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IBM超級電腦“沃森”擊敗人類

2011-02-18
關鍵詞: PowerPC 超級電腦

 

    繼1997年IBM超級電腦“深藍”打敗國際象棋冠軍卡斯帕羅夫后,IBM另一臺名為“沃森”(Watson)的超級電腦再次擊敗人類。
 
    當時時間16日,在美國智力競猜節目《危險邊緣》(Jeopardy)第三場比賽中,沃森取得77147美元的成績,以三倍的巨大分數優勢力壓另兩位參賽選手肯·詹寧斯和布拉德·魯特,奪得這場人機大戰的冠軍。
 
    《紐約時報》評論稱,這場比賽對于IBM來說,不僅僅是為了成為公眾矚目的焦點或是贏得100萬美元的獎金,而是希望證明IBM在人工智能領域已經邁出了一大步,這些智能機器將來可以理解人類語言并做出反應,甚至不可避免地將取代一部分人。
 
“與未來的接觸”
    此次“沃森”參與的是美國最受歡迎的智力競猜節目《危險邊緣》,創立于1964年的該檔節目問題涉及地理、政治、歷史和體育等領域,選手搶答對一題可以獲得相對應的金錢,答錯就要倒扣,且選手必須要以問句的方式給出答案。
 
與之對擂的詹寧斯和魯特是該競猜節目有史以來最強的選手,詹寧斯曾經連續獲勝74場,而魯特是累計獎金額最高的參賽選手,獎金超過325萬美元。
 
    在第一天比賽結束時,“沃森”和魯特打成平手,都拿到了5000美元的成績。而進入第二天的比賽時,“沃森”開始顯現出優勢,分數極速躥升,35734美元的成績已經將詹寧斯和魯特甩在身后。在昨日最后一場比賽中,“沃森”拿到了41413美元,以77147美元的總成績成為冠軍,而詹寧斯和魯特分別只有24000美元和21600美元。
 
    雖然被“沃森”打敗,但兩位選手顯然更看重過程。詹寧斯稱,自己度過了一段美好時光,并會好好回味,“這與比賽結果無關,而是你已經與未來在接觸。”
 
    IBM表示,“沃森”獲得的100萬美元獎金將全部捐獻給慈善機構,而詹寧斯和魯特也將捐出一半的獎金。
 
中國IBM實驗室參與研發
 
     套用《危險邊緣》的問題模式提問:一臺在《危險邊緣》中獲勝的機器。答案就是:誰是“沃森”。那么究竟“沃森”是誰?
 
    4年前,IBM的研發團隊計劃研發一種能夠理解人類語言,并能利用已知信息給出最佳答案的電腦,這種計算機系統不僅要能聽懂不同口音的發音,還需要能理解包括俚語和雙關語等語言在內的復雜表述,并剔除一些錯誤信息,而最后IBM制造出了現在這臺以創辦人沃森名字命名的超級電腦。
 
    據了解,“沃森”數據庫中包括辭海和《世界圖書百科全書》等數百萬份資料,而構成“沃森”的是90臺Power 7服務器,占地面積接近一個房間,每臺服務器中擁有4個8核Power 7處理器,使得其能在3秒鐘之內檢索數億頁的材料并給出答案。
 
    IBM中國研究院資深研究員、參與“沃森”研發的潘越向早報記者表示,“深藍”是在有限規則內快速深度計算,而不是需要大量知識。而沃森則是需要理解人類語言,這些具有模糊性和歧義性,并且需要大量的知識庫,這就是沃森優越之處。
 
    其實沃森并不與互聯網相連,其給出的答案都是從現有知識庫中搜索處理獲得,但這并不意味著沃森的知識只局限于現有容量中,“沃森具有自動獲取知識的功能,可以通過人類輸入的材料進行學習。”潘越說道。
 
不過,目前“沃森”的官方語言是英語,意味著如果你用其他語言交流,那你就一無所獲。
 
     潘越還透露,全球共有4個IBM實驗室參與了研發,包括中國、美國、以色列和日本。中國實驗室主要負責核心算法,包括結構化信息,尤其是幫助排除愚蠢答案,還負責改進學習算法。
 
并非十分完美
 
     雖然“沃森”擁有海量存儲和極快速的響應時間,但并不代表“沃森”能百戰百勝。
 
    在第一天的比賽中,“沃森”曾經重復了此前選手的錯誤答案。在昨日比賽的最后階段中,類別是美國城市的題目中,問一座城市擁有兩座機場,最大的一個機場以二戰英雄命名,第二大機場以二戰一場戰役命名。當時詹寧斯和魯特均壓上了最大的賭注,而“沃森”則只押上了947美元。
 
    結果,兩位人類選手都給出了正確答案,芝加哥。而“沃森”卻說出了多倫多,引來一片笑聲。節目主持人特里貝克調侃稱,看來“沃森”不知道多倫多是加拿大城市,要在地理上好好補補課。
 
    之前曾有人質疑“沃森”是否具有學習能力,以便在每場比賽后逐步改進。潘越承認,目前“沃森”的確缺少實時學習功能,可能會重復別人的錯誤。
 
據介紹,“沃森”從學習和訓練中學到最優決策模型,在研發時,IBM的團隊便給它《危險邊緣》的樣題和答案,它便能從中學習,但此舉也影響到了“沃森”的判斷,以“多倫多”為例,因為根據以往《危險邊緣》的題目,答題類別對于解答幫助不大,所以“沃森”并未在意“美國城市”這個范疇,而他備選的答案中有芝加哥。
 
      如果沃森能夠連接互聯網,將會發生什么?是否會真正變成百科全書。潘越認為,目前網上信息質量難以保證,讓沃森學習的話可能會帶來更多錯誤,“不過我們在考慮開發可靠性評價系統,讓機器決定是否采納。”
 
    潘越認為,目前人工智能領域一般都是側重于某一學科,“比如深藍是熟悉邏輯運算,而沃森是擅長于回答問題,還有些機器人擅長模仿人類動作。”潘越表示,目前的技術還無法研究出能綜合各種能力,并像人類一樣活動的智能機器人,也沒有哪一個計算機能通過圖靈測試,該測試是一種測試機器是不是具備人類智能的方法。
 
     潘越告訴早報記者,“沃森”今后會應用于醫療、在線客服和商業智能方面。這些應用在技術上仍需要改進,“沃森”要學會如何在不同領域間快速切換。而“沃森”在各個領域中實現性能的時間長短視乎不同的領域。
 
    《紐約時報》稱,IBM計劃與哥倫比亞大學和馬里蘭大學合作,推出醫生助理服務,將允許醫生向機器人助手進行咨詢。同時還計劃與語音、圖像識別技術公司紐恩斯(Nuance)合作,以增加語言識別功能,最快將在18個月內推出。
 
      除醫療領域外,IBM還計劃與出版商合作,以為消費者提供購買咨詢和技術支持的服務。
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