IBM首席創(chuàng)新官：人工智能的終極用途是準確預測未來

（Bernard Meyerson 博士）

作為 IBM 的首席創(chuàng)新官，Bernard Meyerson 博士的工作就是觀察未來。IBM 花了 250 億美元來收購和完善 Watson 系統(tǒng)，那么這樣一個花費高昂的系統(tǒng)，最大的用處是什么呢？

Meyerson 表示：“它最頂級的用處，就是準確預測未來，讓你能夠從根本上改變歷史的進程。因為它能夠預知即將發(fā)生的事情，讓你有機會在不喜歡的事情到來之前改變它的發(fā)展路徑。你可以減輕或消除負面的結(jié)果，讓事情往積極的方面發(fā)展。”

他給了幾個例子來作說明。

|挽救生病的早產(chǎn)兒

救治生病的早產(chǎn)兒最困難的部分，在于他們的免疫系統(tǒng)沒有發(fā)育完全。感染了嚴重疾病的早產(chǎn)兒，往往無法在早期表現(xiàn)出癥狀，提前給醫(yī)生和護士發(fā)出警告，而關(guān)鍵癥狀很可能在他們生病逝去的前一刻才表現(xiàn)出來，那時救活的幾率就很小了。

IBM Watson 與多倫多的一所醫(yī)院合作，分析大量因感染而死亡的早產(chǎn)兒數(shù)據(jù)，試圖找出早期可觀察的警示信號。他們發(fā)現(xiàn)，通常在死亡前 24 小時開始，這些嬰兒的心率開始偏離正常值。

這一結(jié)果就可以給醫(yī)院很大的參考，未來醫(yī)院可以監(jiān)測心率，一旦發(fā)現(xiàn)異常，就能有足夠的時間利用抗生素讓嬰兒顯示出明顯的感染癥狀來。

|防止飛機從天上落下來

人們的生命系于重要的機械系統(tǒng)上，比如乘坐飛機等交通工具出行、大型機械為城市居民供能等。傳統(tǒng)機械操作員往往是進行定期的維修工作，并寄希望于在維修日到達之前，這些機械不會突然崩掉?，F(xiàn)在，這些機器安裝了成千上萬的傳感器，來提供早期的失誤預警。

但問題是，通常“高危預警”是累積到一定等級才會發(fā)出，通常累積到二級、三級或四級事故。

但如果人工智能可以從低等級事故癥狀中偵測出一定的模式，它就可以在事故發(fā)生的一周或兩周之前預測出問題，那么工作人員就可以提前把正在服役的設備挪出來，及時進行維修。

這一點在大型設備維護方面是很重要的，不像把一個街邊的摩托車拖走維修那么簡單，“如果是飛機飛行過程中，或用來產(chǎn)生百萬瓦特電力的大型的風力渦輪機，突然失靈了，這個問題就大了”，Meyerson 說道。

|防止銀行詐騙

2013 年 2 月的某天上午，幾名黑客在阿聯(lián)酋的一個銀行開了幾個新帳戶，并且辦理了幾百張 ATM 卡。他們將詐騙來的 4500 萬美金轉(zhuǎn)移到這些賬戶里，隨即在當天下午讓散布世界其他地區(qū)的共犯將這些錢提現(xiàn)。

雖然之后這些詐騙犯被捉住了，但 Meyerson 認為人工智能可以在一開始就預防這樣的事情發(fā)生。

人工智能系統(tǒng)的一個特點，就是通過觀察來學習正常交易是什么樣的。“當事情偏離了正常模式，比如 全球同時發(fā)生某些賬號的大量提現(xiàn)，那么系統(tǒng)將立馬鎖住這些賬號的活動，它不會讓這樣的事情繼續(xù)發(fā)生“，Meyerson 說道。

他認為，這樣的銀行詐騙案，顯示出商業(yè)需要用智能系統(tǒng)保護自己，來對抗全副武裝的網(wǎng)絡罪犯。

”在我們所處的這個時代，如果你沒有一個智能自主認知系統(tǒng)，那么你面對的是令人絕望的一邊倒的戰(zhàn)斗。因為壞人正在使用蜂群式攻擊，這需要大規(guī)模的迅速應對，單靠人力是無法對抗的。“

ViaFinancial Review

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