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    MBA評論:這個人工智能,讀懂瞭鮑勃·迪倫

    來源:長江商學院2017-04-17 18:26點擊量:

    【MBA中國網訊】一切影視與文學作品折射的又正是現實世界,科技的突飛猛進與不斷滲透,從谷歌人工智能程序AlphaG戰勝李世石開始,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》,我們對於世界的想象,似乎進入到瞭一個新的井噴期。



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



    關於人工智能,霍金曾警示它或將取代人類,很多科學傢、教授、科技大亨也都提出瞭對人工智能的質疑與恐懼。



    然而,IBM推出的Waston人工智能系統卻展示瞭一個帶有溫度的機器人,它能剪輯電影、做菜譜,能設計裙子,還能帶孩子——“IBM秉承的理念是,把Watson應用到一些特別的領域,並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(長江商學院DBA四期學員)談到。





    Waston人工智能系統



    周憶在做客《吳曉波頻道》時,重解AI,在IBM的科學傢眼中,人工智能和認知技術無疑會成為下一個破局者,但並不是終結者。





    吳曉波對話周憶刻字服務



    *以下內容綜合整理自周憶參加《吳曉波頻道》



    從鮑勃·迪倫談起



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







    作為一個多產的作者,迪倫整夜不休地寫作、打字。他經常一天寫出兩首歌;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,聖經的比喻,電影裡的對話,他“迅速記下短小的詞句和事物”,然後把它們放進語氣樸素的音樂裡。



    鮑勃·迪倫的創作方式充滿天才氣質,直到有一天他遇到瞭高階的人工智能 IBM Watson。

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    2015年10月,鮑勃·迪倫扛著他標志性的吉他,和IBM Watson進行瞭一場愉快的“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。”隨後,再通過無與倫比的推理判斷能力,揭示海量歌詞背後“愛與痛”的含義,以及和主題之間的模式與關系。



    這讓迪倫大受震驚。



    當時他就不敢置信,機器怎麼可能讀懂他歌曲裡的這樣一種情緒?流逝的光陰完全是一種頗為文學的語言;枯萎的愛情無法定義,但Watson居然能夠讀懂。



    其實,這是基於Watson的後臺中有一個龐大的歌曲數據庫和認知系統。Watson在研究瞭很多類似的鄉村音樂後,再去分析鮑勃·迪倫歌曲中表達的情緒,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作者夢寐以求的“睿智的老朋友”、創作生涯中的忠實助手。



    更厲害的是,Watson還具備自我學刻字鋼珠筆習和提升的能力,事實上,Watson在很多擁有海量信息的專業領域,通過理解、推理、學習、交互,能夠給人專業的建議。這就是IBM在人工智能的世界大勢下推出的Watson認知技術。



    其實認知計算並非IBM獨有,但Watson可謂集大成者之一。認知計算是模擬人的自然思維理解數據,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,機器可以自我學習、深度學習。I指的是interactive——交互,機器跟人之間可以用自然語言去交互,所以所謂的認知系統,一定需要具備這四個特點,才有可能達到如今人工智能的水平。



    機器人創做的菜譜能吃嗎?



    除瞭讀懂人類的感情,Watson還曾以學習的方式做瞭一批菜譜出來,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,但是有創新的味道。”



    Watson實際上是通過大量對三萬多個人類經典菜譜進行研究(目前主要還是在西餐方面),在研究瞭三萬多個經典菜譜之後,Watson跟紐約的ICE烹飪學院一幫非常著名的廚師一起創造瞭這本菜譜。這個菜譜其實是對食材和營養學的研究。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。



    比方假設一下,你今天上瞭13個小時的班,跟老板幹瞭一架,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。回到冷冰冰的傢,也沒有阿姨為你做飯,那怎麼辦呢?今天吃什麼?還得吃飯呀,而且要吃得讓自己快樂起來。





    IBM副總裁、大中華區首席營銷官

    長江商學院DBA4期學員



    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,我中午就喝瞭杯咖啡,早晨也喝瞭杯咖啡,一天沒吃東西瞭,我需要營養,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,今天晚上我應該吃什麼樣的菜?”



    結果它最後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,我可以給你調制一杯雞尾酒,裡面放瞭迷迭香,最後我給你一個蘋果派,裡面放瞭羊肉。”



    是的,很奇怪。



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



    幾年前,IBM在北京做瞭一個叫做品嘗創新的活動。大傢都吃瞭Watson做出的類似於這樣的飯,卻沒有一個人覺得不好吃。食不厭精,食不厭奇,其實每個人都願意去嘗試創新的味道的。



    AI正在成為設計師的新靈感繆斯



    最近,Watson還幫李宇春打造瞭中國時尚史上第一件人機協作的高級定制禮服——認知禮服。



    為什麼選擇李宇春呢?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WaSKB刻字筆tson的功勞。



    時裝設計最重要的一點不在於是否好看,而在於這條裙子是否是你的“菜”。穿上裙子後,你是否身形兼備,反映瞭真實的“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跟李宇春做瞭一次嘗試:請中國一位非常年輕的設計師——張卉山,給李宇春設計一款“認知裙子”。



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



    第二,因為所有時尚,設計衣服有三個元素:廓型、面料和顏料。我們根據粉絲們的反饋,大傢對李宇春的期待,在所有的品牌當中搜集海量的數據,根據廓型、顏色和面料給她推薦瞭50萬張圖片,這裡面不乏很多著名裙裝設計師的作品。



    50萬張圖片,說對於張卉山來說太多瞭,於是機器又精選瞭最貼合李宇春性格、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,他並不追星,他和他的設計師團隊也不知道李宇春是誰。而Watson能夠以遠程的方式,幫助他們瞭解這位歌星,穿什麼樣的禮服最貼合她。



    這就是Understand,通過這樣的分析以後,機器幫助設計師瞭解瞭李宇春是個什麼樣的人:她是一個堅韌的,安靜的,但是很執著的人。



    同時,機器它learning,大量占有各種各樣的數據後,進行學習。最後它推理出來,這2500張圖片是非常貼近的,並且Watson能夠向設計師推薦使用何種腰帶、飾花、材料。



    設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計到最後穿在身上,隻花瞭一個禮拜的時間。李宇春走上紅毯的時候,有評價說,她是在所有明星當中造型最好、呼聲最高的一位明星。





    李宇春的裙裝造型



    此外,還有一個概念叫作親密計算(Intimate

    Compute)。這個關系已經不再是機器和科學傢之間的交互,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。



    科學與藝術的碰撞,機器與人的完美協作,讓看似冰冷的機器,在人類最具創意的領域裡發揮其獨特的價值,將極大的釋放生產力。



    百樂刻字筆 機器人助力癌癥的攻克



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

    這是一個真的與人類生命有關,與一個行業的質變飛躍有關的一個故事。



    眾所周知,在研究白血病方面,東京大學醫學院是一傢世界權威性的醫療機構。前不久,東京大學醫學院收留瞭一位66歲的白血病的女性患者,全醫院的白血病專傢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。當時,所有專傢心中都知道,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,要去研究她癌細胞裡活性基因的突變,基因突變的突變點。



    但是如果要知道這個基因突變點在哪裡,必須要研究兩千萬份醫學文獻。兩千萬份醫學文獻是什麼一個概念?我們如果摞起紙來,大概有四千多米高(相當於十座上海金茂大廈的高度)。



    如果要等教授看完所有文獻,病人可能等不到這一天。這個時候,東大醫學院請來瞭

    Watson。結果在10分鐘時間裡,Watson閱讀和分析瞭2000萬份醫學文獻、論文和病歷,再深度分析病人的病例數據,迅速找到瞭病人的活性基因突變。



    這兩千萬份的醫學文獻包括大量的基因圖譜、非結構性數據,像MIT的片子,包括臨床病例,以及在基因突變的研究領域中,世界上醫學領導者們的文獻。



    根據 Watson 的結論,醫院采用瞭新的治療方案,結果立竿見影,病人的病情迅速好轉,可以說是起死回生。今天這位病人正在順利康復當中。



    其實每傢醫院每天都有人死去,對一個國傢來說,可能就是一個統計數據,可死去的人對於他的傢庭,就是一條生命。在這次人工智能和人類專傢聯手創造的奇跡誕生後,大傢會覺得,人在大數據面前是很乏力的。



    人痛苦的是,數據裡有金礦、有真知,可是我無奈,因為我窮其一生都弄不完這麼多的數據。正是人工智能幫助人類處理瞭這樣海量的數據。實際上,人工智能是人類智能的加速器,它最後還是要幫助人類智能的不斷發展,而人類發明瞭人工智能,是為瞭服務人類本身。



    在IBM大多數科學傢的認知中,此AI非此AI。現在通常所講的人工智能叫Artificial

    Intelligence,但IBM采用的“AI”,叫增強型智能,即Augmented

    Intelligence。機器通過不斷的增強,幫助人類再達到一個智慧的巔峰。所以一旦人類停止瞭這樣一個動作,人類不管機器瞭,不在給機器人機交互瞭,專傢也不再向機器提供任何數據瞭,那麼機器永遠停留在那一瞬間。



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