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导读:一切影视与文学作品折射的又正是现实世界,科技的突飞猛进与不断渗透,从谷歌人工智能程序AlphaG战胜李世石开始,人工智能(AI)也再度成为最热门的主题。

        一切影视与文学作品折射的又正是现实世界,科技的突飞猛进与不断渗透,从谷歌人工智能程序AlphaG战胜李世石开始,人工智能(AI)也再度成为最热门的主题。

 

《西部世界》到《机械姬》到《三体》,我们对于世界的想象,似乎进入到了一个新的井喷期。

 

一切影视与文学作品折射的又正是现实世界,科技的突飞猛进与不断渗透,从谷歌人工智能程序AlphaG战胜李世石开始,人工智能(AI)也再度成为最热门的主题。

 

关于人工智能,霍金曾警示它或将取代人类,很多科学家、教授、科技大亨也都提出了对人工智能的质疑与恐惧。

 

然而,IBM推出的Waston人工智能系统却展示了一个带有温度的机器人,它能剪辑电影、做菜谱,能设计裙子,还能带孩子——“IBM秉承的理念是,把Watson应用到一些特别的领域,并始终保持机器对人的依赖,这也是IBM所提的增强型智能(Augmented Intelligence),IBM Watson 会增强和扩展人的能力,而不是复制人的智力,更不会取代人。”IBM公司全球副总裁、首席CMO周忆(长江商学院DBA四期学员)谈到。

 

 

周忆在做客《吴晓波频道》时,重解AI,在IBM的科学家眼中,人工智能和认知技术无疑会成为下一个破局者,但并不是终结者。

 

*以下内容综合整理自周忆参加《吴晓波频道》

 

从鲍勃·迪伦谈起

 

当75岁的传奇民谣艺术家鲍勃·迪伦获得诺贝尔文学奖,有人惊诧也有人认为实至名归,作为一个唱片艺术家和表演者,迪伦的成就主要以他的演艺生涯为核心,但他最大的贡献被普遍认为是他的作词。

 

作为一个多产的作者,迪伦整夜不休地写作、打字。他经常一天写出两首歌;他的方法是声音的拼贴。利用偶然听来的对话,报纸上的故事,圣经的比喻,电影里的对话,他“迅速记下短小的词句和事物”,然后把它们放进语气朴素的音乐里。

 

鲍勃·迪伦的创作方式充满天才气质,直到有一天他遇到了高阶的人工智能 IBM Watson。

 

2015年10月,鲍勃·迪伦扛着他标志性的吉他,和IBM Watson进行了一场愉快的“谈话”。

 

这场对话中,IBM Watson对迪伦说:“鲍勃·迪伦先生,您的歌曲中反映的是两种情绪——流逝的光阴和枯萎的爱情。”随后,再通过无与伦比的推理判断能力,揭示海量歌词背后“爱与痛”的含义,以及和主题之间的模式与关系。

 

这让迪伦大受震惊。

 

当时他就不敢置信,机器怎么可能读懂他歌曲里的这样一种情绪?流逝的光阴完全是一种颇为文学的语言;枯萎的爱情无法定义,但Watson居然能够读懂。

 

其实,这是基于Watson的后台中有一个庞大的歌曲数据库和认知系统。Watson在研究了很多类似的乡村音乐后,再去分析鲍勃·迪伦歌曲中表达的情绪,它很快地告诉他——其实我是能够懂你的。

 

人工智能似乎正在成为像迪伦这样的创作者梦寐以求的“睿智的老朋友”、创作生涯中的忠实助手。

 

更厉害的是,Watson还具备自我学习和提升的能力,事实上,Watson在很多拥有海量信息的专业领域,通过理解、推理、学习、交互,能够给人专业的建议。这就是IBM在人工智能的世界大势下推出的Watson认知技术。

 

其实认知计算并非IBM独有,但Watson可谓集大成者之一。认知计算是模拟人的自然思维理解数据,最大特点就是四个字:URLI。U指的是understanding,英文的理解。R指的是reasoning,推理。L指的是learning,机器可以自我学习、深度学习。I指的是interactive——交互,机器跟人之间可以用自然语言去交互,所以所谓的认知系统,一定需要具备这四个特点,才有可能达到如今人工智能的水平。

 

机器人创做的菜谱能吃吗?

 

除了读懂人类的感情,Watson还曾以学习的方式做了一批菜谱出来,但不禁有人问:这机器人做出来的各种各样又奇奇怪怪的菜真的能吃吗?好吃吗?

 

“能吃。味道怪怪的,但是有创新的味道。”

 

Watson实际上是通过大量对三万多个人类经典菜谱进行研究(目前主要还是在西餐方面),在研究了三万多个经典菜谱之后,Watson跟纽约的ICE烹饪学院一帮非常著名的厨师一起创造了这本菜谱。这个菜谱其实是对食材和营养学的研究。最重要的一点是对人类情绪的研究,因为人在吃饭的时候往往是有情绪的。

 

比方假设一下,你今天上了13个小时的班,跟老板干了一架,一个单子也没签下来,那情绪肯定是特别不好,甚至低落的心情。回到冷冰冰的家,也没有阿姨为你做饭,那怎么办呢?今天吃什么?还得吃饭呀,而且要吃得让自己快乐起来。

 

这时候我做的第一件事:打开电脑,和Watson对话——“嘿,Watson,我今天是这样的心态,我中午就喝了杯咖啡,早晨也喝了杯咖啡,一天没吃东西了,我需要营养,但我又需要补充一定的维生素,我还想让自己开心一点,你能不能给我提个建议,今天晚上我应该吃什么样的菜?”

 

结果它最后提出的菜谱可能会让你大跌眼镜,它说:“可能今天晚上你可以吃一个土豆牛肉加巧克力,我可以给你调制一杯鸡尾酒,里面放了迷迭香,最后我给你一个苹果派,里面放了羊肉。”

 

是的,很奇怪。

 

但它提出的这样一个菜谱,完全是根据你当天所需摄入的营养量而来,这些食材是对你本人一天下来所需营养的补充。比如,如果你当时需要上扬的情绪,来度过一个美好的夜晚,Watson就会调制出这样的菜谱。

 

几年前,IBM在北京做了一个叫做品尝创新的活动。大家都吃了Watson做出的类似于这样的饭,却没有一个人觉得不好吃。食不厌精,食不厌奇,其实每个人都愿意去尝试创新的味道的。

 

AI正在成为设计师的新灵感缪斯

 

最近,Watson还帮李宇春打造了中国时尚史上第一件人机协作的高级定制礼服——认知礼服。

 

为什么选择李宇春呢?其实是因为李宇春不太穿裙子,她的打扮一直是中性的。这一次上她穿上裙子其实也是Watson的功劳。

 

时装设计最重要的一点不在于是否好看,而在于这条裙子是否是你的“菜”。穿上裙子后,你是否身形兼备,反映了真实的“你”,这是最重要的。

 

今年VOGUE 11周年庆典上,各路明星都在大秀自己的衣服。IBM跟李宇春做了一次尝试:请中国一位非常年轻的设计师——张卉山,给李宇春设计一款“认知裙子”。

 

第一,这款裙子要借助Watson的力量,去网上搜集多年来,李宇春每一次在公开场合亮相时粉丝们对她的评价。这是一块海量数据,有大量结构性、非结构性的数据,包括音频、视频、图片。

 

第二,因为所有时尚,设计衣服有三个元素:廓型、面料和颜料。我们根据粉丝们的反馈,大家对李宇春的期待,在所有的品牌当中搜集海量的数据,根据廓型、颜色和面料给她推荐了50万张图片,这里面不乏很多著名裙装设计师的作品。

 

50万张图片,说对于张卉山来说太多了,于是机器又精选了最贴合李宇春性格、禀赋、名气、长相的身形方面元素的2500张图片,提供给他。

 

张卉山大部分时间在英国,他并不追星,他和他的设计师团队也不知道李宇春是谁。而Watson能够以远程的方式,帮助他们了解这位歌星,穿什么样的礼服最贴合她。

 

这就是Understand,通过这样的分析以后,机器帮助设计师了解了李宇春是个什么样的人:她是一个坚韧的,安静的,但是很执著的人。

 

同时,机器它learning,大量占有各种各样的数据后,进行学习。最后它推理出来,这2500张图片是非常贴近的,并且Watson能够向设计师推荐使用何种腰带、饰花、材料。

 

设计师对腰带和配饰有一定的想法,Watson马上便能够给出建议。最重要的一点是,这款时尚品牌的裙子从设计到最后穿在身上,只花了一个礼拜的时间。李宇春走上红毯的时候,有评价说,她是在所有明星当中造型最好、呼声最高的一位明星。

 

此外,还有一个概念叫作亲密计算(Intimate Compute)。这个关系已经不再是机器和科学家之间的交互,更多的是实用者和机器之间的一个交互。也就是说,每天的衣食住行,所有的需求,都可以讲给Watson听,你可以用自然语言跟它交流,它立刻就能帮我寻找到最贴合我的那一款。

 

科学与艺术的碰撞,机器与人的完美协作,让看似冰冷的机器,在人类最具创意的领域里发挥其独特的价值,将极大的释放生产力。

 

机器人助力癌症的攻克

 

不要以为Watson离我们的生活还很远,在日本,它已经可以辅助人类治疗绝症,拯救濒危的生命了。这是一个真实的故事。

这是一个真的与人类生命有关,与一个行业的质变飞跃有关的一个故事。

 

众所周知,在研究白血病方面,东京大学医学院是一家世界权威性的医疗机构。前不久,东京大学医学院收留了一位66岁的白血病的女性患者,全医院的白血病专家竭尽所有力量想去挽救她的生命,但是所有的治疗方案全部失败。当时,所有专家心中都知道,如果能够做成一件事,救治这位患者其实是有希望的。也就是说,要去研究她癌细胞里活性基因的突变,基因突变的突变点。

 

但是如果要知道这个基因突变点在哪里,必须要研究两千万份医学文献。两千万份医学文献是什么一个概念?我们如果摞起纸来,大概有四千多米高(相当于十座上海金茂大厦的高度)。

 

如果要等教授看完所有文献,病人可能等不到这一天。这个时候,东大医学院请来了 Watson。结果在10分钟时间里,Watson阅读和分析了2000万份医学文献、论文和病历,再深度分析病人的病例数据,迅速找到了病人的活性基因突变。

 

这两千万份的医学文献包括大量的基因图谱、非结构性数据,像MIT的片子,包括临床病例,以及在基因突变的研究领域中,世界上医学领导者们的文献。

 

根据 Watson 的结论,医院采用了新的治疗方案,结果立竿见影,病人的病情迅速好转,可以说是起死回生。今天这位病人正在顺利康复当中。

 

其实每家医院每天都有人死去,对一个国家来说,可能就是一个统计数据,可死去的人对于他的家庭,就是一条生命。在这次人工智能和人类专家联手创造的奇迹诞生后,大家会觉得,人在大数据面前是很乏力的。

 

人痛苦的是,数据里有金矿、有真知,可是我无奈,因为我穷其一生都弄不完这么多的数据。正是人工智能帮助人类处理了这样海量的数据。实际上,人工智能是人类智能的加速器,它最后还是要帮助人类智能的不断发展,而人类发明了人工智能,是为了服务人类本身。

 

在IBM大多数科学家的认知中,此AI非此AI。现在通常所讲的人工智能叫Artificial Intelligence,但IBM采用的“AI”,叫增强型智能,即Augmented Intelligence。机器通过不断的增强,帮助人类再达到一个智慧的巅峰。所以一旦人类停止了这样一个动作,人类不管机器了,不在给机器人机交互了,专家也不再向机器提供任何数据了,那么机器永远停留在那一瞬间。