MBA評論：這個人工智能，讀懂了鮑勃·迪倫

        一切影視與文學(xué)作品折射的又正是現(xiàn)實世界，科技的突飛猛進(jìn)與不斷滲透，從谷歌人工智能程序AlphaG戰(zhàn)勝李世石開始，人工智能(AI)也再度成為最熱門的主題。

《西部世界》到《機械姬》到《三體》，我們對于世界的想象，似乎進(jìn)入到了一個新的井噴期。

一切影視與文學(xué)作品折射的又正是現(xiàn)實世界，科技的突飛猛進(jìn)與不斷滲透，從谷歌人工智能程序AlphaG戰(zhàn)勝李世石開始，人工智能(AI)也再度成為最熱門的主題。

關(guān)于人工智能，霍金曾警示它或?qū)⑷〈祟?，很多科學(xué)家、教授、科技大亨也都提出了對人工智能的質(zhì)疑與恐懼。

然而，IBM推出的Waston人工智能系統(tǒng)卻展示了一個帶有溫度的機器人，它能剪輯電影、做菜譜，能設(shè)計裙子，還能帶孩子——“IBM秉承的理念是，把Watson應(yīng)用到一些特別的領(lǐng)域，并始終保持機器對人的依賴，這也是IBM所提的增強型智能(Augmented Intelligence)，IBM Watson 會增強和擴展人的能力，而不是復(fù)制人的智力，更不會取代人。”IBM公司全球副總裁、首席CMO周憶(長江商學(xué)院DBA四期學(xué)員)談到。

周憶在做客《吳曉波頻道》時，重解AI，在IBM的科學(xué)家眼中，人工智能和認(rèn)知技術(shù)無疑會成為下一個破局者，但并不是終結(jié)者。

*以下內(nèi)容綜合整理自周憶參加《吳曉波頻道》

從鮑勃·迪倫談起

當(dāng)75歲的傳奇民謠藝術(shù)家鮑勃·迪倫獲得諾貝爾文學(xué)獎，有人驚詫也有人認(rèn)為實至名歸，作為一個唱片藝術(shù)家和表演者，迪倫的成就主要以他的演藝生涯為核心，但他最大的貢獻(xiàn)被普遍認(rèn)為是他的作詞。

作為一個多產(chǎn)的作者，迪倫整夜不休地寫作、打字。他經(jīng)常一天寫出兩首歌;他的方法是聲音的拼貼。利用偶然聽來的對話，報紙上的故事，圣經(jīng)的比喻，電影里的對話，他“迅速記下短小的詞句和事物”，然后把它們放進(jìn)語氣樸素的音樂里。

鮑勃·迪倫的創(chuàng)作方式充滿天才氣質(zhì)，直到有一天他遇到了高階的人工智能 IBM Watson。

2015年10月，鮑勃·迪倫扛著他標(biāo)志性的吉他，和IBM Watson進(jìn)行了一場愉快的“談話”。

這場對話中，IBM Watson對迪倫說：“鮑勃·迪倫先生，您的歌曲中反映的是兩種情緒——流逝的光陰和枯萎的愛情。”隨后，再通過無與倫比的推理判斷能力，揭示海量歌詞背后“愛與痛”的含義，以及和主題之間的模式與關(guān)系。

這讓迪倫大受震驚。

當(dāng)時他就不敢置信，機器怎么可能讀懂他歌曲里的這樣一種情緒?流逝的光陰完全是一種頗為文學(xué)的語言;枯萎的愛情無法定義，但Watson居然能夠讀懂。

其實，這是基于Watson的后臺中有一個龐大的歌曲數(shù)據(jù)庫和認(rèn)知系統(tǒng)。Watson在研究了很多類似的鄉(xiāng)村音樂后，再去分析鮑勃·迪倫歌曲中表達(dá)的情緒，它很快地告訴他——其實我是能夠懂你的。

人工智能似乎正在成為像迪倫這樣的創(chuàng)作者夢寐以求的“睿智的老朋友”、創(chuàng)作生涯中的忠實助手。

更厲害的是，Watson還具備自我學(xué)習(xí)和提升的能力，事實上，Watson在很多擁有海量信息的專業(yè)領(lǐng)域，通過理解、推理、學(xué)習(xí)、交互，能夠給人專業(yè)的建議。這就是IBM在人工智能的世界大勢下推出的Watson認(rèn)知技術(shù)。

其實認(rèn)知計算并非IBM獨有，但Watson可謂集大成者之一。認(rèn)知計算是模擬人的自然思維理解數(shù)據(jù)，最大特點就是四個字：URLI。U指的是understanding，英文的理解。R指的是reasoning，推理。L指的是learning，機器可以自我學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)。I指的是interactive——交互，機器跟人之間可以用自然語言去交互，所以所謂的認(rèn)知系統(tǒng)，一定需要具備這四個特點，才有可能達(dá)到如今人工智能的水平。

機器人創(chuàng)做的菜譜能吃嗎?

除了讀懂人類的感情，Watson還曾以學(xué)習(xí)的方式做了一批菜譜出來，但不禁有人問：這機器人做出來的各種各樣又奇奇怪怪的菜真的能吃嗎?好吃嗎?

“能吃。味道怪怪的，但是有創(chuàng)新的味道。”

Watson實際上是通過大量對三萬多個人類經(jīng)典菜譜進(jìn)行研究(目前主要還是在西餐方面)，在研究了三萬多個經(jīng)典菜譜之后，Watson跟紐約的ICE烹飪學(xué)院一幫非常著名的廚師一起創(chuàng)造了這本菜譜。這個菜譜其實是對食材和營養(yǎng)學(xué)的研究。最重要的一點是對人類情緒的研究，因為人在吃飯的時候往往是有情緒的。

比方假設(shè)一下，你今天上了13個小時的班，跟老板干了一架，一個單子也沒簽下來，那情緒肯定是特別不好，甚至低落的心情?；氐嚼浔募遥矝]有阿姨為你做飯，那怎么辦呢?今天吃什么?還得吃飯呀，而且要吃得讓自己快樂起來。

這時候我做的第一件事：打開電腦，和Watson對話——“嘿，Watson，我今天是這樣的心態(tài)，我中午就喝了杯咖啡，早晨也喝了杯咖啡，一天沒吃東西了，我需要營養(yǎng)，但我又需要補充一定的維生素，我還想讓自己開心一點，你能不能給我提個建議，今天晚上我應(yīng)該吃什么樣的菜?”

結(jié)果它最后提出的菜譜可能會讓你大跌眼鏡，它說：“可能今天晚上你可以吃一個土豆牛肉加巧克力，我可以給你調(diào)制一杯雞尾酒，里面放了迷迭香，最后我給你一個蘋果派，里面放了羊肉。”

是的，很奇怪。

但它提出的這樣一個菜譜，完全是根據(jù)你當(dāng)天所需攝入的營養(yǎng)量而來，這些食材是對你本人一天下來所需營養(yǎng)的補充。比如，如果你當(dāng)時需要上揚的情緒，來度過一個美好的夜晚，Watson就會調(diào)制出這樣的菜譜。

幾年前，IBM在北京做了一個叫做品嘗創(chuàng)新的活動。大家都吃了Watson做出的類似于這樣的飯，卻沒有一個人覺得不好吃。食不厭精，食不厭奇，其實每個人都愿意去嘗試創(chuàng)新的味道的。

AI正在成為設(shè)計師的新靈感繆斯

最近，Watson還幫李宇春打造了中國時尚史上第一件人機協(xié)作的高級定制禮服——認(rèn)知禮服。

為什么選擇李宇春呢?其實是因為李宇春不太穿裙子，她的打扮一直是中性的。這一次上她穿上裙子其實也是Watson的功勞。

時裝設(shè)計最重要的一點不在于是否好看，而在于這條裙子是否是你的“菜”。穿上裙子后，你是否身形兼?zhèn)洌从沉苏鎸嵉?ldquo;你”，這是最重要的。

今年VOGUE 11周年慶典上，各路明星都在大秀自己的衣服。IBM跟李宇春做了一次嘗試：請中國一位非常年輕的設(shè)計師——張卉山，給李宇春設(shè)計一款“認(rèn)知裙子”。

第一，這款裙子要借助Watson的力量，去網(wǎng)上搜集多年來，李宇春每一次在公開場合亮相時粉絲們對她的評價。這是一塊海量數(shù)據(jù)，有大量結(jié)構(gòu)性、非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)，包括音頻、視頻、圖片。

第二，因為所有時尚，設(shè)計衣服有三個元素：廓型、面料和顏料。我們根據(jù)粉絲們的反饋，大家對李宇春的期待，在所有的品牌當(dāng)中搜集海量的數(shù)據(jù)，根據(jù)廓型、顏色和面料給她推薦了50萬張圖片，這里面不乏很多著名裙裝設(shè)計師的作品。

50萬張圖片，說對于張卉山來說太多了，于是機器又精選了最貼合李宇春性格、稟賦、名氣、長相的身形方面元素的2500張圖片，提供給他。

張卉山大部分時間在英國，他并不追星，他和他的設(shè)計師團(tuán)隊也不知道李宇春是誰。而Watson能夠以遠(yuǎn)程的方式，幫助他們了解這位歌星，穿什么樣的禮服最貼合她。

這就是Understand，通過這樣的分析以后，機器幫助設(shè)計師了解了李宇春是個什么樣的人：她是一個堅韌的，安靜的，但是很執(zhí)著的人。

同時，機器它learning，大量占有各種各樣的數(shù)據(jù)后，進(jìn)行學(xué)習(xí)。最后它推理出來，這2500張圖片是非常貼近的，并且Watson能夠向設(shè)計師推薦使用何種腰帶、飾花、材料。

設(shè)計師對腰帶和配飾有一定的想法，Watson馬上便能夠給出建議。最重要的一點是，這款時尚品牌的裙子從設(shè)計到最后穿在身上，只花了一個禮拜的時間。李宇春走上紅毯的時候，有評價說，她是在所有明星當(dāng)中造型最好、呼聲最高的一位明星。

此外，還有一個概念叫作親密計算(Intimate Compute)。這個關(guān)系已經(jīng)不再是機器和科學(xué)家之間的交互，更多的是實用者和機器之間的一個交互。也就是說，每天的衣食住行，所有的需求，都可以講給Watson聽，你可以用自然語言跟它交流，它立刻就能幫我尋找到最貼合我的那一款。

科學(xué)與藝術(shù)的碰撞，機器與人的完美協(xié)作，讓看似冰冷的機器，在人類最具創(chuàng)意的領(lǐng)域里發(fā)揮其獨特的價值，將極大的釋放生產(chǎn)力。

機器人助力癌癥的攻克

不要以為Watson離我們的生活還很遠(yuǎn)，在日本，它已經(jīng)可以輔助人類治療絕癥，拯救瀕危的生命了。這是一個真實的故事。

這是一個真的與人類生命有關(guān)，與一個行業(yè)的質(zhì)變飛躍有關(guān)的一個故事。

眾所周知，在研究白血病方面，東京大學(xué)醫(yī)學(xué)院是一家世界權(quán)威性的醫(yī)療機構(gòu)。前不久，東京大學(xué)醫(yī)學(xué)院收留了一位66歲的白血病的女性患者，全醫(yī)院的白血病專家竭盡所有力量想去挽救她的生命，但是所有的治療方案全部失敗。當(dāng)時，所有專家心中都知道，如果能夠做成一件事，救治這位患者其實是有希望的。也就是說，要去研究她癌細(xì)胞里活性基因的突變，基因突變的突變點。

但是如果要知道這個基因突變點在哪里，必須要研究兩千萬份醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)。兩千萬份醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)是什么一個概念?我們?nèi)绻鸺垇?，大概有四千多米?相當(dāng)于十座上海金茂大廈的高度)。

如果要等教授看完所有文獻(xiàn)，病人可能等不到這一天。這個時候，東大醫(yī)學(xué)院請來了 Watson。結(jié)果在10分鐘時間里，Watson閱讀和分析了2000萬份醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、論文和病歷，再深度分析病人的病例數(shù)據(jù)，迅速找到了病人的活性基因突變。

這兩千萬份的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)包括大量的基因圖譜、非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，像MIT的片子，包括臨床病例，以及在基因突變的研究領(lǐng)域中，世界上醫(yī)學(xué)領(lǐng)導(dǎo)者們的文獻(xiàn)。

根據(jù) Watson 的結(jié)論，醫(yī)院采用了新的治療方案，結(jié)果立竿見影，病人的病情迅速好轉(zhuǎn)，可以說是起死回生。今天這位病人正在順利康復(fù)當(dāng)中。

其實每家醫(yī)院每天都有人死去，對一個國家來說，可能就是一個統(tǒng)計數(shù)據(jù)，可死去的人對于他的家庭，就是一條生命。在這次人工智能和人類專家聯(lián)手創(chuàng)造的奇跡誕生后，大家會覺得，人在大數(shù)據(jù)面前是很乏力的。

人痛苦的是，數(shù)據(jù)里有金礦、有真知，可是我無奈，因為我窮其一生都弄不完這么多的數(shù)據(jù)。正是人工智能幫助人類處理了這樣海量的數(shù)據(jù)。實際上，人工智能是人類智能的加速器，它最后還是要幫助人類智能的不斷發(fā)展，而人類發(fā)明了人工智能，是為了服務(wù)人類本身。

在IBM大多數(shù)科學(xué)家的認(rèn)知中，此AI非此AI?，F(xiàn)在通常所講的人工智能叫Artificial Intelligence，但I(xiàn)BM采用的“AI”，叫增強型智能，即Augmented Intelligence。機器通過不斷的增強，幫助人類再達(dá)到一個智慧的巔峰。所以一旦人類停止了這樣一個動作，人類不管機器了，不在給機器人機交互了，專家也不再向機器提供任何數(shù)據(jù)了，那么機器永遠(yuǎn)停留在那一瞬間。