从深蓝到 Waston，计算机不再仅仅和人比智力了

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