MBA评论：这个人工智能，读懂了鲍勃·迪伦

        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。