人工智慧會下棋沒啥了不起,但能幫人類治療癌症就真的神了

說起科技巨頭對於未來的押注,每家都各不相同,但是 Google、微軟、IBM,包括中國的百度都不約而同地瞄向了人工智能這個領域,其中 IBM 和微軟積澱應該是最深的,他們在這個領域已經耕耘了數十年。在今年正式公佈 Cortana 不久,微軟機器學習專家 Jeannette Wing 就表示

「我們曾處在人工智能的冬天,然而,現在我們已經到了人工智能的春天。」

如果說微軟的人工智能研究方向偏軟體一點的話,IBM 就是以硬體取勝。1997 年 5 月,名為 IBM 深藍(Deep Blue)的電腦經過六場角逐,擊敗了世界象棋冠軍卡斯帕羅夫,名噪一時,不過當時的深藍並不具備有機器學習能力。後來的 Watson 則是 IBM 人工智能的代表作。

在美國著名的一個知識答題節目《危險邊緣》(Jeopardy)中,IBM 的計算機 Watson 在 2011 年力挫兩位頂尖人類選手, 成為當時冠軍 。成為了人工智能的一個標誌性事件,與深藍不同的是,Watson 具備自然語言理解能力,還具有語義分析的能力,能分清反諷,雙關等特定語言現象。硬體方面,Watson 背後有 90 台 IBM 服務器,360 個計算機晶片驅動,系統則是 IBM 自己研發的 DeepQA 系統。

把這麼強大的硬體就當作一個答題機器顯然是殺雞用牛刀了,最近,IBM 終於考慮把 Waston 搬上商用舞台 了。如果說以前 Waston 之前是著力思考人類已知的瑣碎知識的話,那麼今後他的使命將會是面對人類未知的人工智能領域進發。

IBM Waston 團隊副總 John Gordon 說

「Waston 不再僅僅是給人們提供答案,它將會給人們指明研究的方向。我們正在討論的是,利用計算系統來給人類靈感。」

和許多新技術都運用在生命科學上類似,Waston 的商用初登場也是運用在生物技術和生命科學上。有了 Waston 的加入後,研究小組的進度就可以大大提速。單就掃描和解讀數以百萬計的科學文獻,數據節點這種能力,就是人腦無論如何都無法跟得上的。而 Waston 的真正價值還在於,它能綜合這些數據資料,產生新的有建設性的假設,用 John Gordon 的話來說就是,Waston 能給研究人員「聰明的預感」。

因為這些文獻數據一般都是非結構化數據,所以此時 Waston 所具備的自然語言能力就派上了大用場。

  • Waston 發現製藥技術的突破點,讓治療癌症大步前進

美國著名的 Baylor 醫學院的科學家們和 IBM 研究院一道,利用 Waston 發現了用於治療癌症的新途徑,預計會在最近的一次學術會議上公佈該研究的報告。 在查閱 70000 份科技文獻後,Waston 發現一種名叫 P53 的蛋白質和過半數的癌症有關。 基於這次研究,Waston 找出了 6 中不同的蛋白質能夠有一種類似於開關的作用,可以打開或關閉 P53 的功能,這種發現可能為研製癌症新藥和治療癌症指明了一個方向

作為比較,IBM 科學家 Scott Spangler 在過去的十年裡僅發現了一種新的類似蛋白質。

製藥公司也把目標瞄向了 Waston 的應用。賽諾菲製藥集團目前正在利用 Waston 分析目前的研究文獻,希望根據這些資料尋找現有藥品的新用途。以往,這些類似發現比較偶然,比如 輝瑞製藥研製萬艾可 初期是把它當作治療心髒病的藥品的,後來在臨床實驗中才發現了萬艾可其他的重要用途。強生則依靠 Waston 開發了一個系統,用以分析 臨床治療中 不同方法的效果和安全性。

強生流行病學主任 Soledad Cepeda 對比了此前研究進度和有了 Waston 之後的進度:

「以往的分析研究緩慢、枯燥、昂貴,而且很容易出錯。現在,我們設想一下,我們可以教 Waston 去完成這些研究。以往,我們需要六個月,現在,Waston 僅需幾分鐘。」

目前,Waston 的主要研究方向在生物製藥方面,但是,IBM 應該不希望 Waston 的舞台局限於此。他們希望 Waston 可以乾起以往某個領域的專家才能幹的事情,比如執法和金融等等。

  • Waston 可以用數據分析協尋失蹤兒童

美國 Tucson 市警局局長 Roberto Villasenor 此前公佈了一個案子,為了找尋一個失踪的孩子,他們在兩年的調查時間裡蒐集到了 15000 頁實驗室報告和記錄,2500 頁採訪,4000 頁的錄音轉錄材料,以及更多的其他數據。他所在的部門也已經在和 IBM 的軟體部門合作,來綜合各個警局之間的數據,用以更方便地進行調查。事實上,Roberto Villasenor 希望 Waston 協助他們走得更遠,不僅僅是做數據綜合這些事情,更能協助調查人員梳理數據,查詢線索之間的微妙聯繫,尋找案件的突破口。

在今年的西南偏南音樂節(SxSW)上,Waston 還和烹飪機構 Institute of Culinary Education 以及美食雜誌 Bon Appetit 合作, 通過學習 來為他們提供別處心裁的菜譜。不過,結果似乎並不太好,沒學到位的 Waston 提供了諸如「一寸辣椒」這樣的菜譜,自然是沒人想去嘗試的。

後來,Bon Appetit 通過旗下應用 召集讀者來輸入自己的食品材料和期望,通過 Waston 來創建食譜。最終在這個活動中獲得「Waston 最具創造力獎」的食譜是,烤西紅柿配馬蘇里拉奶酪餡餅。好吧,外國人的食品偏好我們真的不懂。

問答節目、醫療製藥、犯罪調查、餐飲,這幾個看似風馬牛不相及的領域,都有 Waston 的身影,它的表現有好有壞。不過 Waston 的活躍表明了一個趨勢,具備超強分析能力,自然語言理解能力,機器學習能力的計算機將會在我們生活的各個方面應用起來,而不僅僅是和人類比拼智力和知識的炫技式產品。

(轉載自合作媒體《ifanr》)

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