從人工智能到新材料 IBM發布五大創新科技
原創【51CTO.com原創稿件】在2019 IBM中國論壇(think Summit)上,IBM展現了其在各大領域新的研究成果,人工智能辯手Project Debater,與“5 in 5”科技秀 (IBM未來五年五大創新趨勢),吸引了記者的關注。
人工智能辯手Project Debater
IBM想要做一個能夠跟人進行辯論的機器,于是有了Project Debater科研項目。1959年IBM啟動下棋機器人項目,1992年機器戰勝人類棋手,1997年,IBM研發的超級計算機深藍(Deep Blue)在國際象棋比賽中擊敗了世界冠軍,2011年Watson在益智游戲節目中擊敗了兩位人類冠軍。縱觀IBM在AI領域的研究歷程可以發現,人工智能的發展與IBM的挑戰精神息息相關。
Project Debater是由IBM Research開發的AI項目,由IBM研究院以色列海法實驗室于2011年提出。與傳統辯論相同,Debater與人類辯手各有4分鐘陳述自己的論點,4分鐘反駁對方論點,2分鐘總結陳詞。
IBM研究院人工智能技術副總裁Aya Soffer表示:“這樣的辯論與競爭,更多的目的是溝通,而不是誰輸誰贏。我們用兩種方式來衡量誰‘贏’,一是誰對觀眾的立場帶來更多的改變,也就是辯論前和辯論后對辯題支持人數的變化,二是哪個辯手豐富了你的知識。” 從往期辯論賽的數據來看,人類辯手對辯題立場的影響更大,有30%的現場觀眾改變立場,而有55%的觀眾從機器的辯論中獲得了更多的知識。機器能夠賦予人們更多的知識,這是AI的意義。
Project Debater有三大創新能力突破:
一是數據驅動的辯論文稿的生成和表達能力。Debater能夠消化海量語料庫,針對給定的有爭議的簡短主題描述,撰寫結構良好的演講內容,并清晰且有針對性地表達出來,甚至還會適時地展現幽默感。
二是口語理解能力,能夠順利的實時交流,能夠識別長段連續口語中隱含的重要概念和觀點,模擬人類邊聽、邊想、邊講。
三是模擬人類的困境,通過獨特的知識圖譜來模擬人類的矛盾和困境,使系統能夠做知識和推理方面的整合,根據需要提出有原則的論點,像人類一樣從例子中學習。
IBM正在努力推動人工智能技術的前沿發展,最終目標還是將Project Debater應用到各行業領域中去。實際上,Project Debater的運作流程都圍繞著決策,每個行業都離不開決策的支持。Project Debater的潛在應用領域包括:金融顧問,通過Debater給受眾提供風險和盈利分析,用以支持或反對金融分析師的金融投資選擇;政策,例如政府是否需要推行新的稅收政策,以及選民將對新政策產生怎樣的反應;企業決策,通過Debater拓寬思路,在關鍵決策中考慮到更多關鍵因素;律師,借助Debater來尋找相關案件,或借助Debater模擬法庭辯論來分析優勢和劣勢。此外,公共事務決策、人才和教育等諸多領域都是Project Debater的潛在應用領域,Debater能夠為決策提供基于事實、沒有人為偏見的觀點,這種普適性使其具有廣泛的應用前景,未來可期。
未來五年 改變世界的五大創新技術
從2006年至今,對未來五年的五大創新預測成為IBM的傳統項目。今年的5in5更接地氣,IBM預測下一個五年,改變世界的新發明分別是:數字孿生子,信息透明預警,微生物組基因圖譜,AI傳感器,和新型塑料回收技術。從種子到貨架,再到塑料回收,這五大技術的應用場景與人們的食品供應鏈和生存環境休戚相關。
數字孿生子
數字孿生的概念并不新鮮,IBM為何在今年將數字孿生子列為5in5中的頭一個呢?傳統的農業運作中極少有人會兼顧生產與信息社會的數據對接,采用數字化技術對農業全方位數據采集,模擬出虛擬農場,可以讓農場主與銀行系統建立聯系,利用收集到的數據準確地預測作物產量,為銀行和金融機構提供授予信貸所需的數據,從而幫助農民實現拓展。
IBM中國研究院院長林詠華表示:數字孿生子就像物理農場的一個“數字雙胞胎”,能夠把物理世界用虛擬的數字方式360°地展示出來。它融合了雷達衛星數據和高精度衛星圖像的深度學習,可以進行10平方米精度的農作物健康監控及產量預估。同時,通過衛星圖像、風速、氣溫、濕度以及氣壓傳感器獲得的海量數據,疊加上物理模型進行多維度的深度學習,能夠對土壤濕度進行預測,幫助農場主進行有效的干旱預測、澆灌管理。它不僅能使農民受益,還可以用于輔助政府制定政策,幫助食品分銷商監控農作物,也可以幫助衛生組織更早地收到干旱和蟲害預警。
除了農業外,數字孿生子能夠賦能更多行業進行更高效的數字化重塑,邁入進化之旅。
IBM信息透明預警
盡管現代物流體系十分發達,然而食品供應鏈各環節之間依然存在信息透明度低、管理不高效、不及時等問題,從而造成極大的食品資源浪費,甚至威脅人們的生命健康。
IBM信息透明預警技術將在未來五年綜合運用三大科技:高度安全的區塊鏈技術,以及物聯網和人工智能,幫助我們對食品供應鏈進行全新的優化,解決兩大問題:一、減少供應鏈中的無謂浪費;二、保障貨架上水果的安全和新鮮度,提高用戶的購買體驗。
- 區塊鏈:可以實時、確切、可信地記錄整個食品供應鏈從種植,到市場需求,再到供給的數據。
- 物聯網:從農田到市場,追蹤和檢測食物的參數,例如新鮮度,有無污染,甚至造假。
- 人工智能:可以分析流經系統的大量數據,充分優化食品供應鏈,預測消費者需求,從而輔助種植、生產以及分配系統的決策,做出必要的預警。
信息透明預警技術使食物更新鮮,幫助人類實現食物“零浪費”。當然,除了食品行業,信息透明預警技術可以應用在任何供應鏈場景。
微生物組基因圖譜
IBM的科學家們利用三年時間收錄了500TB復雜微生物群的數據,包含了過去20年人類發現的所有微生物基因組數據,憑借從TB級復雜實驗數據中獲得的洞察力,通過繪制微生物組基因圖譜,能夠幫助人類免受有害細菌的侵害。
利用基因測序,研究人員可以隨時隨地在食品生產或交付的任何場所描繪微生物組,再通過龐大的微生物參考數據庫的分析模型,在短時間內分析出食物中存在的所有對人類健康有威脅的微生物。IBM的科學家們還為此開發了用于大規模微生物研究的云服務,支持不同領域科學家的有效協作。
除了食品檢測場景,微生物組基因圖譜技術在藥品的有效性評估、抗生素研究以及農業等領域都有廣泛的應用。
AI傳感器
五年后食品的檢測將不再需要幾天,而是幾秒即可完成。IBM T. J. Watson 研究中心杰出工程師閔紅表示:IBM研究人員正在開發功能強大的便攜式AI傳感器——IBM Crypto Anchor Verifier,它可以在任何可能出現食源性病原體的地方進行檢測。這些移動式細菌傳感器可將病原體檢測的速度從幾天時間縮短到幾秒鐘,讓食品供應鏈上下游的人們可檢測有害的大腸桿菌(E.coli)或沙門氏菌(Salmonella),以避免細菌的爆發。
便攜式AI傳感器可與手機攝像頭配合使用。五年之內,全世界的農民、食品加工商、食品商店,以及數十億的家庭廚師將能輕松檢測食物中的危險污染物。他們所需的僅僅是帶有AI傳感器的手機或工作臺。
新型塑料回收技術
近幾年,塑料危機不斷加劇,全球每年生產超過2.27億噸塑料,其中四分之一由PET制成。IBM發明了一種壓力反應器,采用一種名為VolCat的新回收方法,能夠再生PET,解決塑料回收問題。作為一種催化化學工藝,VolCat可將某些塑料(聚酯,Polyesters)分解成為可直接送入塑料制造機器、用于生產新產品的物質。
IBM Almaden 研究中心杰出研究員、材料發現和創新部門主管Bob Allen表示,VolCat處理廢舊塑料是非常低成本的,具有成本效益,VolCat的流程也非常簡單,現階段IBM正在和一些生產企業做試點項目,試點之后的技術和經濟性的相關數據,能夠幫助我們更好地進行成本分析。
可與預料,未來五年,垃圾處理和塑料制品生產的方式將被徹底改變。
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