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本文作者: AI科技評(píng)論 | 2016-05-17 19:14 |
在 IBM 的人工智能沃森于 2011 年在 Jeopardy! 中擊敗人類(lèi)冠軍 Brad Rutter 和 Ken Jennings 之后,它并沒(méi)有依靠贏得 77147 美元獎(jiǎng)金過(guò)活。和微軟的小娜與蘋(píng)果的 Siri 不同,沃森的父母 IBM 并不愿意讓它免費(fèi)在自家吃住,所以沃森在醫(yī)療保健領(lǐng)域找了一個(gè)工作——通過(guò)提供治療建議幫助健康保險(xiǎn)公司 Wellpoint 和醫(yī)生。
自那以后,加上后面跟進(jìn)的超過(guò) 10 億美元投資,沃森學(xué)會(huì)的技能越來(lái)越多,工作能力也越來(lái)越強(qiáng)。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理以及其它各種技術(shù)的結(jié)合,沃森正為多種領(lǐng)域的許多不同類(lèi)型的公司提供幫助:除了醫(yī)療保健,沃森還在時(shí)尚、酒店、視頻、游戲、零售、金融服務(wù)和獸醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域嶄露了頭角。
其最新的工作甚至已經(jīng)涉足到了保護(hù)計(jì)算機(jī)免受其同類(lèi)的傷害。本周二,IBM 公布了用于網(wǎng)絡(luò)安全的沃森計(jì)劃——一個(gè)基于云的服務(wù),而非配置在企業(yè)控制的私有主機(jī)上。
今年秋天,在八所大學(xué)的研究人員的協(xié)助下,沃森將開(kāi)始學(xué)習(xí)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)安全威脅,以望其認(rèn)知能力能幫助識(shí)別惡意代碼和制定減損策略。其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的核心將來(lái)自 IBM 的 X-Force 研究庫(kù),該庫(kù)中包含了 800 萬(wàn)條垃圾郵件和網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊的數(shù)據(jù),還有超過(guò) 10 萬(wàn)個(gè)漏洞。
IBM 相信沃森理解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力使其非常適合惡意軟件搜索。該公司說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)上 80% 的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的,而典型的組織只能利用其中的 8%。鑒于人工智能已經(jīng)在欺詐檢測(cè)中發(fā)揮了相當(dāng)大的作用,所以沃森向網(wǎng)絡(luò)安全的進(jìn)軍實(shí)際上也并不令人驚訝。
IBM 安全部門(mén)總經(jīng)理 Marc van Zadelhoff 將沃森看作是網(wǎng)絡(luò)安全人才匱乏的一個(gè)答案,他在一份聲明中說(shuō):“即使該行業(yè)能在 2020 年之前填補(bǔ)上安全領(lǐng)域的大約 150 萬(wàn)個(gè)空缺崗位,我們?nèi)栽诎踩I(lǐng)域面臨技能的危機(jī)。”
所以可以說(shuō)機(jī)器人正在搶占工作崗位。但這可能是最好的,因?yàn)檎?IBM 所說(shuō):每月處理超過(guò) 15000 分安全文件是相當(dāng)繁瑣的。與此同時(shí),沃森還可以享受免費(fèi)勞力的好處:其訓(xùn)練工作將由參與這一項(xiàng)目的八所大學(xué)的學(xué)生提供。
下面我們通過(guò)部分應(yīng)用案例對(duì)沃森已經(jīng)涉足并產(chǎn)生了收益的領(lǐng)域進(jìn)行了盤(pán)點(diǎn),快來(lái)看看你是不是已經(jīng)成為了沃森的同行。
沃森為時(shí)裝公司 Marchesa 設(shè)計(jì)該公司所謂的認(rèn)知禮服(cognitive dress)提供設(shè)計(jì)建議。 Marchesa 的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)告訴沃森他們想傳達(dá)怎樣的情緒,而沃森則反饋色調(diào)和面料建議。IBM 的人工智能還通過(guò)社會(huì)渠道識(shí)別該時(shí)裝所表達(dá)的情緒,并使用那些數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)服裝上安裝的 LED 的亮度。
今年三月,希爾頓全球酒店集團(tuán)推出了名為 Connie 的機(jī)器人門(mén)房(得名于該連鎖酒店的創(chuàng)始人),而該機(jī)器人正是由沃森驅(qū)動(dòng)。Connie 使用沃森 API 回答關(guān)于附近的景點(diǎn)和酒店相關(guān)服務(wù)的問(wèn)題。
Bear Naked 向客戶提供了創(chuàng)造自己的燕麥配方的機(jī)會(huì)。為了防止客戶被成千上萬(wàn)提供給他們的潛在成分組合淹沒(méi),該公司便聘請(qǐng)了沃森。該人工智能系統(tǒng)被稱(chēng)為大廚沃森(Chef Watson),它可以向用戶已經(jīng)選擇的配方提供補(bǔ)充建議。
要與可可/腰果油的基礎(chǔ)混合,沃森可能會(huì)推薦山核桃、核桃和菠蘿塊,而不會(huì)建議椒鹽脆餅位、薰衣草和凍干蘑菇。
IBM 在“沃森健康”的巨額投入有目共睹,而在癌癥、糖尿病等醫(yī)療領(lǐng)域,沃森也在努力向前邁進(jìn);并也已經(jīng)產(chǎn)出了一些有經(jīng)濟(jì)價(jià)值的應(yīng)用。比如Welltok 公司開(kāi)發(fā)了一款集成了沃森服務(wù)的應(yīng)用 CaféWell Concierge,該應(yīng)用可讓使用者管理自己的醫(yī)療保健和福利。而沃森在其中可以幫助該軟件理解自然語(yǔ)言和提供個(gè)性化的健康相關(guān)建議。
沃森為一些動(dòng)物提供醫(yī)療保健服務(wù)。通過(guò)來(lái)自 LifeLearn 公司的獸醫(yī)應(yīng)用 Sofie,沃森可以幫助獸醫(yī)詢問(wèn)問(wèn)題和接收關(guān)于動(dòng)物保健與治療的答案。
Edge Up Sports 與 IBM 團(tuán)隊(duì)合作為足球運(yùn)動(dòng)帶來(lái)了分析能力。通過(guò)沃森的 API,該公司的應(yīng)用可以分析關(guān)于足球及運(yùn)動(dòng)員的巨量數(shù)據(jù),從而讓使用此服務(wù)的球隊(duì)能獲得更好的訓(xùn)練和比賽策略。
2015 年 11 月推出的沃森 Trend 應(yīng)用可以為消費(fèi)者提供對(duì)流行產(chǎn)品的分析見(jiàn)解。通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)百萬(wàn)條對(duì)話,沃森 Trend 可以識(shí)別出最流行最時(shí)尚的 100 種產(chǎn)品,涉及范圍包括消費(fèi)電子、玩具和健康/健身。
IBM 與多個(gè)行業(yè)合作開(kāi)發(fā)了名叫 Expert Storybooks 的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)模型。通過(guò)與沃森的結(jié)合,這些模型能夠分析很多相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù),比如天氣對(duì)啤酒銷(xiāo)量的影響。如果你是賣(mài)啤酒的人,這樣的數(shù)據(jù)必定很有價(jià)值。
對(duì)于十項(xiàng)全能的Watson ,上海元趣CEO兼首席科學(xué)家、擬腦機(jī)器人之父吳義堅(jiān)總結(jié):
“IBM Watson的核心是“知識(shí)淵博”,也就是具有海量的各個(gè)行業(yè)的知識(shí)庫(kù),在此基礎(chǔ)上基于自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí),提供信息服務(wù)和決策輔助。它的人工智能體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的分析、挖掘和決策上,其目標(biāo)是打造一個(gè)全能型的行業(yè)知識(shí)庫(kù)平臺(tái),讓更多的第三方開(kāi)發(fā)者給它提供數(shù)據(jù),調(diào)用它的引擎為用戶提供服務(wù)?!?/span>
via informationweek
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