不僅會“計算”，還要能“思考” “在認知計算階段，并不是通過計算機編程，而是讓計算機能夠了解自然語言、能夠提供對人類的支持和幫助，具有自然語言的處理能力，來為我們提供建議和支持。”Harbour介紹說，沃森通過解讀非結構性數據，并且模擬人腦的感知來運作。人工智能所追求的最終目標不在于充當“工具”，而是要最終成為能夠理解人，擁有與人類類似的情感和思維方式，并且能夠幫助人的“顧問”。對于計算機而言，在能夠處理非結構性數據，可以解讀人類自然語言之后，更難的是“讀懂”隱藏在這些數據和語言之后的人。只有讀懂人，才能使沃森真正成為服務于各行各業(yè)的“助推器”，充當一個“顧問”的角色，而不是一個簡簡單單的“工具”。“認知計算會從基礎上支持人工智能的發(fā)展。”IBM杰出工程師、系統(tǒng)與科技事業(yè)部大中華區(qū)首席技術官李永輝說，“認知計算的特點在于從傳統(tǒng)的結構化數據的處理到未來的大數據、非結構化流動數據的處理，從原來簡單的數據查詢到未來發(fā)現數據、挖掘數據為重點。”感知人類的情緒，甚至像人類一樣擁有情感，是所有人工智能機器“擬人”的終極難題。在IBM的“大數據挖掘技術”支持下，在一段段支離破碎的自然語言背后，一個個具體的，有愛惡，有性格有偏好的人格形象，被漸漸地“扒”了出來。李永輝說，贏了第二次人機大戰(zhàn)以后，IBM就希望把Watson商品化，透過它的技術融入到IBM的產品，也結合不同的行業(yè)專家一起做。首先IBM選擇的是醫(yī)療行業(yè)，主要希望來解決人類目前解決不了的癌癥治療難題，或者說是為治癌癥提供一種建議。
不只是“工具”，還得是“顧問” “認知計算作為一個概念早已存在，但最近正在不斷取得突破，并將有可能深刻改變人類生活。”在沈曉衛(wèi)看來，在認知計算時代，計算機的運算處理能力將與人類的認知能力完美結合，完成人類或機器無法單獨完成的任務。沈曉衛(wèi)認為，認知計算的能力主要體現在四個層次：第一個層次是輔助能力。在認知計算系統(tǒng)的幫助下，人類的工作可以更加高，百科全書式的信息輔助和支撐，可以讓人類利用廣泛而深入的信息，成為各個領域的“資深專家”；第二個層次是理解能力。認知計算系統(tǒng)可以更好地理解我們的需求，并為我們提供相應的服務；第三個層次是決策能力；第四個層次是發(fā)現和洞察的能力，可以幫助人類發(fā)現當今計算技術無法發(fā)現的新洞察、新機遇及新價值。“認知計算系統(tǒng)的真正價值在于，可以從大量數據和信息中歸納出人們所需要的內容和知識，讓計算系統(tǒng)具備類似人腦的認知能力，從而幫助人類更快地發(fā)現新問題、新機遇以及新價值。”沈曉衛(wèi)說。沃森正是這樣一種認知技術，“沃森大廚”是 IBM 在食品領域探索和驗證其研究成果的一次嘗試，這項認知技術在人類社會的應用前景實際上要廣泛得多。IBM 副總裁、大中華區(qū)全球企業(yè)咨詢服務部合伙人詹森?凱利 (Jason Kelly) 認為：沃森在改變醫(yī)學教育和支付方式，加速科學研究發(fā)現，未來在零售、快消、旅游等行業(yè)都可以發(fā)揮價值。比如在醫(yī)學領域，實際上沃森已經在美國一些地區(qū)獲得了行醫(yī)執(zhí)照，可以通過口語對話方式，與臨床醫(yī)生診斷病情，甚至商議治療方案。在醫(yī)療項目中，“沃森”超級計算機的應用在于，能夠幫助醫(yī)生更好地診斷病人的疾病并能正確地回答醫(yī)生的疑難雜問。“沃森”超級計算機被培訓以掌握世界頂級醫(yī)學出版物上的醫(yī)學信息和資料；然后憑借這些信息和資料去匹配病人的癥狀、用藥史和診斷結果；最后形成一套完整的診斷和治療方案。由于“沃森”超級計算機能夠掌握現代醫(yī)學的海量信息，所以這一技術進展的意義也非常重大。“醫(yī)生這個職業(yè)一生需要學習很多，但是很多醫(yī)生走上工作崗位之后就沒有時間讀書讀資料了，他的知識也可能會很快老化，尤其是那些研究、發(fā)展特別快疾病。”鑒于強大的對自然語言的處理能力，沃森可以“幫”醫(yī)生讀這些書，而且讀得更快更多，并且永遠不會忘記。據IBM估計，如果想要與相關的醫(yī)學信息和資料保持同步，一位人類醫(yī)生每周需要花費160個小時閱讀這些信息和資料。“這種顧問是基于實證的，基于以往經驗的：一旦醫(yī)生提出一個療法，沃森可以幫助醫(yī)生查根據是什么，包括查詢基因組和相關的病例，幫助醫(yī)生證明這個療法是正確的。”Harbour介紹說，“沃森目前已經吸收消化2400多萬個醫(yī)療上的文獻，而且永遠不會忘掉。”雖然沃森已經可以充當“顧問”的角色幫助醫(yī)生。“然而，如果未來的某一天‘沃森’醫(yī)生能夠成為全世界最出色的診斷醫(yī)生，也并不是一件不可能的事情。”麻省理工學院斯隆管理學院教授埃里克·布萊恩約弗森甚至預測。理解沃森的關鍵，是這項技術實現了機器從“計算”到“思考”，再到“創(chuàng)造”的飛躍。
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