# 从深蓝到 Waston，计算机不再仅仅和人比智力了

- 作者：刘学文
- 发布时间：2014-09-01 23:52
- 分类：公司
- 原文：https://www.ifanr.com/448354

[![deep-blue-kasparov](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2014/09/deep-blue-kasparov.jpg)](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2014/09/deep-blue-kasparov.jpg)

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](http://www.ifanr.com/412134)：

> “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](http://www-31.ibm.com/ibm/cn/ibm100/icons/deepblue/impacts.shtml)（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](http://tech.qq.com/a/20110224/000248.htm)。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](http://www-31.ibm.com/ibm/cn/bao/ca/watson/index.html?csr=apch_ctb4_20121116_1353049295813&cm=k&cr=baidu&ct=101NM2FW&ck=%E6%B2%83%E6%A3%AE&cmp=101NM)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](http://www.fastcoexist.com/3034948/now-ibms-watson-tackles-questions-that-have-no-answers)：

> “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](http://news.xinhuanet.com/st/2003-05/15/content_870879.htm)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](https://www.bcm.edu/news/research/automated-reasoning-hypothesis-generation)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](http://www.fastcompany.com/3027446/tech-forecast/ibms-watson-food-truck-brings-the-supercomputer-to-the-kitchen)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](http://www.bonappetit.com/people/our-readers/article/beta-test-chef-watson)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](http://www.wired.com/2012/09/deep-blue-computer-bug/)