是,IBM 应该不希望 Waston 的舞台局限于此。他们希望 Waston 可以干起以往某个领域的专家才能干的事情,比如执法和金融等等。

美国 Tucson 市警局局长 Roberto Villasenor 此前公布了一个案子,为了找寻一个失踪的孩子,他们在两年的调查时间里搜集到了 15000 页实验室报告和记录,2500 页采访,4000 页的录音转录材料,以及更多的其他数据。他所在的部门也已经在和 IBM 的软件部门合作,来综合各个警局之间的数据,用以更方便地进行调查。事实上,Roberto Villasenor 希望 Waston 协助他们走得更远,不仅仅是做数据综合这些事情,更能协助调查人员梳理数据,查询线索之间的微妙联系,寻找案件的突破口。

在今年的西南偏南音乐节(SxSW)上,Waston 还和烹饪机构 Institute of Culinary Education 以及美食杂志 Bon Appetit 合作,通过学习来为他们提供别处心裁的菜谱。不过,结果似乎并不太好,没学到位的 Waston 提供了诸如 “一寸辣椒” 这样的菜谱,自然是没人想去尝试的。

后来,Bon Appetit 通过旗下应用召集读者来输入自己的食品材料和期望,通过 Waston 来创建食谱。最终在这个活动中获得 “ Waston 最具创造力奖” 的食谱是,烤西红柿配马苏里拉奶酪馅饼。好吧,外国人的食品偏好我们真的不懂。

问答节目、医疗制药、犯罪调查、餐饮,这几个看似风马牛不相及的领域,都有 Waston 的身影,它的表现有好有坏。不过 Waston 的活跃表明了一个趋势,具备超强分析能力,自然语言理解能力,机器学习能力的计算机将会在我们生活的各个方面应用起来,而不仅仅是和人类比拼智力和知识的炫技式产品。

 

题图来自:Wired

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