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　　2011年在智力問答節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》中一戰(zhàn)成名后，IBM的超級(jí)電腦沃森一直未脫離人們關(guān)注的視野。目前，IBM已經(jīng)將這臺(tái)超級(jí)電腦應(yīng)用于醫(yī)療和金融等領(lǐng)域，而根據(jù)最新消息，IBM還將利用沃森設(shè)計(jì)移動(dòng)版客戶服務(wù)應(yīng)用。通過這一應(yīng)用，消費(fèi)者無須再與客戶服務(wù)中心聯(lián)系以獲得建議，而是直接向沃森提問即可。

　　基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的沃森，為我們提供了人工智能的新思路，同時(shí)，在大數(shù)據(jù)的價(jià)值和應(yīng)用方面也給我們以啟示。7月25日，參與沃森研發(fā)的IBM中國(guó)研究院信息管理與醫(yī)療健康首席科學(xué)家潘越做客IC咖啡北京站，向大家講述了超級(jí)電腦沃森背后的秘密。

　　瞄準(zhǔn)自然語言處理

　　如果你去看一下2011年沃森和兩名人類選手的比賽視頻，一定會(huì)對(duì)沃森的“機(jī)智”欽佩不已。比賽中，沃森與兩名人類選手短兵相接，你來我往，戰(zhàn)得不亦樂乎。現(xiàn)場(chǎng)的觀眾也對(duì)他們的精彩表現(xiàn)報(bào)以熱烈的掌聲。

　　而在回答問題時(shí)，除了那種機(jī)器合成的略顯刻板的聲音，你幾乎看不出沃森與其他選手有什么不同。事實(shí)上，沃森比其他選手更聰明，最終以明顯優(yōu)勢(shì)贏得了比賽。

　　那么，沃森究竟是怎么做到這一切的？

　　如果了解了其背后的技術(shù)原理，你不禁會(huì)對(duì)科學(xué)家的智慧感到驚嘆。

　　潘越表示，《危險(xiǎn)邊緣》中的問題，不僅是開放式的，而且還是嵌套式的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。比如：一個(gè)美國(guó)的城市，這個(gè)城市最大的機(jī)場(chǎng)是以二戰(zhàn)一位英雄命名的，第二大機(jī)場(chǎng)是以二戰(zhàn)一場(chǎng)戰(zhàn)役命名的。每個(gè)問題都涉及到多方面的知識(shí)。

　　潘越介紹說，一開始，科學(xué)家們的想法是建立一個(gè)包含所有答案的數(shù)據(jù)庫，但由于問題的開放性，建立這樣一個(gè)數(shù)據(jù)庫顯然是不可能完成的任務(wù)。

　　由于《危險(xiǎn)邊緣》的題目分不同的類型，因此，科學(xué)家又考慮能否建立某個(gè)類型的數(shù)據(jù)庫。但他們通過統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，《危險(xiǎn)邊緣》在過去的歷史中，一共積累了20多萬個(gè)問題，包含2500多個(gè)類型，出現(xiàn)頻率最高的類型，占比不超過3%，而出現(xiàn)頻率排名前十的類型之和，占比也不超過20%。所以，建立某一個(gè)類型數(shù)據(jù)庫的想法也很難行得通。

　　最終研究人員決定，不建立數(shù)據(jù)庫，而是讓電腦直接處理自然語言，然后去尋找答案。

　　勝利的秘密

　　接下來，科學(xué)家開始對(duì)人類的思維邏輯進(jìn)行分析。潘越介紹說，當(dāng)人碰到一個(gè)復(fù)雜的問題時(shí)，首先要做的是去理解這個(gè)問題，然后會(huì)針對(duì)這個(gè)問題尋找答案，尋找到備選答案之后，還要為每個(gè)備選的答案尋找證據(jù)，然后對(duì)證據(jù)進(jìn)行分析，最后才會(huì)確定正確答案。

　　遵循這一思路，科學(xué)家在沃森研制中也采取了這種分步的策略。

　　潘越表示，沃森在回答一個(gè)問題時(shí)，會(huì)分為幾個(gè)步驟。第一步是對(duì)問題進(jìn)行分析，包括問題中的人物、時(shí)間、地點(diǎn)等命名實(shí)體，期待得到的答案的類型是什么以及命名實(shí)體和答案之間的關(guān)系是什么，等等。

　　完成第一步之后，沃森會(huì)把分析得出的關(guān)鍵詞和命名實(shí)體做備選答案的生成，通過搜索，將段落里面的句法樹和命名實(shí)體抽出來，作為備選答案。

　　第三步，沃森要為備選答案尋找證據(jù)。這也是一個(gè)搜索的過程。沃森會(huì)把備選答案作為關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，得到很多文章的段落，然后再進(jìn)行分析，從多個(gè)維度對(duì)備選答案進(jìn)行打分。

　　“驗(yàn)證一個(gè)備選答案，會(huì)有100多個(gè)不同的維度，沃森對(duì)這100多個(gè)維度進(jìn)行評(píng)分，再折算成一個(gè)分?jǐn)?shù)，然后對(duì)備選答案進(jìn)行排序。”潘越說。

　　因此，在沃森“機(jī)智”的背后，是海量的、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠?jì)算。演講中潘越舉了這樣一個(gè)例子：在細(xì)胞分裂中，有絲分裂分開了細(xì)胞核，而細(xì)胞分裂分開了包圍在細(xì)胞核周圍的這種液體。

　　在理解了這個(gè)問題之后，沃森通過不同的搜獲及抽取策略，會(huì)生成很多備選答案，如細(xì)胞器、細(xì)胞質(zhì)、液泡、等離子體、線粒體。對(duì)每一個(gè)備選答案，都要從不同維度去評(píng)價(jià)其是否正確。通過上述方法，綜合各種類型判斷的技術(shù)，沃森得到了這樣一個(gè)答案：細(xì)胞質(zhì)是一種包圍在細(xì)胞核周圍的流體。

　　接下來，沃森還要通過文本挖掘的方式，比較流體和液體這兩個(gè)詞匯。最終對(duì)細(xì)胞質(zhì)是不是液體有一個(gè)判斷，然后提供一個(gè)概率值，用于表示這一判斷的置信度。

　　潘越介紹說，置信度對(duì)于沃森的意義是，在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)作出恰當(dāng)?shù)倪x擇。比如，當(dāng)沃森遙遙領(lǐng)先對(duì)手時(shí)，即使對(duì)問題的答案有較高置信度，也未必會(huì)回答，因?yàn)檫@時(shí)候沃森采取的策略比較保守，保證不失分就可以了。而當(dāng)沃森的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)不明顯時(shí)，雖然答案的置信度低一些，但沃森也會(huì)采取比較激進(jìn)的策略。“我們通過置信度管理風(fēng)險(xiǎn)和制定游戲策略。”潘越說。

　　IBM花費(fèi)如此大精力研發(fā)沃森，顯然不僅僅是在智力問答節(jié)目中出風(fēng)頭，更為看重的是沃森的商業(yè)應(yīng)用。潘越表示，醫(yī)療衛(wèi)生是沃森重要的應(yīng)用領(lǐng)域。“醫(yī)學(xué)知識(shí)十分龐雜，就連專業(yè)人士也很難全部掌握。如果能夠讓機(jī)器去掌握這些醫(yī)學(xué)知識(shí)，就可以幫助醫(yī)生去作診斷。”

　　沃森的另一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域是金融。潘越表示，沃森可以對(duì)相關(guān)的信息，特別是文本信息進(jìn)行處理，然后作出投資決策。

　　不過潘越也指出，沃森所代表的“深度問答”，只是人工智能的方向之一，此外，人工智能需要突破的領(lǐng)域還有圖像的識(shí)別，運(yùn)動(dòng)的協(xié)調(diào)，以及如何理解人類語言中的概念。這些都需要科學(xué)家們進(jìn)一步的努力。