高血壓、心臟病、糖尿病和肥胖等慢性病是目前美國(guó)人致死致殘的主要原因，去年占美國(guó)2.9萬(wàn)億醫(yī)療支出的86%。此次Watson和CVS的合作重點(diǎn)就放在了慢病管理方面，雙方將利用Watson的自然語(yǔ)言處理能力，來(lái)協(xié)助醫(yī)生和藥師從多個(gè)信息源了解病人的情況，包括病歷、用藥、醫(yī)保報(bào)銷、移動(dòng)應(yīng)用、健身設(shè)備等等，然后根據(jù)這些信息作出建議。CVS今后將利用Watson的預(yù)測(cè)分析平臺(tái)，為自己藥店、小型連鎖診所以及PBM機(jī)構(gòu)Caremark的客戶提供服務(wù)。

 

　　CVS在全美擁有7800多家零售藥局、近1000家診所，以及超過(guò)7000萬(wàn)名會(huì)員（目前美國(guó)人口3.15億），龐大用戶群積累的數(shù)據(jù)是Watson大數(shù)據(jù)方案的絕好實(shí)驗(yàn)場(chǎng)。當(dāng)然Watson近兩年的發(fā)展也極快，IBM在去年年初花10億美金成立了Watson事業(yè)部，今年4月又成立了WatsonHealth。雖然雙方的合作細(xì)節(jié)目前還沒有公布，但是兩家的跨界牽手還是給了我們極大的想象空間。

 

 

　　那么在人工智能方面，Watson究竟有多厲害？為什么Watson有可能成為醫(yī)療診斷專家？下面我們就來(lái)走進(jìn)Watson！

 

　　Watson是IBM公司研發(fā)總部的一個(gè)小團(tuán)隊(duì)歷經(jīng)數(shù)十年努力開發(fā)出的智能機(jī)器人。IBM工程師最初著手打造人工智能的目的是為了讓機(jī)器參加智力游戲節(jié)目《Jeopardy！》，戰(zhàn)勝所有人類選手。為此人工智能必須對(duì)語(yǔ)言精通，包括微妙的韻律變化、引喻和雙關(guān)。Watson在2011年的勝利是人機(jī)對(duì)抗比賽的里程碑，但自那以后它就在不斷進(jìn)化。Watson的想法越來(lái)越富有創(chuàng)造力，設(shè)計(jì)更加貼切，因此它可以更好地滿足人們的需求。

 

　　目前工程師在訓(xùn)練Watson關(guān)于分子生物學(xué)和財(cái)務(wù)金融領(lǐng)域的知識(shí)，還教它寫食譜。另外，Watson還參與了石油勘探方面的工作實(shí)踐，并能幫助我們解決犯罪問(wèn)題。Wired網(wǎng)站預(yù)測(cè)，Watson將很快成為世界上最完美的醫(yī)學(xué)診斷專家。IBM介紹稱，Watson可以與我們的世界無(wú)縫銜接，已經(jīng)在17個(gè)國(guó)家的75個(gè)產(chǎn)業(yè)中發(fā)揮了作用。目前，成千上萬(wàn)的人正在自己的工作中使用與Watson有關(guān)的應(yīng)用程序。這樣一來(lái)，Watson就成了我們探索人類與智能機(jī)器關(guān)系的早期試驗(yàn)品。在與它的工作過(guò)程里，我們要解決這樣的問(wèn)題：我們需要智能機(jī)器為我們做什么？它們能填補(bǔ)什么空白？它們又會(huì)帶來(lái)什么恐懼？

 

　　偶然的靈光一閃才是解決哲學(xué)問(wèn)題最誠(chéng)實(shí)可靠的途徑。Watson的創(chuàng)造者中有很多人從這個(gè)項(xiàng)目啟動(dòng)之初就加入了進(jìn)來(lái)，他們對(duì)這臺(tái)人工智能機(jī)器的看法與泰格馬克截然不同。他們看到了Watson的成長(zhǎng)歷程，看到了它一點(diǎn)點(diǎn)學(xué)會(huì)新的技能，在失敗中得到經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。有些人甚至認(rèn)為與Watson的工作經(jīng)歷給他們帶來(lái)了私人感情，好像自己是父母而這臺(tái)機(jī)器是自己的孩子一般。去年十月，IBM將這個(gè)項(xiàng)目遷移到了一個(gè)環(huán)境更好的新辦公區(qū)，這讓W(xué)atson經(jīng)歷了與人類差不多的發(fā)展歷程：在郊外度過(guò)了具有家庭氛圍的早期研發(fā)階段，接著接受各種教育以便自己能夠適應(yīng)更為復(fù)雜的外界世界，最后為了賺錢而搬進(jìn)曼哈頓東村的辦公室并努力尋找工作。

 

　　IBM在全球有大約40萬(wàn)名雇員，但是其總部和研發(fā)中心卻遠(yuǎn)離硅谷。Watson項(xiàng)目就誕生于IBM研發(fā)中心，而最初給出這個(gè)想法的人是一名叫做費(fèi)魯奇（Ferrucci）的53歲工程師。費(fèi)魯奇是一個(gè)健談、可愛且熱情的人。研究生時(shí)，他就研發(fā)了一個(gè)叫做Brutus的程序：用戶給該程序一個(gè)主題，它就能完成一份原創(chuàng)小說(shuō)。在研發(fā)Watson時(shí)，研究人員試圖讓它學(xué)會(huì)語(yǔ)言。要想做到這一點(diǎn)，程序員需要用數(shù)學(xué)的辦法描述所有的概念。這在當(dāng)時(shí)聽起來(lái)有點(diǎn)像童話故事，甚至是一個(gè)不可能完成的任務(wù)。2007年，當(dāng)費(fèi)魯奇的團(tuán)隊(duì)開始工作時(shí)，他們利用了大數(shù)據(jù)技術(shù)的高效和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的算法。他們?yōu)閃atson系統(tǒng)上傳了大量的數(shù)據(jù)庫(kù)文本資料（百科全書、網(wǎng)頁(yè)和參考文本），并且打造了很多程序。這些程序可以詳細(xì)檢查不同領(lǐng)域的提示線索并生成候選答案。接著，Watson系統(tǒng)會(huì)權(quán)衡不同答案的可能性并對(duì)其進(jìn)行排序。

 

　　Watson的確具備人工智能的特征--它可以從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。每一次他根據(jù)《Jeopardy！》游戲檔案給出了正確答案后，它就會(huì)記住哪些程序在這類問(wèn)題上表現(xiàn)出色。工程師教它識(shí)別節(jié)目制作者使用的語(yǔ)言技巧，而Watson學(xué)會(huì)了如何更好地分析不同的提示和線索。日積月累，Watson的的回答速度越來(lái)越快，正確答題率也越來(lái)越高。到了2010年，它的正答率已經(jīng)和《Jeopardy！》游戲超級(jí)冠軍的水平相當(dāng)了。最開始的時(shí)候，程序員習(xí)慣于先給Watson提示再啟動(dòng)程序，這使得機(jī)器的應(yīng)答速度十分緩慢。最終IBM工程師優(yōu)化了流程，讓W(xué)atson的響應(yīng)時(shí)間降到了3秒鐘之內(nèi)。

 

　　引導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)語(yǔ)言是一個(gè)陌生領(lǐng)域。可是一旦Watson掌握了語(yǔ)言之后，它就能精讀人類全部的文化資料庫(kù)——人類為了向他人解釋這個(gè)世界而寫下的一切文字。Watson會(huì)平等的分析解讀人類的文化資料庫(kù)，不存在任何歧視和偏好。慢慢的，它熟練地掌握了信息挖掘工作，了解了那些人類曾經(jīng)熱衷卻最終拋于腦后的信息。當(dāng)然機(jī)器也會(huì)犯錯(cuò)，就像牙牙學(xué)語(yǔ)的孩子一樣。它也會(huì)讀錯(cuò)新的單詞，分不清現(xiàn)實(shí)與神話之間區(qū)別，還會(huì)曲解成年人清晰表達(dá)所傳遞的意思。

 

　　Watson第一次參加《Jeopardy！》游戲就要面對(duì)肯·詹寧斯（KenJennings）和布拉德·魯特（BradRutter）的挑戰(zhàn)。詹寧斯是該節(jié)目紀(jì)錄保持者，曾經(jīng)連續(xù)答對(duì)74道題。而魯特則是戰(zhàn)勝了詹寧斯的男人。據(jù)IBM計(jì)算，Watson有70%的機(jī)會(huì)獲勝。雖然過(guò)程小有波折，但是最后機(jī)器還是狂勝人類：Watson總計(jì)獲得超過(guò)7.7萬(wàn)美元的獎(jiǎng)金，是詹寧斯和魯特任何一個(gè)人獎(jiǎng)金數(shù)量的三倍以上。

 

　　隨后，人們發(fā)現(xiàn)Watson具有探索能力：它能尋找不同信息之間的聯(lián)系，然后將它們結(jié)合起來(lái)給出答案。IBM的夏季實(shí)習(xí)生編寫了一份程序，Watson從此學(xué)會(huì)了搜索互聯(lián)網(wǎng)來(lái)擴(kuò)展知識(shí)的能力。據(jù)說(shuō)從那天開始，Watson學(xué)會(huì)了罵人。

 

　　隨著時(shí)間發(fā)展，Watson的能力越來(lái)越強(qiáng)大。IBM收購(gòu)了一家澳大利亞公司，以便教會(huì)Watson情緒智商。一位計(jì)算機(jī)視覺專家則表示，他的工作是教會(huì)Watson如何看東西。后來(lái)，這臺(tái)人工智能機(jī)器不僅僅能給出問(wèn)題的答案，更可以生成假設(shè)和新的想法。從這個(gè)角度來(lái)看，Watson掌握了一種更高水平的人類思維活動(dòng)——創(chuàng)造力。

 

　　為統(tǒng)計(jì)模型尋找結(jié)局并將其與人類經(jīng)驗(yàn)相匹配，這正是計(jì)算機(jī)可以做的事情。而經(jīng)歷了《Jeopardy！》游戲的大勝之后，費(fèi)魯奇開始向全世界展示W(wǎng)atson。雖然全球各種活動(dòng)讓費(fèi)魯奇疲憊不堪，但是Watson終于成為了“公眾人物”。

 

　　其實(shí)，人們從Watson項(xiàng)目誕生之初就對(duì)其存在一個(gè)基本疑問(wèn)：Watson系統(tǒng)到底是什么？隨著它越來(lái)越出名，人們的疑惑也越來(lái)越大。Watson確實(shí)具有人類屬性：它能自己學(xué)習(xí)知識(shí)，還可以產(chǎn)生新的想法。有人問(wèn)費(fèi)魯奇的副手艾瑞克·布朗（EricBrown）Watson是否能夠通過(guò)圖靈測(cè)試（機(jī)器能否讓人類相信自己是人類），他認(rèn)為在特定高度局限環(huán)境中Watson可以做到。但從一般角度而言，Watson還差得遠(yuǎn)。相比Watson，其他機(jī)器在理解人類表達(dá)和探索現(xiàn)實(shí)世界方面表現(xiàn)的要先進(jìn)得多。如果Watson不能代表人工智能的前沿科技，那么它就依然只是一個(gè)可以與人類交互的罕見多用途智能機(jī)器罷了?？墒牵藗兛偸窍矚g給機(jī)器賦予人格。

 

　　Watson以機(jī)器人的面貌登上了電視節(jié)目，但它有名字這件事還是讓人覺得它好像是個(gè)人一般。上個(gè)月，IBM公司CEO吉尼·羅曼提（GinniRometty）在演講中稱Watson為“它”。可是沒過(guò)多久，她又在演講中改口稱之為“他”。她說(shuō)：“Watson可以瀏覽你的全部醫(yī)療記錄。他的老師是全世界最好的醫(yī)生。”Watson項(xiàng)目采用的是分割化模式，不同領(lǐng)域的專家負(fù)責(zé)教它自己領(lǐng)域的術(shù)語(yǔ)和專業(yè)知識(shí)，然后評(píng)估它是否能夠正確回答相關(guān)問(wèn)題?，F(xiàn)在Watson已經(jīng)掌握了足夠多的知識(shí)，他準(zhǔn)備好從事專業(yè)的工作了。

 

　　任何一個(gè)行業(yè)的專家都有自己獨(dú)到的成功之路，他們窮盡一生在專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)尋找捷徑，培養(yǎng)自己判斷事物時(shí)需要的直覺。智能機(jī)器和工程師對(duì)這種直覺非常好奇，他們想要整合所有的信息，通過(guò)測(cè)試將知識(shí)轉(zhuǎn)化成機(jī)器可以理解的數(shù)學(xué)公式和代碼。人們?cè)诂F(xiàn)實(shí)工作中遇到困難時(shí)會(huì)用直覺和經(jīng)驗(yàn)處理問(wèn)題，可這種直覺無(wú)法被寫成代碼輸入機(jī)器。

 

　　有的時(shí)候，Watson很想了解與自己一起工作的同事。IBM的工程師與一家石油勘探公司合作為Watson設(shè)計(jì)了一系列問(wèn)題。通過(guò)詢問(wèn)每個(gè)地質(zhì)學(xué)家這些問(wèn)題，Watson能夠了解這些科學(xué)家的風(fēng)險(xiǎn)偏好。然后系統(tǒng)會(huì)判斷出不同科學(xué)家的潛在偏見，進(jìn)而更好地評(píng)估他的推薦。一家名為ElementalPath的公司利用Watson的這種技術(shù)打造了一款可以提問(wèn)并回答的兒童恐龍玩具，這個(gè)玩具能夠了解兒童的興趣和理解力，根據(jù)不同情況給出合適的答案。

 

　　邁克·巴博拉克（MikeBarborak）是Watson團(tuán)隊(duì)的一名年輕工程師，他和同事為Watson編寫了一條最簡(jiǎn)短的程序規(guī)則：萬(wàn)物皆相聯(lián)系。此后他給Watson提供了一個(gè)醫(yī)學(xué)案例供它分析。這個(gè)案例并不長(zhǎng)，只是用幾句話描述了一個(gè)患有腫瘤的老太太前去醫(yī)生辦公室問(wèn)診的情況。Watson對(duì)案例中提供的線索做了大量分析搜索工作，這個(gè)規(guī)模是人類永遠(yuǎn)無(wú)法企及的。雖然機(jī)器并不太理解老太太遭受到的病痛，但它像醫(yī)生一樣發(fā)現(xiàn)了臨床報(bào)告之間的聯(lián)系并做出了正確的診斷。

 

　　如果利用這樣強(qiáng)大的技術(shù)為人類服務(wù)，我們能實(shí)現(xiàn)什么樣的壯舉？貝勒大學(xué)的癌癥生物學(xué)家勞倫斯·唐豪爾（LawrenceDonehower）畢生都在研究一種叫做p53的癌癥基因。人類已經(jīng)對(duì)這種基因研究多年，也取得了很多成果。勞倫斯估計(jì)，全世界所有腫瘤研究人員每年可能發(fā)現(xiàn)一個(gè)新的潛在標(biāo)靶藥物。Watson在短時(shí)間內(nèi)“閱讀”了全部7萬(wàn)份相關(guān)資料，然后發(fā)現(xiàn)了8個(gè)新的標(biāo)靶藥物?？茖W(xué)家此前也認(rèn)為Watson發(fā)現(xiàn)的這些標(biāo)靶很重要，但因?yàn)楣ぷ髁刻笠虼俗罱K放棄了對(duì)其深入研究。勞倫斯稱Watson的發(fā)現(xiàn)非常令人興奮。

 

　　從Watson研發(fā)人員的角度看，這個(gè)智能系統(tǒng)已經(jīng)成熟到可以獨(dú)立運(yùn)作了。他們感覺Watson這個(gè)“孩子”已經(jīng)長(zhǎng)大，可以離開家獨(dú)自出去闖蕩世界。人們一直擔(dān)心人工智能太強(qiáng)大，可以實(shí)現(xiàn)自主運(yùn)作。不過(guò)泰格馬克并不是太擔(dān)心，他認(rèn)為人類給予智能系統(tǒng)最基礎(chǔ)的“禮物”是專業(yè)知識(shí)。而專業(yè)知識(shí)越豐富，文明程度也就越高。

 

　　從機(jī)器的角度來(lái)看，人類急需幫助。在機(jī)器眼中，我們的想法狹隘且不完整，需要依賴經(jīng)驗(yàn)作出判斷而且缺乏足夠的信息和遠(yuǎn)見。費(fèi)魯奇表示人們對(duì)人工智能存在認(rèn)知偏差，他希望人工智能的崛起能讓人類警醒，認(rèn)識(shí)到自己的確需要幫助。

 

　　機(jī)器越精密，人類就越容易意識(shí)到自己的缺點(diǎn)和不足。電力部門在風(fēng)暴來(lái)臨時(shí)要重新分配資源，但他們采取的方式卻非常不科學(xué)。人類個(gè)體總是存在局限性，而精通合作Watson雖然不是超人這樣的神話，但卻能有組織有條理的完成分析和判斷。

 

　　IBM銷售Watson的方式主要有兩種：以商業(yè)服務(wù)模式銷售給大型公司；以技術(shù)專利許可模式允許創(chuàng)業(yè)企業(yè)使用Watson的技術(shù)。同時(shí)，他們還邀請(qǐng)潛在客戶來(lái)參觀這臺(tái)機(jī)器。