来自雪球&#xe6关注 转：沃森机器人正在成为全球最顶尖的医疗专家 家来源：奇点网在WIRED 健康大会上发言前，Kyu Rhee，IBM的首席健康官，从他的口袋里掏出了一个标志性的医疗设备：听诊器。世界上诞生的第一个听诊器是一款单声道听诊器，由法国医生雷奈克（René La ennec )发明的，距今已经有200年的历史了。在这二百年间，无论技术怎么发达，针对身体内部检查出现了各种各样的非侵入技术，但听诊器始终是最能代表「医生」的医疗设备。2012年一项研究表明：携带听诊器的医生显得更专业、更值得病人信赖。「令人惊奇的是，直至今天，医学在某些领域仍然使用听诊器，」Rhee说，「但是我相信，在未来的200年间，像沃森这样的认知机器人将会取代听诊器，成为未来医疗的一部分。」IBM的沃森机器人通过认知计算来吸收结构化和非结构化的数据，在此基础上产生结果。想要掌握一门学科，沃森首先要吸收海量的现存数据，然后由专家输入既定的问题和答案来对其进行训练。之后，沃森会被问到一个没有给出既定答案的问题，沃森要利用自己对问题的理解来列出上千种可行的答案，并且要为这些答案进行排序。沃森回答的越多，那么它理解的就越好。癌症治疗的新愿景听诊器已经存在了两个世纪之久，在这期间，医学已经发生了翻天覆地的变化。纪念斯隆-凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering）的主任医师Jose Balsega列出了自从沃森机器人出现以来在癌症治疗领域出现的快速改变。针对这些变化，医学领域每年都会出现数千篇文章。PET扫描、CAT扫描和超声图像等新的成像技术，都为癌症治疗带来了新希望。与此同时，基因组学的兴起使癌细胞测序和患者遗传学分析成为可能。60年代，医生对特定的疾病能只有两种诊断选择，但是今天的医生可能会有50种推荐和不推荐的不同治疗方案。纪念斯隆-凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering）沃森想要帮助医生治病可不是那么简单的，一开始就得老老实实地从「读书」开始。首先，沃森要先阅读所有可接触到的医学文献。同时，它还要阅读纪念斯隆-凯特琳医院的临床记录以及医生给出治疗方案的原因。对于沃森来说，它可以在几秒钟内阅读数百万的文字。同时，它还了解自然语言，包括医疗记录和期刊文章使用的连医生自己看着都头大的复杂语言。不但如此，沃森可不是只会「读书」的书呆子，它还能将学到的所有知识应用到新的案例中，并根据它知道的所有医疗知识给医生提出建议。例如，有一次我们把一个年轻肺癌患者的初步诊断数据拿给沃森「看」，沃森「看」了之后，推荐患者做个分子诊断，因为患者体内可能存在基因突变，这些突变会影响治疗方案的选择。当我们把患者的分子鉴定结果给沃森「看」之后，它发现患者体内的表皮生长因子受体（EGFR）基因上有突变位点。针对这种现象，目前医学界推荐的做法是使用药物厄洛替尼进行治疗。但最近一篇文章指出，在所有表皮生长因子受体基因出现的突变中，有一种情况药物厄洛替尼对它没有作用。凑巧的是，这种罕见的现象就出现在这个病例中。在全世界范围内，最多也只有10位医生知道这项新研究。但是，沃森不仅仅读过这项新的研究论文，它还能将病人的病情和这些新研究结合在一起，给医生的治疗提供正确的建议。而就是增强智能（augmented intelligence）在医疗应用中的一个典型例子--沃森能够非常迅速地接触到最新的医学文献，并在此基础上消化理解，给医生决定提供支持。纪念斯隆-凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering）在癌症治疗领域积攒了最丰富的专业知识和最尖端诊疗技术，沃森就是在这样的医院接受「培训」的。因为沃森是「盘踞」在云端的，沃森积累的认知计算的数据和资料以及它在纪念斯隆-凯特琳癌症中心与专家互动的学习经验，全世界范围内都可以接触到。所以不管纪念斯隆-凯特琳癌症中心的专家在哪里，只要有网络，便可以轻松获取沃森的认知能力和数据。2014年10月份，位于泰国曼谷的康民国际医院（Bumrungrad International Hospital），成为北美以外首家在癌症护理领域引进IBM沃森机器人的医院。从此之后，有沃森的云计算的支持，康民国际医院和纪念斯隆-凯特琳癌症中心便可以轻松互帮互助、共享癌症诊断信息。对于沃森来说，这也是有**的好处--它接触到的数据越多，它的理解力可以变得更广阔、更深刻。「在英国和美国，癌症护理是高度专业化的，」Rhee说，「但是在一些发展中国家，肿瘤学家非常少，与此同时他们却要治疗非常多的癌症患者。我们都知道，一个人是不可能掌握所有知识。沃森机器人的出现为我们提供了一个非常棒的机会--开放、共享全世界的癌症治疗信息，每个地区的人们都可以通过沃森来获得世界顶级的专业知识。」保存数据就是在保命当说起医疗数据的时候，我们首先想到的就是那些保存在纸上和电脑里的医疗记录。但伴随健康智能硬件的兴起，医疗数据的边界不断地被拓展。今年4月份，一款健康智能硬件记录的数据拯救了一个新泽西州男人的生命。这个男人在工作当中突发心脏病，医生从他的智能手机中提取心率数据，这些数据能够帮助医生排除不必要的诊断，所以医生能够迅速找到合适的治疗方法。医疗数据可不仅仅是医学期刊和医生输入电脑的医疗记录，我们的身体无时无刻不在产生海量的潜在医疗数据。但是目前来说，绝大部分的数据都处于「丢失」（lost）的状态--我们每天走了多少步、今天的心率怎么样、皮肤的温度是高还是低、今天都吃什么了等等这些数据，都只保存在本地、孤零零的几个设备和App里。沃森健康的欧洲负责人Matt Howard说，「对于我们来说，最重要的是数据的质量、控制和监管。正是这些因子之间的相互作用，使沃森健康成为一个非常有意思的理念。沃森可不是单单具备认知能力，它是认知能力和大数据、分析和决策的复杂相互作用。」为了获得匿名的健康数据，IBM和一些可穿戴健康设备和其他硬件的制造商合作，这其中包括Apple和Under Armor。海量的健康数据能够提升沃森对健康（health）的认知和理解，而不仅限于医疗护理（healthcare）。「我们一年大概做出15个有关于医疗护理的决定，但是每一天我们做出有关于健康的决定有1500个，」Kyu Rhee解释说，「比如说咖啡里放不放糖？今天吃不吃早餐？在哪里停车？爬不爬楼梯？今天给家人打不打电话？」Kyu RheeRhee可是个多面手，在医院里担任全职医生的同时，他兼任着医院内部的儿科医疗专家。Rhee自己说，他平均花在每个病人身上的时间是10到15分钟。即使是慢性疾病的患者，一年也很少和他们的医生呆到两个小时以上--而且有一半的时间都花在更新文件上。在缺少和医生充分交流的情况下，病人们无时无刻不在做出关于他们健康的重大决定，但他们往往缺少必需的信息。据统计，目前全世界范围内大约有 4亿人患有糖尿病，如此庞大的患者数量，医生肯定是顾不过来。就在近期，沃森和医疗设备制造商美敦力（Medtronic）合作，他们将联手解决糖尿病问题。美敦力通过它生产的血糖监测仪和胰岛素泵积累了1.25亿天的匿名记录。沃森会把这些匿名记录和其他海量的匿名健康数据相结合，并利用医疗知识进行解释。美敦力和IBM合作的目标是要创建一个能够追踪一系列影响因子的系统，为病人们该如何预测和避免低血糖的发作提供准确的信息。Howard 说「如果我们大规模地运用像沃森这样的『认知健康教练』来为病人提供糖尿病风险评分、锻炼指导、饮食推荐和其他高质量的信息，哪怕只推进一丁点，都会对整个医疗系统产生巨大的影响。」未来的医院是「活的」只有能够从结构性数据和非结构性数据中获取重要信息，并能举一反三的给出正确的结果，才是具备健全认知能力的表现。自从2015年IBM收购了Merge Technologies，沃森又具备了「看」影像资料的能力。而且这次收购，还给沃森收获了30亿张影像片子，这又**的充实了它的知识库。我们所需的信息各有不同--相比糖尿病患者，医生需要更多不同种类的信息。照顾生病住院的儿童也需要特殊的信息。阿尔德黑儿童医院（Alder Hey Children's Hospital）位于英国利物浦附近，近期他们正在进行一个雄心勃勃的项目--让医院「活」起来（Living Hospital）。他们的目的是使用高精度计算、传感器和最新的娱乐技术，为住院的儿童创造出一个灵敏的、反应快速的智能就医的环境。阿尔德黑儿童医院（Alder Hey Children's Hospital）这个医院计划开发一个可以将多种设备串联起来的app，然后在医院布满各种互动设备。这些设备不是出文字让患者看，而是能听懂小患者的话，还能回答他们的问题。「我们希望一个孩子能够问『我的房间是什么样子』、或者『我的手术会发生什么』」阿尔德黑儿童医院的临床创新的总监Ian Hennessey解释说。语义分析是过去五年中重要的技术突破，现在的「口袋」人工智能，如Siri、Cortana和Google Now语音识别的范围已经超出了简单的命令，现在它们可以利用云计算的处理能力和数据容量来探寻语音的意义并寻找答案。阿尔德黑儿童医院打造「Living Hospital」的第一步的重点就是提升病人的体验。目前，医院的App目前能够回答一些简单问题，大约占到所有问题的10%左右。像「最近的自动取款机在哪」、「手术前多久我能吃东西」。这些问题能够为医院的工作人员节省时间，并且在没有人手的情况下自动应答。下个阶段的目标就不仅仅是回答问题，还要知晓病人问问题的状态。Talkspace，一家在线医疗平台，他们把沃森已经训练成为一个可以通过病人使用的语言和语调来判断病人的压力水平和个人信息。知道病人是出于好奇还是恐惧提问的，有助于平稳病人的情绪。情绪稳定的病人睡得更香、自我感觉更好、也能提供更清楚的答案。沃森健全的认知要比住院和药物治疗对患者的效果深远的多。在恰当的设备和数据下，具备健全认知能力的沃森能够全天24小时保护生命健康。数据，以及解读数据的能力，将会成为21世纪最强大的药物。同时，沃森开创了新途径去了解病人，它将会成为本世纪的「听诊器」，这项变革性的技术在未来将会变得十分常见沃森与siri哪个更牛一些？_百度知道
沃森与siri哪个更牛一些？
我有更好的答案
肯定watson牛，waston可以看病答出诊疗方案，而siri被apple运营的回答一堆只有搜索引擎才能搜出来的问题
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来源：pconline 原创&
作者：Echo&
责任编辑：xujian1&
　　【PConline资讯】最近关于苹果的话题围绕的不仅仅在iPhone4s上，而是一个新的语音识别系统&siri&。从最初对这款系统的否定，再到疑问。不得不说，siri已经成为人们热门讨论的话题之一。因为就是这样一个语音识别系统把人工智能真正的带入了我们的生活。&　　关于Siri，我们先简单说下它的背景。siri发端于史上最大的人工智能项目：五角大楼的CALO项目。这个项目汇聚了全球人工智能方面的顶尖科研人员。计划的带头人说CALO是开始探索如何把&对话、自然语言理解、视觉、演说、机器学习、制定计划、理性思考、服务代表全部融合到一个模仿人类的助理中，帮助人们完成不同的事情。&然后就有了siri的出现。与siri的调侃　　如果我们说语音识别不算什么，但siri的区别是它不仅仅是一款语音识别系统，而是人工智能的创新。想想今年IBM的人机大战，人们都为了watson的智能惊讶欢呼。短短几个月后的今天，人工智能却进入了我们的手机，难道意义还不够重大？　　Siri通过网络链接到苹果后方强大的服务器，提供的完全的数据检索、词义解析等服务，而不仅仅停留在以往简单的语音识别方面。说白了，我们不应用用语音系统来定义Siri，其更像一个具有人工智能的私人秘书。显而易见，Siri和沃森等一样应该归于人工智能项目，而非语音项目。IBM Watson超级计算机　　Siri必须在有网络的情况下才能运行，是因为其需要连接后端的数据中心来寻找答案。IBM沃森在人机大战中轻松战胜两位出色的人类选手，同样依靠后端的服务器。所不同的是，苹果的数据中心是一对多服务，所以Siri服务均需连接至此。而沃森则是一对一服务，本身并不对外进行网络连接，数据检索完全依靠本身自带的庞大数据库来完成。　沃森在和人进行智力对决的时候，要求其在在3秒内处理海量并发任务和数据的同时实时分析信息――检索大约2亿页的内容（约一百万册书籍的价值），分析数以百万计的信息碎片，并且根据它寻找到的证据提供最佳答案。&沃森&计算系统是由IBM Power 750服务器组成的10机架计算群，运行LINUX操作系统，RAM为15兆字节。 该系统的每个节点都装有四架POWER 7芯片，每芯片均为8核4线程。因此沃森的每个节点都包含128线程，相当于128台电脑。这就意味着沃森包含了2880个Power 处理器内核，运行速度高达80万亿浮点。-----------------------------------------------------------------------------相关文章：竟如此聪明 iPhone 4S声控功能Siri详解IBM超级电脑&沃森&人机对决拉开序幕源于国防部项目！ 苹果Siri背后科技揭秘Watson驾到！IBM智慧地球发力人工智能-----------------------------------------------------------------------------
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聊天吐槽赢奖品人工智能元老痛批IBM：沃森是个骗局，这根本不是认知
作者 Roger Schank
李林 编译整理
一篇质疑IBM的旧文今天在HackerNews上火了起来，虽已时隔两年，这篇文章还是引起了网友们的强烈共鸣。
文章作者Roger Schank是AI领域元老人物，AAAI Fellow，曾任耶鲁大学人工智能项目负责人，创立了美国西北大学学习科学实验室，还曾在斯坦福任教。
他说，IBM在说谎，Watson就是一个骗局。
量子位搬运并翻译了他的文章：
△Roger Schank
昨天，我和一个老朋友聊天，想起了50年前我们聊过的一件事。
当时，我想跟他解释清楚我的工作是干什么的，他想理解让计算机“理解”为什么比关键词分析难那么多。我讲到了句子中隐含的概念，讲到句子由词构成但是人们思考时并不用词，而是要去理解隐含的意思。正是这些东西，计算机很难搞定。
50年过去了，人们想让计算机处理语言的时候，主流想法还是“关键词”。但是这一次，关键词党欺骗了大众，告诉他们这就睡思考，AI已经来了，还说我们应该恐惧或者激动。
我们那个年代，就在让计算机理解语言的路上有了很不错的进展，但是1984年，AI寒冬降临了。
导致AI寒冬的，就是许诺了太多AI其实做不到的事。当时推进的是专家系统，现在哪还有这个东西？资金枯竭了，自然语言处理（NLP）方面的真正工作也随之停滞。
人们仍然在推进关键词研究，因为Google等在用它做搜索。我们给词计数，能做出很不错的搜索，数据分析、机器学习也都是这样的东西。当然，你给词计了数，也就能做各种相关分析，用户就能了解哪些词是经常联系在一起的，然后用上这类信息。
现在，用户已经学会了适应Google。我们知道能搜什么不能搜什么，去Google输入的都是它很可能帮得上忙的东西。我们知道自己要寻找的是文本而不是答案。人们是从对话中学习的，但Google给不了，它可以用像Siri一样的东西假装对个话，但你问完去哪吃饭，就会觉得这些对话很无聊了。
但是，我担心的不是Google。它其实很好地满足了我们的需求。
我担心的，是IBM对他们的Watson项目夸大其词。他们最近有个鲍勃迪伦主演的广告让我很生气，要是不那么生气我简直要笑出来……我就直说了吧：Watson就是个骗局。我不是说它处理不了单词，它也确实可能对一些人有价值，但是这个广告，是欺诈性的。
△鲍勃迪伦出演的IBM广告
Ad Week是这么说的：
计算机说它每秒能阅读8亿页，识别出了鲍勃迪伦作品的关键主题，比如“时间流逝”和“爱情消逝”。
IBM的品牌内容和全球创意副总裁Ann Rubin告诉Adweek，他们需要通过这些广告，帮助人们理解认知计算的新世界。
“我们专注谈这个广告，但这不仅仅是一个广告，”Rubin说。 “这是IBM的一个观点，它贯穿于我们所有的营销，内部沟通之中，指导着我们如何与卖家和员工进行交流，它实际上涵盖了我们所做的一切。”
IBM表示，这一系列最新广告旨在帮助更广泛的受众——公司，决策者和软件开发人员——更好地了解沃森的工作方式。与传统编程的计算机不同，像沃森这样的认知系统能够理解，推理和学习。该公司表示，银行，保险，医疗保健和零售等行业均可受益。
Rubin说，在那些数据量庞大、难以发现关联的领域，沃森的能力“超越了”人类的大脑。
她说：“如果你接受这种认知计算的思想，你可以在思想上超越癌症，超越风险，超出怀疑，超越竞争对手。”
我是60年代的孩子，鲍勃迪伦的歌我记得很清楚。随便问问那个时代的任何人，没人会跟你说鲍勃迪伦那些歌的主题是“爱情消逝”。他是一名为抗争而歌唱的歌手，也歌唱生命中的艰难困苦，他是反战运动的一部分。爱情消逝？这是一台愚蠢的计算机数数的结果。Watson怎样才能看出来，鲍勃迪伦很多歌曲是反战运动的一部分？他说了很多次“anti-war”吗？他可能在歌里从来没说过。
我们来看看乐评网站怎么说：
在我们选出的鲍勃迪伦抗争歌曲No.1 “The Times They Are a-Changin”中，迪伦全力以赴，将1960年代的民间抗议运动和民权运动结合起来。短促的诗句以强有力的方式相互叠加，“There’s a battle outside and it is ragin’ / It’ll soon shake your windows and rattle your walls / For the times they are a-changin’,”等歌词，是标志性的迪伦宣言，可以超越时代。
但是他没有提到越南，没有提到民权，所以沃森不会知道他这些事情有关系。谈论某个主题，用词不难么直白，是很正常的，背景知识就很重要。
前几天我跟一个20多岁的年轻人聊鲍勃迪伦，他从没听说过这位歌手，对60年代也知之甚少。Watson也一样。如果你不知道语境，就无法理解这些词。
假设我告诉你，我听说一位朋友买了很多安眠药，我很担心。Watson会知道我们在谈自杀吗？会建议我们赶快过去和这位朋友聊聊吗？当然不会。
人们会在语境中理解，因为他们了解这个世界和人们生活中的真实问题，他们不给词计数。
再看看另一个网站对鲍勃迪伦的评论：
说鲍勃迪伦是民谣之父可能有点过了。但是，说这位歌手是20世纪最著名的反战和抗争歌曲作者之一是完全正确的，因此也很应该给他做一个“鲍勃迪伦十大抗争歌曲”榜单。这位歌手的歌曲风格经历了从反正统到乡村到流行再到民谣的改变，他依然是反对“老大哥”的开创性力量。
这是人类写的。我怎么看出来的？因为Watson从8亿页文本中给词计数得不出这种真正的结论。
当然，最让我生气的不是Watson，而是IBM说的那些话，就是上面Ad Week采访中的：
与传统编程的计算机不同，像沃森这样的认知系统能够理解，推理和学习。
Ann Rubin告诉Adweek，他们需要通过这些广告，帮助人们理解认知计算的新世界。
1984年，我写过一本叫《认知计算机》（The Cognitive Computer）的书。1981年，我创立了一家叫Cognitive Systems的公司。
IBM显然没读过我那时候写的东西，虽然他们倒是很喜欢我用过的词。
Watson并不能推理。只有当你有目标、计划、实现目标的方法，理解其他人可能拥有的信念，了解过去的经验，你才能够推理。
观点也很有用，Watson对ISIS的观点是什么？
这个问题很愚蠢吗？真正会思考的实体就会对ISIS有观点，狗没有，但是Watson还没有狗聪明，狗还知道该如何引起我的注意。
我在80年代开创了一个名叫Case Based Reasoning的领域，旨在让计算机能够对比新旧情况，然后修改它的结果。我们能够建造出一些有用的系统，对人类的学习方式也有了不少了解。那个时候，我是否觉得我们已经创造了能超越人类、即将觉醒自我意识的计算机？当然没有。我认为我们开始创造对人类更有用的计算机了。
希望IBM能淡化这种炒作，让人们了解Watson实际上能做什么，别再编造关于爱情消逝、超越癌症这类胡扯。IBM在说谎，他们需要停下来。
AI寒冬就要来了。
http://www.rogerschank.com/fraudulent-claims-made-by-IBM-about-Watson-and-AI
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　　【天极网手机频道】虽然人们普遍认为职场性别歧视已经消失，但实际上，这种观念至今仍然根深蒂固，就连给人工智能机器人分配工作时，我们都会不由自主地表现出这种观念。
　　职场性别歧视最集中的体现是：男性从事专业工作，女性的从事秘书工作。虽然职场女性如今的地位已经得到了极大提升，但性别歧视其实并未真正消失。
　　记者萝丝?埃弗莱斯(Rose Eveleth)表示，在律师事务所BakerHostetler聘用了一个名叫罗斯(ROSS)的人工智能“律师”后，这个颇为男性化的名字使之在人工智能世界中显得有些与众不同。
　　批评者曾经指出，包括Siri、Now、亚马逊Alexa、Cortana在内的人工智能助手都像是女性。有些人还试图为这一趋势开脱，他们指出，人们对女性声音的反应更加积极。
　　即便是没有语音功能的虚拟助手也被赋予了女性的身份。正如《纽约时报》去年所说，各种各样的收件箱助手都采用了女性化的名字，例如克拉拉、艾米、茱莉、克里斯托、珍妮、科劳、唐娜等。
　　而与此同时，人工智能律师却起名叫罗斯，而IBM的高端人工智能系统也被命名为沃森(Watson)。伦敦大学学院社会人类学家凯瑟琳?理查森(Kathleen Richardson)表示，多数完整的类人机器人同样是男性。
　　“我认为这可能反映出某些男性对女性的看法――他们认为女性并不算是完整的人类。”她说，“在他们眼中，女性是作用是可以复制的，但更加复杂的机器人必须是男性。”
　　(本文转自快科技)
（作者：新浪科技责任编辑：一夏末）
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