這張攝于2011年1月13日的照片中，IBM的 Watson 計(jì)算機(jī)在“Jeopardy!”智力問答節(jié)目中打敗節(jié)目冠軍 Ken Jennings（左）和 Brad Rutter（右）（美聯(lián)社照片/賽斯Wenig）

2004年，Charles Lickel 在和同事吃飯時(shí)，他發(fā)現(xiàn)所有的顧客都突然沖向了吧臺(tái)。出于好奇，他跟在后面，準(zhǔn)備一探究竟。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，他們都是為了見證 Ken Jennings 在“Jeopardy！”智力問答節(jié)目中保持六個(gè)月不敗的歷史性時(shí)刻！

他非常震驚。當(dāng)時(shí)的IBM研究中心的主任 Paul Horn 正在催促 Lickel 為公司的下一個(gè)“大挑戰(zhàn)”出主意，嘗試看是否能解決極其困難的“藍(lán)色巨人”傳統(tǒng)問題。上次引起廣泛關(guān)注還是在1996年，IBM的“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝國(guó)際象棋大師 Garry Kasparov。

剩下的，眾所周知，成為了歷史。七年后的2011年，IBM的 Watson 打敗了 Jennings 和“Jeopardy！”的另一個(gè)冠軍 Brad Rutter。今天，Watson 已經(jīng)不僅僅是一個(gè)聰明的問答機(jī)器了，對(duì)于IBM來說，它已經(jīng)是一個(gè)潛在的巨大商業(yè)機(jī)遇。首席執(zhí)行官 Ginni Rometty 希望它能成為“藍(lán)色巨人”未來計(jì)劃的核心。然而，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)之前，仍有許多挑戰(zhàn)。

人工智能簡(jiǎn)史

人工智能領(lǐng)域開始于1956年達(dá)特茅斯會(huì)議，樂觀主義情緒高漲，并且認(rèn)為機(jī)器在20年內(nèi)就將取代人類。然而，一切并沒有發(fā)生。到了20世紀(jì)70年代，資金逐漸枯竭，技術(shù)發(fā)展也進(jìn)入了稱為“AI寒冬”的時(shí)期。

慢慢地，某些方面逐漸取得進(jìn)展，到1992年，人工智能的熱度有所恢復(fù)。美國(guó)政府開始主辦了一系列大會(huì)，提出了問答或“QA”系統(tǒng)的許多挑戰(zhàn)。IBM參加了這些會(huì)議，并開始在某些技術(shù)上取得領(lǐng)先。

首先，研究人員通過試驗(yàn)規(guī)則系統(tǒng)，類似 Doug Lenat 的Cyc項(xiàng)目，可以基于人類專家提供的信息回答問題，就像百科全書的方式。但是，他們很快發(fā)現(xiàn)，這類系統(tǒng)的等級(jí)規(guī)模不能超過某個(gè)定值。

于是，他們開始探索各種技術(shù)，來更接近人腦處理信息并作出決定的方式。例如，深度語義分析技術(shù)將句子分解成語言元素，而支持向量機(jī)可以挖掘大量的數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)并獲得用法結(jié)論。

盡管如此，這些都是由不同團(tuán)隊(duì)所做的獨(dú)立項(xiàng)目。Lickel 那天晚上在吧臺(tái)看到的是將這一切組織成一個(gè)連貫系統(tǒng)的機(jī)會(huì)。“ Jeopardy大挑戰(zhàn)的問題使我們能夠集中所有正在進(jìn)行的不同工作，并集中精力來看看我們是否能夠解決一個(gè)真正的大問題?！?nbsp;Eric Brown 說道。他是項(xiàng)目組成員，并且是 Watson 部門現(xiàn)在的主管。

解決Jeopardy大挑戰(zhàn)

“Jeopardy！”提出了人工智能系統(tǒng)的一個(gè)獨(dú)特挑戰(zhàn)。第一，它涵蓋了極其廣泛的話題，所以不能只訓(xùn)練系統(tǒng)在單一領(lǐng)域內(nèi)運(yùn)作。線索也是非常復(fù)雜的語言，包含雙關(guān)語和文學(xué)背景，這往往使真正的問題變得晦澀難懂。

例如：

問題1：“艱難的時(shí)刻”（雙關(guān)語：“Hard times”也是狄更斯的作品名稱），的確！1812年2月7日，一場(chǎng)巨大的地震在新德里發(fā)生，而這位作家也震動(dòng)了英格蘭（雙關(guān)語：“struck England”指代狄更斯在英國(guó)出生）。

問題2：據(jù)C.S. Lewis描述，它介于Eastern Ocean的東部和Shribble河的北部之間。

要正確回答第一個(gè)問題，“誰是Charles Dickens？（注：Charles Dickens 即查爾斯·狄更斯，19世紀(jì)英國(guó)批判現(xiàn)實(shí)主義小說家）”，你必須認(rèn)識(shí)到，“struck England”指的是出生日期，而“Hard times”指的是狄更斯的作品之一。

要正確回答第二個(gè)問題，“Narnia是什么？（注：Narnia 即英國(guó)作家C.S. Lewis的兒童文學(xué)經(jīng)典《納尼亞傳奇》中的納尼亞王國(guó)）”你必須意識(shí)到，這是一個(gè)虛構(gòu)的地理名稱，而不是指代一個(gè)實(shí)際的位置。

這個(gè)游戲的其他方面也在進(jìn)一步加大難度。例如，錯(cuò)誤答案會(huì)有懲罰，所以不僅要有一個(gè)可行的回答，同時(shí)要衡量有多少信心是對(duì)的。還有時(shí)間限制，需要能在最在幾秒鐘內(nèi)做出回應(yīng)。

所以，從2007年開始的13名研究人員，到最終超過25名工作人員，Watson團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)和構(gòu)建了一個(gè)能夠處理過程并能快速分析數(shù)據(jù)架構(gòu)，可以達(dá)到競(jìng)賽水準(zhǔn)的速度。在接下來的四年中，他們不僅要解決復(fù)雜的技術(shù)問題，而且還改變了他們彼此協(xié)作的方式。

“為了發(fā)展Watson，我們不得不采取靈活的技術(shù)，”Brown告訴我，“這對(duì)身為研究員、科學(xué)家的我們來說是全新的。我們不只是建立一個(gè)系統(tǒng)，還必須開發(fā)上百種算法，每個(gè)人都要成為不同領(lǐng)域的專家，每個(gè)人都要帶來解決問題的不同方法。然后，我們必須建立其他的系統(tǒng)來衡量系統(tǒng)內(nèi)產(chǎn)生的不同意見?！?/p>

盡管困難重重，Watson不僅贏得了Jeopardy!，它用三輪把人類玩家打得落花流水。對(duì)他最后的反應(yīng)， Jennings 寫道，“我想說，歡迎我們新的電腦霸主”。

為Watson建立商業(yè)模式

在“Jeopardy！”中大獲全勝后，IBM將Watson推向了市場(chǎng)。其中第一個(gè)商業(yè)應(yīng)用就是與紀(jì)念斯隆凱特琳癌癥研究中心和康典公司合作，為其醫(yī)務(wù)人員設(shè)計(jì)咨詢系統(tǒng)。從那以后，該系統(tǒng)就通過 Watson Healthundefined 被部署到了許多頂尖的醫(yī)療機(jī)構(gòu)，如克利夫蘭診所和MD安德森癌癥中心。

但是，公司真正看到巨大商機(jī)是將Watson作為服務(wù)，其他公司和開發(fā)商可以通過API來開發(fā)他們自己的應(yīng)用。“我們看到Watson作為智能引擎，為我們的合作伙伴建立的解決方案，能更好地服務(wù)于他們的客戶，”Jonas Nwuke，IBM Watson平臺(tái)經(jīng)理對(duì)我說道。

到目前為止，該項(xiàng)目已吸引了超過550個(gè)合作伙伴，包括使用Watson幫助客戶瀏覽零售商店的Satisfi，網(wǎng)上購(gòu)物助理 Fluid，智能旅游指南 Wayblazer。開發(fā)人員訪問Watson的API按表收費(fèi)，所以他們只需支付他們使用的服務(wù)，這非常適合項(xiàng)目的啟動(dòng)。

這些應(yīng)用和常規(guī)推薦引擎之間的差異是雙重的。首先，它們可以分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如產(chǎn)品說明和用戶評(píng)論。第二，它們能夠?qū)W習(xí)用戶偏好。因此，舉例來說，如果一個(gè)酒店因?yàn)榭腿送对V孩子吵鬧而得到較差的排名，但我又在尋找可以安排孩子的地方，Watson就能幫我做出合適的選擇。

成長(zhǎng)中的Watson

和每一個(gè)早熟的天才少年一樣，Watson現(xiàn)在需要找到自己在世界上的位置。它不會(huì)像很多人懷疑的那樣，完全代替人類專家的作用。因?yàn)橛行┦虑?，機(jī)器幾乎永遠(yuǎn)無法做到，像真正的同情需要基于理解，與人互動(dòng)并建立高效的工作關(guān)系等。

盡管如此，其潛力是無法否認(rèn)的。想想一個(gè)普通的醫(yī)生，如果有Watson這樣的助理，將會(huì)變得多么高效。甚至在患者進(jìn)入房間之前，它就可以分析他們的個(gè)人病史，這些往往都有數(shù)百頁(yè)之多。然后，它可以將其與每年發(fā)表的70萬份學(xué)術(shù)論文以及潛在的數(shù)百萬其他病人的記錄作對(duì)比。

所有這一切，毫無疑問，都超越了人類醫(yī)生的能力，Watson通常只需要幾分鐘的時(shí)間來準(zhǔn)備每個(gè)考試。因此，能夠向Watson咨詢病例將會(huì)大有裨益。同時(shí)，一旦醫(yī)生提供反饋說Watson的建議有用，系統(tǒng)就會(huì)繼續(xù)學(xué)習(xí)，因?yàn)樗策m用于游客，購(gòu)物者和其他人。

因此，盡管機(jī)器人不可能成為我們的統(tǒng)治者，但他們確實(shí)有潛力成為極其有價(jià)值的合作者?！跋到y(tǒng)的終極目標(biāo)之一就是克服人類的偏見，”Brown告訴我說，“所以，Watson 不僅能給出答案，在某些情況下，也能向人類的傳統(tǒng)智慧提出問題?！?/p>

這類合作的潛力是巨大的。醫(yī)生可以基于各種意圖和目的向系統(tǒng)咨詢，立馬能獲得人類所有的醫(yī)學(xué)知識(shí)，這樣他們就能夠花更多的時(shí)間真正關(guān)心照顧病人。他們可以再次成為治療師，而不僅僅是技術(shù)員。

我想說，歡迎我們新的機(jī)器人合作者。

via Forbes

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