IBM Waton在不同領域的進行的人工智慧融合表現

人工智慧學家

作者：Jamie Lendino

翻譯：王益軍審校：心

所有人記得那個在節目中的Waston的表現，但是開始它的工作要更早，那是在2006年，三個IBM的工程師想出了一個想法，去為遊戲展示建造一個系統，其實幾十年前，早在70年代IBM已經研究自然語言處理和認識處理。

Waton系統在2011年主要有三種能力。第一種，它能理解無組織的文本，平常的時候，我們不用多想和自然就知道把句子，副詞，名詞等連接起來去懂得語言。Waton能讀懂人類創造的內容並且用其他系統不能做的方式來分析這些內容。接下來，Waton會提出自己的假設並把它返還。最後是管樂機器學習組件，這些組件並非強制編碼或者強制組合，而是隨著時間去學習「當你的在學校學習的時候，你的老師怎麼檢查你是否懂得你念的東西，」「他們會對於你的問題給予反饋，例如，滿分，或者部分給分或是不正確，接下來是你應該做的，Waton能梳理這些。

如今，Schneider說，經過了持續改進，Waton已經在四大類里包含了30個開源介面，這四大類包括語言，演講，願景和數據深入分析。Waton已經有能力像人讀懂那些毫無結構的數據，從中找出相關答案，見解和圖像。她開始舉出幾個能顯示Waton能力的例子，第一個無可爭議的是一癌症中心的合作，目標是將Waton訓練成像醫生一樣思考，去幫助腫瘤學家治療乳腺癌和直腸癌。IBM的團隊將各種醫學雜誌，臨床試驗結果，維基百科和教科書輸到Waton裡面，讓它學會醫學語言。

Waton能夠觀看病人的信息，並將其系統所知相關醫學知識對比，最後推薦治療方案。Schneider說現在還是醫生去決定如何使用這些信息，這不是人類與機器對決的問題，而是機器如何加強人類已經擁有的。在這類情況里，目標就是提供給醫生方案，這樣他們可免於長時間尋找相關資料上，這麼長的時間相當於多少科學研究發布被浪費掉啊。

下一個例子是音樂產業的應用,Quantone提供了許多音樂消費的深入數據，公司不僅像其他公司 PANDORA,Spotify 或者其他一些公司利用數據的方式，像音樂的曲風，音樂節拍的數量，還運用了Waton的技術，它同樣能處理無結構數據，像是唱片評價，藝術策劃，和自然語言分類。用戶在用Quantone的時候說，我在尋找邁克傑克遜的某一時期的歌曲，可以從這些無組織的數據中給予答案。

內容創造者也可以從人工智慧注入的程序中受益，Sampack能從演算法上和藝術上創造免稅版的樣本。其實就是一個免稅版的音樂樣本製造器，它利用Waton的音調分析能力將調的描述變成一個聲音樣本。

IBM最近還出版了一本食譜，Schneider說這事兒在它發生了之前你肯定不敢想像。書的名字叫與Waton一起做飯。Waton會分析食物的成分，找出結合的最好的營養部分，做出100種新的菜譜。它根本不需要再已有的食譜裡面搜索，而是通過你的需要創造100種新的食譜，剛開始的時候可能很普通，隨著時間推移，它能做的可能超出想像。

在藝術領域，最近舉行的與Stephon公司合作的Waton世界的展覽活動，接入了Waton的顏色入口。創造除了一系列有著Waton特徵的組畫，這次活動的目標是鼓勵創新，熱情和原創藝術。

最後，IBM與時尚先鋒Marchesa舉行了時尚活動，給Waton的一個任務是創造一個衣服的新的設計，要求必須天生屬於Marchesa和它的品牌。Waton用它的顏色偏差借口，從成千上萬的Marchesa圖片中，包括模特的照片，去尋找顏色如何調色。然後Inno360(一個waton生態合作者)用了幾個開放介面，從4000中面料上考慮。用那些從品牌中得到的設計，同時尋找那些能加入LED的面料,Waton得出了35中截然不同的選項。第三步再加入音調分析元素肯定能獲得滿堂彩。

人工智慧學家Aitists

人工智慧學家是權威的前沿科技媒體和研究機構，2016年2月成立人工智慧與互聯網進化實驗室（AIE Lab)，重點研究互聯網，人工智慧，腦科學，虛擬現實，機器人，移動互聯網等領域的未來發展趨勢和重大科學問題。

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