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人類第一首和ＡＩ合作的歌曲

IBM的沃森，為了證明人工智慧可以激發並與創造性思維融合，派沃森去做一些，沒有人類能做到的事情，分析數以千計的歌曲、歌詞、情緒、結構、文化數據因素、明星維持、諾貝爾演講等，沃森揭露了音樂和情感主題，給Alex更多洞察，能夠與更多粉絲產生共鳴。「not easy」這首歌成就了沃森，將其變成了創意社群中的聚集焦點，並且把它帶入了流行文化，證明了人工智慧，並不是在那兒來佔領這個世界，而是用以幫助，創造出更好的流行音樂。

Alex Da Kid 攜手IBM Watson創作故事揭秘

雖說Alex的靈感來源於很多不同的場景，但歸結於一點，這都源於現實生活，他在探索文化和音樂時，非常熱衷於深入到情緒層面，那時候談到數據可視化，也是以視覺的方式呈現數據，這樣我們就能了解數據、關聯數據從文化的角度來說，沃森分析了數百萬行的文本，包括維基百科文章、《紐約時報》頭版頭條，社交媒體、博客等等。其目的在於從中找出最流行的東西，並探索人們的思考方式。沃森還對入選美國billboards熱歌100排行榜的26000首歌曲的歌詞和作曲進行了分析，從中找到歌曲結構和情緒方面不為人知的模式，好比你有一百萬個分身，同時閱讀了一百萬本數據，甚至還包括不計其數的文章，社交媒體的內容和人們的日常對話，此前，這對於人們來說就是天方夜譚。Watson BEAT他能洞悉、解構音樂元素，讓音樂人根據想表達的情緒，隨心變換這些元素，技術至關重要，與沃森的合作，前景無可限量。根據沃森提供的數據，了解了世界各地的人們有著怎樣強烈的情感共鳴。對此，Alex開始思考「心碎」是一種怎樣的情感。為何會如此普遍，會在一定程度上影響到每一個人？這是值得我們每個人思考的問題。大數據？人工智慧都這麼厲害了嗎？

Watson 的前身「深藍」曾在20年前戰勝過國際象棋大師卡斯帕羅夫，變身 Watson 之後，2011年在美國版最強大腦《Jeopardy!》中一戰成名。去年 Watson 更亮相時尚盛典 Met Gala，為超模 Karolina Kurkova 打造了一款能感知推特粉絲情緒的智能禮服。

感知推特粉絲情緒的智能禮服

我們看一下，IBM中國上沃森都參與了哪些行業。（製造、保險、教育、音樂、醫療、零售、交通、時尚、環保等等）

個性化教育

保險

醫療

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數據可視化也就是說設計師在找意向圖的時候，沃森就像鳴人的多重影分身一樣，在各個設計網站、平台上協助設計師，找出有關主題的素材？

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也可能在做方案時，根據甲方的要求，可以分析出大量的設計方案出來？都說設計師最後拼的是文化、知識、品味、眼界...那麼沃森的知識面也太廣了吧？它可是連情感都可以分析出來的呀？那豈不是還具有空間感知能力？空間色彩的表達能力？等等，那如果擁有這個的話...

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我的天吶！

在小編當初在事務所工作的經驗來講，有時候為了找到幾張不錯的意向圖，要搜集好些種設計有關的網站，為了追求高質量、高審美又符合主題的意向圖，真的可能會花上一天時間，那麼如果有沃森協助的話，我就可以節約出很多時間，來做其他方面的事情，相當於成千上萬的你在搜集資料和素材。只要是重複性強、簡單易操作，搜集、整理數據的工作都有可能被代替，而且效率極高。所以申通快遞的機器人，它不知道困、不知道累、還會自己充電，不會有情緒，不會請假，「小黃」替代了分揀工的工作。

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對於創作型、創意型的職業，有沃森的幫助下，你做方案的時候，它能給你具體到你所想知道的一切素材與思路。對於創作者來講，沃森只能是輔助，並不能代替。最後還是要你自己總結和創作出來屬於自己的東西。人機互動工作模式的前景真是不可估量。對於未來又有哪些職業會不容易被替代的呢？微軟亞洲研究院院長洪小文說：AI可以做很多工作，但人類在很多方面仍然是無法取代的。因為人貴在有創造力，而AI目前在創造力上的進展尚無跡可尋。人類的每一天都在發揮創造力，並體現在各個方面，創造力不是一而再、再而三的重複性工作，是無法通過搜集數據來分析它的。比如人文工作，比如商業投資中的洞察力、判斷力，都是AI做不到的。AI可以通過分析數據來幫助人類做決定，但人類本身不可預測的創造力將很難被AI取代。

人類的創造力不是靠大數據，而是多半看小數據，甚至沒有數據。以愛因斯坦為例，他在100多年前提出了引力波的概念，而直到100多年後，科技得到了日新月異的顛覆式進步，我們才終於開始探測到引力波的數據；愛因斯坦能在沒有數據的情況下提出引力波，這就是人類的創造力。創造力是什麼？我們很難下結論，下一個創造力在哪裡，也仍然是未知，所以我認為現在的技術距離人工智慧擁有創造力還有很長的路要走。

最後推薦兩本書《人類簡史》《未來簡史》作者尤瓦爾·赫拉利

機器已經會學習了，那麼你還在不斷學習嗎？

無事閱往期

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