本文轉(zhuǎn)載自《新智元》
美國CBS金牌欄目60分鐘近日推出AI專題訪談，記者Charlie Rose探訪IBM、卡內(nèi)基梅隆、香港Hanson Robotics、倫敦帝國學(xué)院等世界知名AI研究機(jī)構(gòu)?？v覽全球AI的前沿發(fā)展。CBS認(rèn)為，人工智能毫無疑問會成為下一個破局者，將在全世界掀起革命性影響。
美國一些最知名的公司的研究實(shí)驗(yàn)室在推動對提高并最終完善人工智能的研究。他們?yōu)榱诉@一目標(biāo)，投資數(shù)十億美元，投入許多最頂尖的科學(xué)家。這些投入的資金和人力已經(jīng)開始獲得回報。
過去幾年，人工智能（AI）有了很大的飛躍——在醫(yī)療和軍事技術(shù)等領(lǐng)域取得了重要進(jìn)展。曾經(jīng)屬于科幻小說的描述已經(jīng)成為日?，F(xiàn)實(shí)。你的智能手機(jī)、汽車、家用電器中都有AI，它正在改變一切。
再過幾十年AI可能會成為原始技術(shù)。但它現(xiàn)在擁有我們意想不到的能力。它可以從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)——就像人類一樣——那么不久的將來，機(jī)器將像人類一樣開始擁有獨(dú)立思考能力和創(chuàng)造能力。獨(dú)立的判斷能力——或許比人類擁有的判斷能力更好。
Charlie Rose：已經(jīng)能感到熱氣了。
John Kelly：是很熱，機(jī)器的功率是85000瓦特，雖然有冷卻風(fēng)機(jī)，但這里是Watson大腦的硬件所在地。
Charlie Rose：給我講講Watson有多聰明。
John Kelly：它最初是沒有內(nèi)在的智慧的。它本質(zhì)上就是個嬰孩。但當(dāng)輸入給它數(shù)據(jù)和給定的結(jié)果，它就會學(xué)習(xí)。這和過去的計算機(jī)系統(tǒng)完全不同，那些系統(tǒng)不會學(xué)習(xí)。當(dāng)它與人類互動，會變得更加聰明。而且它記性絕佳，絕不會忘事。
由于Watson的智能只能來源于它吸收的數(shù)據(jù)，Kelly團(tuán)隊用維基百科的所有條目以及無數(shù)報紙和書籍訓(xùn)練它。它能通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法找出大量數(shù)據(jù)的模式，然后形成自己的觀點(diǎn)。當(dāng)它被提問時，Watson會過一遍它擁有的所有信息，然后回答出一個猜想。
那天晚上IBM把它的聲譽(yù)賭在了Watson身上。輸贏并不明確。
IBM賭贏了。那是第一次計算機(jī)系統(tǒng)被證明能掌握人類的語言，并且能在競賽節(jié)目中贏得人類。但那還不是IBM的終局。
Charlie Rose：哥們，那天是個大日子，對吧？
John Kelly：是個大日子…
Charlie Rose：那天你意識到“如果我們能做到”…
John Kelly：是的。
Charlie Rose：“未來屬于我們?！?/span>
John Kelly：的確。
Charlie Rose：那就像你看著你培養(yǎng)的孩子長大了。我是說，你已經(jīng)看到了。
John Kelly：是的。
Charlie Rose：從它出生，到它通過測試。你看到了它的青春期。
John Kelly：這是很好的比喻。實(shí)際上，五年前那個“危險邊緣！”節(jié)目時，當(dāng)我們把Watson送到電視臺，就已經(jīng)放手讓它獨(dú)立了。我常覺得我像是把孩子送到了校車上，我不再對它擁有控制權(quán)了。
Charlie Rose：因?yàn)槟悴恢浪鼤卮鹗裁矗?/span>
John Kelly：也不知道它會被提什么問題。它只能完全獨(dú)自面對，我碰也不能碰它。它也從一開始就在學(xué)習(xí)。從那個節(jié)目快進(jìn)吧，到了五年后，我們現(xiàn)在開始研究癌癥了。
Charlie Rose：你們開始研究癌癥？
John Kelly：是的，進(jìn)軍癌癥…
Charlie Rose：從游戲到癌癥，花了五年？
John Kelly：五年。
Charlie Rose：在IBM開始讓W(xué)atson為醫(yī)療保健領(lǐng)域做貢獻(xiàn)之前，你對人工智能和Watson的了解有多少？
Ned Sharpless：我知道的不是很多。我其實(shí)只是看過它玩“危險邊緣！”。
Charlie Rose：是的。
Ned Sharpless：所以我知道Watson。我也很懷疑，這正是我們需要的嗎，這個玩“危險邊緣！”的計算機(jī)能解決一切問題。
Charlie Rose：那么是什么讓你持懷疑態(tài)度？
Ned Sharpless：癌癥研究很艱難。這方面有很多所謂的先知，虛假的承諾。所以我?guī)缀鯇λ嘘P(guān)于癌癥的新想法都抱持懷疑。我只是沒有真正理解它能做什么。
Watson的AI技術(shù)所做的和Sharpless博士及他的團(tuán)隊每周在分子腫瘤會議上所做的一樣。
他們?yōu)槟切?biāo)準(zhǔn)治療已經(jīng)不管用的癌癥患者們制定可能的治療方案。他們試圖利用所有最新的醫(yī)學(xué)期刊和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)做到這點(diǎn)，但治療方案幾乎不可能趕上癌細(xì)胞的擴(kuò)散。
Charlie Rose：要在所有領(lǐng)域做到最好，包括世界各地正在進(jìn)行的癌癥試驗(yàn)，這似乎是不可能的任務(wù)。
Ned Sharpless：嗯，是的…
Charlie Rose：一個企業(yè)做的，為任何大學(xué)。
Ned Sharpless：是的，根本就是做不到的。要知道我們每天發(fā)表的研究論文有8000多種，你知道，沒有人能夠每天閱讀8000篇論文。所以我們發(fā)現(xiàn)我們提出的最新治療方案往往是基于過去的信息，落后了一兩年的信息。
然而，這正是適合Watson的任務(wù)。
Ned Sharpless：他們花了大約一個星期教Watson讀完全部醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)。
Charlie Rose：是的。
Ned Sharpless：這也不是很辛苦，Watson又花了一個星期讀完2500萬篇論文。然后，它在另一個中心掃描了臨床試驗(yàn)的網(wǎng)頁。一下子，它就擁有了一個癌癥專家需要知道的所有知識。
Charlie Rose：這是否讓你受到打擊了？
Ned Sharpless：哦，我完全懵了。
Watson證明了它能快速學(xué)習(xí)。但是，Sharpless博士還需要進(jìn)一步驗(yàn)證。他想試驗(yàn)Watson是否能找到他的團(tuán)隊在為腫瘤患者治療時發(fā)現(xiàn)的基因突變。
Ned Sharpless：我們在分子腫瘤會議中對1000名患者給出了他們所能做到的最好的建議和分析。所以這不是一個假想的演習(xí)。這些都是現(xiàn)實(shí)世界的患者，我們提供的都是確實(shí)的治療指導(dǎo)。在99%的病例中，Watson發(fā)現(xiàn)了與人類專家的發(fā)現(xiàn)相同的信息。這很讓人鼓舞。
Charlie Rose：這鼓舞了你對Watson的信心嗎？
Ned Sharpless：是啊，它也鼓勵了我對人類的信心。
Charlie Rose：是的。
Ned Sharpless：但是，或許更令人激動的是，在 30% 的病人中，Watson 發(fā)現(xiàn)了新的東西。也就是說，有大約 300 多人 Watson 找到了治療方法，但是一群認(rèn)真工作、好心好意的醫(yī)生沒有找到的。
Charlie Rose：原因是？
Ned Sharpless: 臨床試驗(yàn)兩周前才開始，一篇論文發(fā)表出來，誰都沒有看見——你知道，有種新的治療方法獲得批準(zhǔn)了——
Charlie Rose: 30% 的人？
Ned Sharpless: 是的，我以為只有 5% 呢……
Charlie Rose: 結(jié)果 Watson 發(fā)現(xiàn)了 30%？
Ned Sharpless: 是的。
Charlie Rose: 30%？
Ned Sharpless: 是的，是真的。根據(jù)我們的標(biāo)準(zhǔn)，如果我們早知道這樣的結(jié)果，我們當(dāng)初就會認(rèn)為這是可行的了。
Charlie Rose：他們什么時候告訴你關(guān)于Watson 實(shí)驗(yàn)的情況的？
Pam Sharpe: 他在1月的時候打電話給我。他說，我的序列已經(jīng)被發(fā)送到IBM 讓W(xué)atson 進(jìn)行研究。我說……
Charlie Rose：是你的基因序列？
Pam Sharpe: 對。我說，“像計算機(jī)在玩Jeopardy那樣嗎？”他回答，“對”。
Charlie Rose: 當(dāng)時你什么感受?
Pam Sharpe: 我當(dāng)時的想法是, “哇，那樣太酷了”。
Pam患有轉(zhuǎn)移性膀胱癌，8年來嘗試過許多不同的療法，但是并沒有痊愈。到了66歲，她已經(jīng)沒有什么選擇了。
Charlie Rose：那么對于你來說，當(dāng)時Watson 就是最好的選擇，因?yàn)槟阋呀?jīng)嘗試了別的所有選擇？
Pam Sharpe: 我進(jìn)行過標(biāo)準(zhǔn)的化療，也接受過臨床治療。我還選擇過處方化療，但是都沒有什么效果。
John Kelly: Watson要做什么。它看了上萬張圖像，知道哪些圖像代表正常情況，知道哪些是反常。它也能夠了解圖片中哪些地方的異常可能會帶來嚴(yán)重的問題。
[Billy Kim: 你知道，你昨天進(jìn)行了CT 掃描。顯然，你的癌癥有了一些改善。]
Pam Sharpe的醫(yī)生Billy Kim使用Watson來幫助自己制定下一步診療方案。
[Billy Kim:我可以向你展示W(wǎng)atson的主界面]
在Pam的腫瘤掃描照片中，Watson標(biāo)出了一段突變的基因，這是醫(yī)生此前沒有發(fā)現(xiàn)的。這讓他們可以制定新的治療方案。
Charlie Rose: Watson 都為你做了什么？
Pam Sharpe：或許是他延長了我的生命。我不知道我額外獲得了多少活下來的時間。
不過，在接受采訪后沒幾個月，Pam 還是因?yàn)楦腥救ナ懒?。她再也沒有機(jī)會去驗(yàn)證Watson調(diào)整的治療方案可以對她產(chǎn)生什么影響了。
Charlie Rose: 你怎么稱呼Watson? 醫(yī)生助理，醫(yī)生工具或者是醫(yī)生的診斷策劃？
Ned Sharpless: 對我來說，它好像是一種非常全面的工具。我認(rèn)為Watson更像是那種拯救生命的人。
Charlie Rose:如果要你評估現(xiàn)在的Watson，你認(rèn)為它達(dá)到了自己全部潛力的10%了嗎？還是25%或者50%？
John Kelly：噢，只能說發(fā)揮了很少比例的潛力。我認(rèn)為我們要做的事要花幾十年才能完成，現(xiàn)在我們才投入了幾年而已。
IBM向許多公司開放出租Watson的能力，在比如教育和交通等領(lǐng)域進(jìn)行測試。這使得Watson業(yè)務(wù)的收入實(shí)現(xiàn)增長，雖然同時Watson技術(shù)本身的規(guī)模在縮減?，F(xiàn)在，Watson可以被上傳到機(jī)器人的身體里，以學(xué)習(xí)新的技術(shù)來協(xié)助人類。像孩子一樣，Watson需要得到很好的教育，并能進(jìn)行實(shí)時的學(xué)習(xí)。
雖然別的一些公司正在嘗試開發(fā)接近人類智能水平的人工智能，但是，IBM的理念是要把Watson使用到一些具體的任務(wù)上去，并始終保持機(jī)器對人的依賴。不過，我們也拜訪了其他一些公司，這些地方的研究者正在開發(fā)更加獨(dú)立的AI。
