【編者按】美國(guó)街頭已出現(xiàn)無人駕駛汽車譬正！

上周五斧与，美國(guó)華盛頓的街頭出現(xiàn)了一輛名叫“Olli”的車子梗擅。外形雖四四方方促军、中規(guī)中矩短即，但四角圓潤(rùn)的設(shè)計(jì)讓Olli看起來還是蠻可愛的，不過你能猜到它是一輛無人駕駛汽車嗎?

IBM聯(lián)合Local Motors推出的olli無人駕駛汽車

Olli是由IBM和汽車設(shè)計(jì)公司Local Motors聯(lián)合推出的無人駕駛汽車等灾，它最多能容納12名乘客宜抓，車子內(nèi)部還裝有模擬人類語言的發(fā)音裝置，旅途中你可以向車子發(fā)出各種各樣的提問莫金，比如說矫第， “還有多長(zhǎng)時(shí)間到目的地啊?”，“你為啥停車啊?”等等洽咬。千萬不要害怕Olli會(huì)是個(gè)暴脾氣的大爺浑擎，相反它是個(gè)脾氣很溫順的伙計(jì)，基本可以做到對(duì)答如流橙围，有問必答沼死。知道Olli為什么這么聰明又貼心嗎?這一切都要?dú)w功于車內(nèi)搭載的IBM Watson認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)。

Watson是什么?

Watson的名字取自IBM創(chuàng)始人托馬斯·約翰·沃森崔赌，可謂“一站成名”意蛀。5年前，Watson入圍了美國(guó)CBS「Jeopardy!」(中譯：危險(xiǎn)邊緣)益智問答游戲的總決賽健芭，在不聯(lián)網(wǎng)的情況下县钥，完全處在與人類日常的環(huán)境當(dāng)中秀姐，去聽、理解若贮、并搶答囊扳，最終以77147分的成績(jī)戰(zhàn)勝兩位人類選手，贏得頭獎(jiǎng)100萬美金兜看，成為該節(jié)目最新出爐的紀(jì)錄保持者。(現(xiàn)場(chǎng)實(shí)錄狭瞎，戳下面視頻就看得到哦!)

既然Watson這么厲害细移，那它到底是什么?Watson是IBM推出的認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)，它利用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來挖掘大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)內(nèi)含的重要價(jià)值熊锭。

眾所周知弧轧，傳統(tǒng)計(jì)算解決方案起源于20世紀(jì)40年代，以數(shù)學(xué)原理為基礎(chǔ)俯态，基于一些規(guī)則和邏輯進(jìn)行編程跃览，以便導(dǎo)出數(shù)學(xué)上的精確答案。傳統(tǒng)計(jì)算解決方案通常遵循一種嚴(yán)格的決策樹方法玻桶，但面對(duì)如今海量的大數(shù)據(jù)昧挚，以及基于證據(jù)決策的更為復(fù)雜的需求，這種嚴(yán)格的方法通常無能為力假盼，或是無法跟上可用信息的累積程度肢糜。

簡(jiǎn)單來說，Watson的技術(shù)核心在于其認(rèn)知計(jì)算功能惋探，它有如下三個(gè)特點(diǎn)：

對(duì)自然語言的識(shí)別秃停。Watson可以理解人說的語言而不只是關(guān)鍵字;

對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理。比如數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)有一定的格式抗海，屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)丹伙。而一篇論文一篇博客沒有固定格式，因?yàn)槟壳坝?jì)算機(jī)只能理解結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)葫羡，因此面對(duì)人類個(gè)性化的作品恼五，它完全“束手無策”。但具備認(rèn)知計(jì)算功能的Watson不一樣哭懈，它可以閱讀唤冈，理解并學(xué)習(xí)世界上存在的海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);

機(jī)器學(xué)習(xí)。Watson會(huì)隨著數(shù)據(jù)的積累和人的訓(xùn)練越來越聰明银伟。

目前我們所接觸到的新聞報(bào)道你虹、研究報(bào)告、社交網(wǎng)絡(luò)彤避、企業(yè)系統(tǒng)信息等80%的內(nèi)容都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)傅物，Watson更像是鋼鐵俠Tony Stark的個(gè)人助手賈維斯夯辖，它能聽懂你說的每一句話，可以和你聊各種話題董饰，針對(duì)不同問題給出多種解決方案蒿褂。

Watson + 汽車=?

其實(shí)通過前面的介紹，我們不難理解人工智能和認(rèn)知計(jì)算之間的異同卒暂。人工智能重在研制一種能夠?qū)崿F(xiàn)人類認(rèn)知功能的人工機(jī)器啄栓，而認(rèn)識(shí)計(jì)算則更多在研究可以模擬人類的認(rèn)知功能的計(jì)算原理和方法。既然現(xiàn)在包括英特爾乏根、高通卜判、英偉達(dá)在內(nèi)的芯片供應(yīng)商都在基于深度學(xué)習(xí)的人工智能領(lǐng)域傾注了相當(dāng)?shù)木拓?cái)力，那顯然 IBM有了Watson這樣的認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)俄躺，肯定也不會(huì)放棄在汽車領(lǐng)域秀肌肉的機(jī)會(huì)众攻。

今年1月份的北美國(guó)際車展上，通過一段視頻亲沃，IBM展示了其對(duì)自動(dòng)駕駛汽車及車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的暢想条稍，而開著一輛配置了Watson服務(wù)的車子到底有著怎樣的體驗(yàn)，通過這段視頻袋员，我們也真切地感受得到悟惰。

視頻中，一名男子邊開車邊和Watson閑聊痘嫉，而Watson通常會(huì)將信息直接顯示在車載娛樂系統(tǒng)上吁巫。Watson控制著音樂播放系統(tǒng)，它會(huì)告訴你最近你都在聽這位歌手的哪些作品鞋族，他/她在附近是否有演唱會(huì)…當(dāng)然Watson還會(huì)根據(jù)實(shí)時(shí)天氣狀況規(guī)劃行駛線路龟夜，為你推薦附近的商場(chǎng)或參觀。整個(gè)對(duì)話的氣氛非常輕松自然芹助，Watson不僅對(duì)答如流堂湖，偶爾也會(huì)直言不諱地說出一些有見地的觀點(diǎn)來。

按照IBM官方提供的信息状土，由于Watson是完全基于云端的服務(wù)无蜂，因此它不會(huì)控制類似轉(zhuǎn)向、防碰撞等車內(nèi)重要的子系統(tǒng)蒙谓，所以你也完全不必?fù)?dān)心一旦斷網(wǎng)斥季，車子會(huì)朝著路邊的電線桿撞上去。而且Watson具備自然語言處理能力累驮，它遠(yuǎn)比依靠手機(jī)進(jìn)行操作的CarPlay和Android Auto自帶的語音識(shí)別功能強(qiáng)大的多酣倾。

IBM Watson的云端服務(wù)器

年初在接受記者采訪時(shí)，IBM認(rèn)知解決方案負(fù)責(zé)人Adam Steinberg表示谤专，“IBM正在和幾家主機(jī)廠商談合作事宜躁锡，但具體名錄暫時(shí)不方便透露午绳。盡管Watson需要強(qiáng)大的芯片處理平臺(tái)支持，但現(xiàn)有各品牌的車機(jī)系統(tǒng)適配都沒有問題”映之。不過現(xiàn)在我們已經(jīng)知道本田拦焚、斯巴魯、Local Motor已經(jīng)和IBM達(dá)成合作協(xié)議颜要，將利用Watson的認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)改進(jìn)斯巴魯?shù)摹窫yeSight」安全駕駛輔助系統(tǒng)荣吻。而IBM和Local Motors合作開發(fā)的第一輛無人駕駛車Olli也于上周四開始在首都華盛頓正式運(yùn)營(yíng)。今年三月量奸，IBM宣布將為本田F1賽車配備了Waston平臺(tái)的相關(guān)技術(shù)押辽。

IBM聯(lián)合Local Motors推出的olli無人駕駛汽車

此外，IBM還公布了一項(xiàng)主題為「人車新關(guān)系」的調(diào)研結(jié)果呼雨。該調(diào)研對(duì)全球16個(gè)國(guó)家超過16000名消費(fèi)者進(jìn)行了問卷調(diào)查，詢問了他們對(duì)“未來10年如何使用汽車”問題的看法馋首。結(jié)果顯示凑魔，除了自動(dòng)駕駛，消費(fèi)者最感興趣的是具有自我能力的車子鳞皂，即能夠自動(dòng)駕駛壶碴，不用車主干涉即可前往4S店維修，車內(nèi)認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)能夠?qū)W習(xí)并模仿駕駛員行為習(xí)慣愧增，了解車子和周圍環(huán)境的基本特征…

可以預(yù)見的是撼予，IBM聯(lián)手Local Motors推出的第一臺(tái)無人駕駛汽車olli，即是IBM對(duì)未來在汽車領(lǐng)域發(fā)展的探索悟民，同時(shí)也是對(duì)Watson認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)大規(guī)模商業(yè)化的測(cè)試準(zhǔn)備坝辫。 IBM 物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總監(jiān)Bret Greenstein認(rèn)為這是一種全新的人車互動(dòng)的方式，這也是人與車建立互信機(jī)制的實(shí)驗(yàn)射亏。畢竟當(dāng)你想到你乘坐的車子是機(jī)器在開的時(shí)候近忙，心里犯嘀咕或者有緊張情緒在所難免，而Watson所扮演的角色在這場(chǎng)實(shí)驗(yàn)中至關(guān)重要智润。

我們先嘗試著推測(cè)下Watson會(huì)采取哪些有效措施及舍，來改變消費(fèi)者乘坐無人駕駛汽車體驗(yàn)，打消乘客的恐懼心理窟绷，甚至讓整個(gè)過程更愉悅一些锯玛。

1. 別怕，無論你問了多么蠢的問題兼蜈，Watson都會(huì)搭理你;

破冰的最好方式是把Watson當(dāng)成出租車師傅攘残，你完全可以像和Siri或者Alexa對(duì)話一樣和Watson聊天。告訴它为狸，“Watson肯腕，我想去三里屯SOHO”献宫。可能很多時(shí)候在搭出租車的時(shí)候缆月，你會(huì)一言不語拭愁，但和Watson在一起你完全不用擔(dān)心自己的問題很蠢。你可以問問它践涧，“Watson侣娄，你為啥在這兒停啊?”，“前頭有事故了么?”或者“明天天氣怎么樣啊?”岩视。其實(shí)這種隨心所欲提問題的方式可以增強(qiáng)乘客的安全感苇硫，也會(huì)提高人車的互信程度。

2. Watson得了解乘客的心思;

其實(shí)不光是你的問題對(duì)車子來說是重要的數(shù)據(jù)颓蛀，乘客的語氣同樣值得推敲境薪。假設(shè)你聽起來有點(diǎn)緊張，可能是因?yàn)槟阍趽?dān)心車子開得太快了鹰坐。這個(gè)時(shí)候好啸，覺察到乘客情緒變化的Watson要開始減速了。IBM希望每個(gè)走出olli的乘客都面帶微笑迷啄，那是不是Watson還得學(xué)點(diǎn)逗人開心的絕技?

3. Watson得保證每位乘客不遲到(當(dāng)然也要靈活變通);

當(dāng)你早上走進(jìn)olli渊季，告訴Watson你需要在9：15到達(dá)單位，根據(jù)后臺(tái)儲(chǔ)存的用戶數(shù)據(jù)罚渐，Watson馬上會(huì)知道該在哪里停車却汉。假設(shè)車內(nèi)還有四位同行的乘客，Watson會(huì)根據(jù)所有人的目的地和通勤時(shí)間規(guī)劃路線荷并，保證大家按時(shí)到崗合砂。可能有時(shí)候你想在沿途的干洗店停車把要洗的衣服送進(jìn)去源织，但 Watson會(huì)綜合考慮所有因素(比如中途停車會(huì)遲到)既穆，可能會(huì)建議明天早10分鐘接你。

4. Watson得告訴乘客儀表臺(tái)上亮起的紅燈是啥意思;

Greenstein在接受采訪時(shí)曾提到雀鹃，IBM目前正在和北美幻工、歐洲、亞洲的主機(jī)廠合作黎茎，預(yù)計(jì)在1~4年內(nèi)把基于Watson認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)打造的車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)投放市場(chǎng)囊颅。除語音交互、自動(dòng)駕駛傅瞻、簡(jiǎn)潔的用戶體驗(yàn)之外刺勇，很多車企表示希望能使用戶車輛的維修和診斷體驗(yàn)更好些，特別是當(dāng)故障出現(xiàn)時(shí)，不只是亮起紅燈這么簡(jiǎn)單觅氢。

其實(shí)有了Watson宝辛，很多小白司機(jī)和車機(jī)電腦的距離完全消失了。一旦發(fā)現(xiàn)車上有警示紅燈亮起虐恋，你可以直接問Watson枕泽，“Watson，這個(gè)紅燈亮了是咋回事兒啊?”馒符。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和內(nèi)嵌的傳感器掰站，Watson可能會(huì)預(yù)測(cè)問題所在，然后它會(huì)問你淘砌，“需要我?guī)湍阍?S店預(yù)約維修嗎?”涧谓，這樣的功能的確很貼心。

Watson是怎么工作的?

看過Watson在汽車上的應(yīng)用之后厦浦，你一定很好奇olli無人駕駛汽車上的Watson是如何跟乘客對(duì)答如流的瑟捺，它又是如何通過學(xué)習(xí)變得更聰明的?我們都知道，Watson及其認(rèn)知能力可以反映人類專業(yè)知識(shí)中的一些關(guān)鍵認(rèn)知元素棺榔，這些系統(tǒng)能夠像人類一樣思考并推斷問題瓶堕。人類在理解某件事情并進(jìn)行決策時(shí)，會(huì)經(jīng)過四個(gè)關(guān)鍵步驟：

「觀察」掷豺，觀察可見的現(xiàn)象和有形的證據(jù);

「推斷」捞烟，根據(jù)已有知識(shí)來理解所見之事薄声，然后就其中的含義做出一些假設(shè);

「評(píng)估」当船，判斷某個(gè)假設(shè)的對(duì)錯(cuò);

「決策」，選擇最佳選項(xiàng)默辨，并據(jù)此采取行動(dòng)德频。

經(jīng)過觀察、評(píng)估及決策這一過程之后缩幸，人類將成為專家壹置。與此相同，Watson等認(rèn)知系統(tǒng)表谊，也會(huì)使用類似的流程對(duì)讀入的信息進(jìn)行推論钞护。但優(yōu)于人類的是，認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)能夠高速爆办、大規(guī)模地進(jìn)行這個(gè)流程揩臊。

Q: Watson是如何理解問題并提出解決方案的呢?

前面已經(jīng)提到，目前我們接觸的80%的信息都屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)鬼痹，而Watson使用自然語言落余，由語法規(guī)則、上下文環(huán)境與文化約束榕吨。自然語言的特點(diǎn)是含蓄幔私、模糊涎舔、復(fù)雜并且難以處理。人類語言難以理解菠山，某些習(xí)語更是十分具有挑戰(zhàn)性哮互，更別提同一種語言各地還摻雜了大量的方言。當(dāng)談到文本時(shí)蔫卦，Watson不僅像搜索引擎那樣進(jìn)行關(guān)鍵字匹配或查找同義詞券豺，而且會(huì)像人去解讀文本。它會(huì)從語法桨座、關(guān)系和結(jié)構(gòu)上進(jìn)行斷句读黑，辨別文本的語義和含義。此外破讨，Watson還能夠理解上下文環(huán)境丛晦，嘗試解讀使用者話語的真正內(nèi)涵，利用這種邏輯來提取合乎邏輯的回應(yīng)提陶，并且利用更為廣泛的語義模型和算法烫沙，來推斷可能的答案。

Q: Watson又是如何學(xué)習(xí)的呢?

當(dāng)Watson在某個(gè)特定領(lǐng)域開始工作的時(shí)候隙笆，它會(huì)學(xué)習(xí)相應(yīng)的語言锌蓄、術(shù)語以及該領(lǐng)域中的思維模式。以癌癥為例撑柔，癌癥有許多不同的類型瘸爽，每種類型都有不同的癥狀和治療方案。然而除了癌癥铅忿，其他疾病也可能出現(xiàn)類似癥狀剪决。治療可能會(huì)有副作用，并由于多種因素影響檀训，副作用因人而異柑潦。Watson會(huì)基于醫(yī)療實(shí)踐和該領(lǐng)域內(nèi)多達(dá)數(shù)千頁的最優(yōu)秀技術(shù)文獻(xiàn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估，由此Watson能識(shí)別最佳記錄方案阅窝，以供醫(yī)生在為患者進(jìn)行治療時(shí)選擇梯俘。

在專家的指導(dǎo)下，Watson會(huì)為“掌握”某個(gè)特定領(lǐng)域收集所需知識(shí)坞龙，我們稱之為“知識(shí)語料庫”霎挚。語料庫收集從裝載文獻(xiàn)的相關(guān)部分開始。語料庫構(gòu)建還需要一些人工干涉叙冕，這樣才能對(duì)信息進(jìn)行精選橱柒，并且摒棄所有對(duì)問題領(lǐng)域而言所有過期的、欠考慮的或者是不重要的信息。接下來主靡，Watson會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理盲外，構(gòu)建索引和其他元數(shù)據(jù)，以便能夠更高效地利用內(nèi)容否艺。與此同時(shí)棺蛾，Watson會(huì)創(chuàng)建一個(gè)知識(shí)圖譜，以便幫助更準(zhǔn)確地回答問題盒苛。在攝取語料庫之后怜俐，Watson需要接受人類專家的培訓(xùn)，學(xué)習(xí)如何理解信息邓尤。為了幫助Watson學(xué)習(xí)如何最佳響應(yīng)拍鲤，并且獲得發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模型的能力。

Watson合作伙伴和專家會(huì)通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法來訓(xùn)練它汞扎。專家會(huì)把訓(xùn)練數(shù)據(jù)以基本問答形式上傳到Watson季稳。這并非意在為Watson提供所有問題的明確答案，而是教會(huì)它這個(gè)領(lǐng)域中數(shù)據(jù)含義所對(duì)應(yīng)的語言模式澈魄。在接受了問答訓(xùn)練之后景鼠，Watson會(huì)通過持續(xù)交互繼續(xù)學(xué)習(xí)，用戶和Watson之間的交互會(huì)定期由專家進(jìn)行審核痹扇，并將反饋輸入到系統(tǒng)中铛漓，幫助Watson更好地理解信息。同樣鲫构，新信息發(fā)布后浓恶，Watson會(huì)進(jìn)行更新，以便更夠不斷適應(yīng)任何特定領(lǐng)域中知識(shí)和語言闡釋方面的變化芬迄。

Watson并非成熟的認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)

只要看過5年前的那場(chǎng)決賽裙闪，Watson的表現(xiàn)任誰都會(huì)為之一驚蒙玩。但不可否認(rèn)的是瘤贷，把Watson變?yōu)樯虡I(yè)中實(shí)用工具的路，IBM走得并不順∩鹋伲現(xiàn)在 IBM并沒有把Watson作為一個(gè)整體的認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)出售招惜，也就是說我們今天談?wù)摰腤atson已經(jīng)不再是當(dāng)年參加Jeopardy決賽拿下頭獎(jiǎng)的 Watson了，它的功能被拆分成像語言識(shí)別服務(wù)等40個(gè)不同的部分抗钻。商業(yè)團(tuán)體可以根據(jù)自己的需求付費(fèi)租賃棚泛，由IBM開放不同功能對(duì)應(yīng)的API端口。

有批評(píng)人士指出褒述，并沒有證據(jù)指出IBM在過去的五年里利用Watson的認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)做出了什么值得驕傲的成績(jī)牢米，相反傳統(tǒng)IT業(yè)務(wù)的縮水讓IBM急于投入到新興云技術(shù)平臺(tái)的搭建，而IBM借助的依然是Watson5年前Jeopardy決賽“一站成名”的光環(huán)。

目前對(duì)IBM最大的挑戰(zhàn)在于郊舅，Watson的認(rèn)知計(jì)算能力當(dāng)面對(duì)遠(yuǎn)比競(jìng)賽題庫更復(fù)雜的的信息時(shí)妒槐，能否給出有意義的回答。對(duì)某些客戶而言席赂，Watson的表現(xiàn)似乎并不盡如人意吮铭。

三年前，美國(guó)德州大學(xué)安德森癌癥中心開始嘗試訓(xùn)練Watson來辨別病人的不同癥狀颅停，幫助醫(yī)生進(jìn)行更好地診斷和提供較妥帖的治療方案谓晌。按照德州大學(xué)醫(yī)學(xué)院教授Lynda Chin說法，“Watson并沒有如預(yù)期般表現(xiàn)出色癞揉，要實(shí)現(xiàn)之前計(jì)劃的效果很難纸肉。事實(shí)證明，要讓一臺(tái)贏得競(jìng)賽的超級(jí)計(jì)算機(jī)一夜之間變成腫瘤學(xué)專家喊熟，現(xiàn)在來看毁靶，可能性不大”。

出現(xiàn)這樣的情況逊移，一部分原因在于對(duì)現(xiàn)實(shí)生活數(shù)據(jù)的“消化”出了問題预吆。因?yàn)橥ㄟ^攝取和組織的方式要閱讀和理解醫(yī)學(xué)相關(guān)的文獻(xiàn)，對(duì)計(jì)算機(jī)而言不是件容易事胳泉。此外拐叉，還有一個(gè)更深層次的認(rèn)識(shí)論問題：Jeopardy競(jìng)賽的問題都是有正確答案的，但在醫(yī)學(xué)世界里扇商，診斷的結(jié)果通常只是信息比較充分的觀點(diǎn)罷了厨棒，不存在絕對(duì)的對(duì)錯(cuò)。

不過IBM已經(jīng)在嘗試通過「WatsonPaths」可視化工具將這套認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)變得更透明些桑趴，以便讓客戶了解到它是如何形成某個(gè)結(jié)論的盟拨。甚至 IBM將Watson決策的全部審核路徑內(nèi)嵌于系統(tǒng)中，這樣對(duì)訓(xùn)練Watson的認(rèn)知能力盔连，了解其獲取數(shù)據(jù)的方式大有裨益琢账。即使成果并不理想，德州大學(xué)醫(yī)學(xué)院教授Lynda Chin也表示凰染，“通過訓(xùn)練和學(xué)習(xí)蟆蔫，相信Watson有能力實(shí)現(xiàn)之前預(yù)期的功能”。

毫無疑問捏诫，在這場(chǎng)AI競(jìng)賽中凿芦，Watson在多個(gè)領(lǐng)域的可擴(kuò)展式語料庫是IBM的有力武器之一。而5年前的"一站成名"讓W(xué)atson在業(yè)界的名氣與日俱增连定，但如果要實(shí)現(xiàn)Watson的大規(guī)模商業(yè)化铝框，IBM似乎還要更努力一些，畢竟是該兌現(xiàn)承諾的時(shí)候了褒侧。

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