這個人工智慧，讀懂了鮑勃·迪倫

「

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。

——IBM Waston

從《西部世界》到《機械姬》到《三體》，我們對於世界的想象，似乎進入到了一個新的井噴期。

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，從谷歌人工智慧程序AlphaG戰勝李世石開始，人工智慧（AI）也再度成為最熱門的主題。

關於人工智慧，霍金曾警示它或將取代人類，很多科學家、教授、科技大亨也都提出了對人工智慧的質疑與恐懼。

然而，IBM推出的Waston人工智慧系統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，而不是複製人的智力，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。

周憶在做客《吳曉波頻道》時，重解AI，在IBM的科學家眼中，人工智慧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

從鮑勃·迪倫談起

當75歲的傳奇民謠藝術家鮑勃·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，電影里的對話，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里。

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

2015年10月，鮑勃·迪倫扛著他標誌性的吉他，和IBM Watson進行了一場愉快的「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係。

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里的這樣一種情緒？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的後台中有一個龐大的歌曲資料庫和認知系統。Watson在研究了很多類似的鄉村音樂后，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。

人工智慧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在人工智慧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慧的水平。

機器人創做的菜譜能吃嗎？

除了讀懂人類的感情，Watson還曾以學習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），

在研究了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了這本菜譜。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，你今天上了13個小時的班，跟老闆幹了一架，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。回到冷冰冰的家，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。

周憶

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，我中午就喝了杯咖啡，早晨也喝了杯咖啡，一天沒吃東西了，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朱古力，我可以給你調製一杯雞尾酒，裡面放了迷迭香，最後我給你一個蘋果派，裡面放了羊肉。」

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就會調製出這樣的菜譜。

幾年前，IBM在北京做了一個叫做品嘗創新的活動。大家都吃了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。

最近，Watson還幫李宇春打造了時尚史上第一件人機協作的高級定製禮服——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Watson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」。穿上裙子后，你是否身形兼備，反映了真實的「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跟李宇春做了一次嘗試：請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，這款裙子要藉助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冬粉們對她的評價。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。我們根據冬粉們的反饋，大家對李宇春的期待，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了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了，於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，幫助他們了解這位歌星，穿什麼樣的禮服最貼合她。

這就是Understand，通過這樣的分析以後，機器幫助設計師了解了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，大量佔有各種各樣的數據后，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，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）。這個關係已經不再是機器和科學家之間的交互，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。

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症，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，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家世界權威性的醫療機構。

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，東大醫學院請來了 Watson。結果在10分鐘時間裡，Watson閱讀和分析了2000萬份醫學文獻、論文和病歷，再深度分析病人的病例數據，迅速找到了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，醫院採用了新的治療方案，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。

其實每家醫院每天都有人死去，對一個國家來說，可能就是一個統計數據，可死去的人對於他的家庭，就是一條生命。在這次人工智慧和人類專家聯手創造的奇迹誕生后，大家會覺得，人在大數據面前是很乏力的。

正是

在IBM大多數科學家的認知中，此AI非此AI。現在通常所講的人工智慧叫Artificial Intelligence，但IBM採用的「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據了，那麼機器永遠停留在那一瞬間。

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