凌棕：IBM 認知計算和人工智慧
08-09
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文字直播將在活動開始後同步進行，敬請期待 主題：全球科學創新峰會 G-Summit 地點：國家會議中心309A+B 時間：2017年4月27日 下午 嘉賓： 凌棕 研究科學家, IBM 大家下午好，我的工作並不是到處宣講，我的工作是技術工作。工作地點是在美國北加州舊金山的郊區，有一個地方叫矽谷，在矽谷的最南邊，我在那工作了二十年，主要做數據存儲管理軟體的研發工作。這次為什麼會跑到這來？當時朋友們說服我出席這個會，說這個會講AI的，很多創業企業，很多科學家，很多專業人員都談，剛才我也聽到了很多朋友們很重要的一些觀點。 朋友說服我強有力的理由，AI的會議沒有IBM近似於偽科學，這個打動了我。我們在北加州工作，我的主要工作跟數據有關的，最近幾年也特別熱鬧，大數據、雲計算、雲平台、物聯網等等，凡是跟數據相關的數據都會有我們的身影，因為數據這件事情是IBM製造的麻煩，世界上第一塊磁碟還擺在IBM的走廊里，時時刻刻提醒著我們是研究如何將現實世界中的信息轉化成二進位的數據。於是使計算機系統快速讀取數據，於是後面產生了一系列的軟體、硬體、AI、物聯網等等。 我們現在思考的事情是五十年、一百年之後，人們的數據往哪裡放，一般的公司不會考慮這件事，這是我們的責任。今天不是談這件事情的，我們講一下我們的想法。我們認為計算機這樣一個領域，已經進入到認知計算的領域。這個領域的發展從早期，我們用打卡的設備打個洞，來讀寫二進位的數據，用光的方法，有沒有洞，零和一的表達形式。 到了後期，就是現在可以用編程序的辦法指揮計算機做各種各樣的事情。這是我們計算機前面發展過的兩個階段。現在受大數據的驅使，大量的數據產生了，於是我們進入到一個認知計算的時代。認知計算我們是有定義的，有三個定義，一個是我們希望計算機系統能夠有發現問題、解決問題的能力，能夠有和人們用自然的方式打交道的能力，比如說聽懂自然語言，能夠做出決策。現在的機器還做不到，但是初步的機器已經向這個方向逼近，這是對認知計算這個領域的發展，這是我們覺得AI這個技術我們向這個方向努力。 這件事情怎麼做，隨便談談這件事情很簡單，要搞AI了，AI的概念已經有兩百多年的歷史了，人們很早想過怎麼做一個機器像人一樣聰明。在幾十年前，IBM做了一件事情，大家還記憶猶新，就是做了一個機器，戰勝了下象棋的大師，向世界證明我們做出一個機器來，這個機器能夠戰勝人的某一種的智力，很接近於人的智力水平了，現在看起來是很微不足道的機器，當時忙活它還費了很大勁，只能下棋，不能幹別的用。 在那個基礎上，人們認識到AI這個技術是可能實現的，可能會超過人的某種智力，後來AI這個領域逐漸走入了機器的實現階段，後面IBM還有一系列的大型計算機，逐漸將AI很多系統單元組合在一起。最近的一個機器，就是IBM Watson，兩個目的，要讓這個機器能夠跟人用自然的方式交流，換句話說聽懂自然語言。另外希望這個機器能夠快速的讀取大量的數據，超過任何人，超過任何機器，當時也做到了。我們向世界證明它，用了一個手段，就是讓機器參加智力競賽，找兩個世界上最聰明的人回答問題，得分都很多，最後把機器跟他比一下，機器贏了。整個問答比賽就是人的提問方式，快速讀取數據，當時的速度是一秒鐘可以讀取500GB，1秒鐘讀一百萬本書，從下象棋到Watson經歷了人工智慧的發展階段，我們認為這都是在智力的基礎上機器增加了它的功能。 可是如何讓它為人類社會服務？也是剛才幾位嘉賓提到的，怎麼體現商務價值，這樣才能對人文社會服務。下棋不是商務價值，只是證明這件事情可行，沒有賺到錢。IBM的想法是讓這個機器賺錢，為人類社會提供服務，當然有一個切入點，就在醫療保險，特殊疾病的診斷上面做這件事情，尤其是癌症、腫瘤病症的解釋。 這件事情已經有了一些初步的成果，當然非常初級階段，已經將一些癌症病人誤診的例子由計算機加以更正，取得了這樣一些初步的成果，這件事情在一步一步向前推進，推進去解決社會中的問題，解決人類遇到的問題，所以人工智慧如何從事商務工作，我們的感覺就是人類社會還有哪些問題，用我們人的力量解決特別繁瑣，特別困難，藉助計算機，將人類從繁重的信息處理工作當中解脫出來，這是我們推進人工智慧的一個目的。所以有的時候我們把AI里的A，用來增強人們的能力，這是我們的一個觀點。 一開始就是個公司內部的項目，要做個機器，要最快，聽懂語言等等，現在已經成為一個最先進的AI的軟體，特點也跟大家講一下，IBM搞AI跟其他公司搞AI區別在哪裡，IBM會造一台龐大的計算機，當時擁有將近3000個CPU，其他的公司比如說像谷歌或者微軟等等，他們會用很多台比較便宜的計算機組成像α狗上千台計算機，IBM一台就很貴，解決很大量的問題，很多便宜的解決問題，猛虎式的方式還是窮狼式的方法是不一樣的，技術難度是不一樣的，價格是不一樣的，解決問題的對象也是不一樣的。 IBM這個機器只是剛剛起步，現在1.0、2.0、3.0不斷把AI的功能加上去，我們把這個機器當作AI平台的一個初步的體現，甚至IBM內部的提法是這樣，我們認為會成為IBM轉型的里程碑，相當於70年前製造的一種計算機，那是一層樓，有了這個計算機我們逐漸做小，現在有台式計算機、個人電腦、智慧手機，甚至可穿戴設備，越做越小，到底什麼是計算機，大家已經在爭論了，信息技術領域蓬勃發展起來了。我們現在將這種信息技術的系統加入了人工智慧的元素，我們希望再過幾十年回過頭看成為IBM轉型的一個里程碑，這個也是內部的提法。 這種提法其實目前已經有了很多應用，這不單單是一個紙上談兵的事情，IBM一定要讓這個計算機為人類社會服務，有了好多單元是進行服務的，目前比較熱門的幾個研發方向，一個就是利用大型計算機處理的速度來將所有的網路上的可能的攻擊信息源在近期的活動情況描述出來，供人們做出決策，這是一個龐大的題目，目前剛剛開始，大概去年的時候剛剛開始這件事情。還有像自動駕駛，像自動導航，這類的工作涉及到大量數據的驅動，在上面做一些AI組件的搭配。 最近的一個比較聳人聽聞的應用是什麼呢，紐約大概有二十幾個律師事務所，他們安裝了IBM前端的應用軟體，一個APP，向世界宣稱僱傭了世界上第一個電子律師，在律師事務所裡面有很多工作是需要助理去做的，要了解過去的案例是怎麼評判的，還有法律上的規定是怎麼做的，接到案例之後忙一個星期過去處理類似的案例是怎麼做的，這個工作一個小組工作一個星期，目前只需要通過這個軟體用人工對話的方式詢問，幾秒鐘就得到了回復，所以這類的應用目前已成為現實，這都是商務應用。這些應用都不是娛樂節目，不是說大家高興就走的，都是掙錢的，都是AI具體的商務體現。 圖象處理、圖象識別、深度學習等等這些都是AI這個領域非常時髦的一些研究課題，都在逐漸的以一種生態系統的形式加入到IBM watson的使用當中去，大概有上千個合作夥伴，會將取到的這些數據，當然包括圖象數據送給IBM Watson進行大規模處理，反映給前端客戶。有這樣一個形式建立了IBM Watson的生態系統。 這件事情IBM自己這樣一個公司是個商務公司，我們是要完成我們提供商務活動的任務，同時我們也希望能夠推進整個社會的發展，履行我們自己的社會責任，有一個白皮書，我們都參與它的寫作，是正式的回應美國政府的一個詢問，就是AI向何處去，不同的集團，不同的個人都可以回答這個問題，每個人都有自己的看法，IBM自己用十幾頁的紙把我們的觀點寫了，認為政府應該做這樣幾件事情推進AI這個事業在信息技術滲透到各個領域當中去。我今天不會講這樣一些內容，這是一門課。 AI這個事情的發展對IBM來說有強大的數據處理能力，現在有可編程的能力已經不夠了，進入到瓶頸了，希望用目前可編程的方法和大腦神經元的方法結合在一起，這類的研究題目有一些在北歐研究中心進行著，我們希望有著更為強大的數據處理，不是筆記本電腦大型機、小型機，都還遇到了瓶頸。 有些小小的突破，有一個晶元，我們的本事就是把東西越做越小，最後找到人的大腦的運作功能。我們還會再做更新型的計算手段的開發，IBM幾個星期之前公布了第一台的量子計算機，我們希望用高速計算機處理大量的數據，這個也是我們的想法。IBM很多的做法，很多朋友們不太熟悉，因為自從IBM PC賣掉之後很多人已經用不到了，是瞄準企業級的客戶，特別大型企業級，中小企業和個人級別的產品IBM不去涉足了，我們利用合作夥伴的方式，利用前端數據採集的能力，IBM提供大規模後台的數據處理設備和分析手段。所以大型的企業級客戶是IBM的服務對象，這個也是IBM要用猛虎式的方法解決問題的一個主要原因。 IBM還有很多口號，智慧地球，智慧城市，這都是幾年前提出來的，我們履行我們的社會責任，希望社會的管理更為有效，效率高，減少浪費，節省大家的時間，提高大家的生活質量，這是我們履行社會責任的一種方式，同時我們也銷售我們自己軟體、硬體解決方案，所以既履行社會責任，又能夠壯大公司的經濟力量，我們認為這是創新思維，其他公司沒有，這個也是我們在做的一件事，不談細節了。 細節已經分解成很多小的單元，比如綠色地平線，目前在中國已經實行了好多年，就是要提前預測污染，提供解決對策，大量的數據分析，處理預報的功能，這是IBM啟動的一個項目，像區塊鏈這類的事情，需要用到大規模的數據存儲，目前區塊鏈的瓶頸就是運行速度不夠，比特幣一秒鐘做七個，一般都是幾十個，IBM能夠將一秒鐘做到兩三千個，用這種方式推動改善金融工作流程的新技術，侵入到金融領域，改變我們這個社會的管理形態，以前我們社會人與人之間的互信是建立在對第三方的信任，兩個人有矛盾了，找法院，找警察，現在能夠記錄在信息技術的設備上面，於是對第三方的信任轉化對信息技術的信任，這樣一種方式將會深刻改變我們的社會形態，這也是我們大力推進的一些事情。 數據存儲，我後邊還會有一個內容講，今天在這不多講，數據存儲領域有很多創新的想法，希望將來我們大數據這個領域還能夠生存，大數據領域生存的一個原理就是數據要有地方放，於是我們在中間提取各種各樣的信息，如果有一天數據的存儲器滿了，數據沒地方放了，大數據這個行業就會死，我們希望拯救大數據這個行業，這也是我們的研究方向，只不過今天不再談了。 IBM自己本身還在變革當中，在歷史上經過了四次重大的轉型，第一次轉型就是生產了System這個系統，大型機的方法處理數據，第二次計算機越做越小，提出電子商務，用電子設備的手段從事商務活動，這是IBM成立PC部門。第三次轉型，提供技術服務的方式，解決客戶錯綜複雜的信息技術問題。第四次轉型就是我們現在，利用Watson具有人工智慧的機器解決人類社會重大的難題。前三次轉型都非常成功，第四次轉型正在轉型之中，拭目以待，在我們的有生之年看到它的成功與否。IBM的研發實驗室遍布世界，不去重複了，我的時間到了，謝謝大家。
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