舊金山陰雨綿綿，但依舊阻擋不住 26000 多人參加 IBM Think 大會的熱情，一度導致交通堵塞。IBM CEO Ginni Rometty 在大會開幕的主題演講中開玩笑說：「這讓我恍然感覺像是在參加一場 iPhone 發(fā)布會」。

本屆 IBM Think 大會（IBM Think 2019）從 2019 年 2 月 11 日到 2019 年 2 月 15 日，為期五天。去粗取精，我們看本屆 IBM Think 大會有哪些亮點。

一場人與 AI 的辯論賽，Debater 敗了！

這是 Debater 二次亮相。

繼深藍和 Watson 之后，Debater 是 IBM 寄予厚望的又一重量級產(chǎn)品，2011 年由 Noam Slonim 提出，2012 年開始研發(fā)。類似深藍之于國際象棋、Watson之于知識問答，Debater 的研究目標即在辯論比賽中擊敗人類。

在此之前，Debater 曾在 2018 年 6 月 12 日首次與人類進行公開辯論，當時的對手分別是 2016 年以色列辯論冠軍 Noa Ovadia 和以色列國際辯論協(xié)會主席 Dan Zafrir。結果一勝一負，即使人們已經(jīng)「見過世面」，但當時仍引起不小的震驚。

事實上，Debater 的研究仍不脫離 Watson 的研究思路，即搜索海量知識庫。IBM Project Debater 負責團隊曾表示：Debater 采用了 IBM Watson Text to Speech 和 Speech to Text API 語料庫，涵蓋 3 億多信息來源，包含 2011 年以來全球商業(yè)、法律、學術和政府機構等領域的專業(yè)人士所使用的主流報紙和雜志中的文章（包括維基百科）。在本屆 Think 大會上，據(jù)該項目的首席研究員 Noam Slonim 表示：「從去年 6 月以來，我們一直在努力改進這個 AI 系統(tǒng)，…… Debater 的源材料現(xiàn)在已經(jīng)擴展到了 2018 年底的最新資料。」

當然為了開發(fā) Debater，IBM 研究團隊還必須賦予這個系統(tǒng)三個 AI 功能：

數(shù)據(jù)驅(qū)動的演講稿撰寫和表達能力：Debater 是計算機的第一個演示，它可以消化大量的語料庫，并給出一個有爭議的主題的簡短描述，寫一個結構良好的演講，并提供清晰和目的，同時甚至在適當?shù)臅r候加入幽默。

聽力理解：能夠識別長期連續(xù)口語中隱藏的關鍵概念和主張的能力。

模擬人類困境：以獨特的知識表示模擬人類爭議和困境的場景，使系統(tǒng)能夠根據(jù)需要提出原則性論點。

在這次 IBM Think 大會上，Debater 與人類辯手——2016 年世界辯論決賽選手 Harish Natarajan——進行對決。辯題為「政府是否應該資助學前教育？」

辯論勝負的規(guī)則為：在辯論開場前，800 名現(xiàn)場觀眾會根據(jù)辯題進行第一輪投票，在辯論結束后再次進行投票，跑票（改變觀點的人）數(shù)少的一方為獲勝者。最終，支持 Debater 所持正方論點（也即統(tǒng)一政府應資助學前教育）的觀眾由初始的 79% 減為 62%；而支持反方論點的比例則由 13% 變?yōu)?30%。Debater 敗給人類選手 Natarajan。

一方面，我們應該注意到，最終依然有 62% 的觀眾支持正方論點，這說明 Debater 的辯論能夠讓觀眾收獲更多的知識。Debater，雖敗猶榮。

但另一方面，和 AlphaGo 不同的是，Debater 的系統(tǒng)并不是基于強化學習，因此它的辯論能力似乎不會隨著辯論次數(shù)的增加而得到改進。換句話說，這次辯論賽除了表演外，沒別的用處。

Watson Anywhere

12 日，IBM 公司董事長、總裁及首席執(zhí)行官 Ginni Rometty 在主旨報告中推出了「Watson Anywhere」，即以微服務的方式、基于開源的Kubernetes技術，在任何云環(huán)境中運行 Watson，包括 IBM 云以及其它公共云、混合云或多云環(huán)境。

簡單來說就是，不管你是亞馬遜云、微軟云、谷歌云、阿里云還是 IBM 云，公有云、私有云還是混合云，Watson 微服務都能跑。這就使得那些使用 Watson 服務的企業(yè)能夠突破云服務提供商的限制，在數(shù)據(jù)存儲的任何地方靈活地部署其 AI 產(chǎn)品。

事實上，此前 Watson 已經(jīng)能夠運行在多種公有云環(huán)境中，在 IBM Think 2019 上的發(fā)布則主要是把 Watson 帶到私有云平臺，為私有云數(shù)據(jù)構建一系列全新 Watson 微服務，這些服務基于開放的源代碼技術，可以輕松實現(xiàn)跨云環(huán)境擴展。

Watson 跨云服務背后的理念則是 Ginni 在演講中提出的「數(shù)字化重塑 2.0」：「數(shù)字化重塑的第二篇章，將以企業(yè)驅(qū)動為主，具有三大維度特征——擴展數(shù)字化和 AI 規(guī)模、混合云以及關鍵任務應用，這些之下是可信的基礎設施，而 IBM 有責任引導這一進程。」

她強調(diào)，企業(yè) 80% 的時間都在制造數(shù)據(jù)，如果沒有 IA（信息基礎架構，Information architecture）就不會有 AI，AI 需要相應的信息基礎設施架構。

伴隨著 Ginni 的演講，截止 12 日中午 IBM 股價上漲約 1.4％，該股今年已經(jīng)上漲了近 20％，而這一趨勢似乎仍在繼續(xù)。

IBM 5 in 5

IBM 5 in 5，即 IBM Research 全球?qū)嶒炇易龀龅?5 項將在未來 5 年內(nèi)從根本上重塑業(yè)務和社會的技術。這是一個已經(jīng)歷時多年的活動，每個研究人員在 5 分鐘內(nèi)向公眾講述他們工作的重要性。

例如去年，IBM 5 in 5 包括了教室能夠?qū)W習你、個性化本地購物將擊敗網(wǎng)購、使用 DNA 測試進行醫(yī)療診斷、數(shù)字監(jiān)護保護個人安全、智慧城市等。

今年的五項技術則主要集中在食品供應鏈上。如 IBM 的宣傳所說：「未來五年，地球人口將在歷史上首次突破八十億。我們錯綜復雜的食品供應鏈在已經(jīng)承受著氣候變遷和水資源匱乏的壓力下，未來仍將經(jīng)受進一步的考驗。為了滿足未來更多人口的需求，我們需要全新的技術和設備，需要科學上的創(chuàng)新和突破，還需要對于食品安全的全新思考。」

這五項技術分別為

1

農(nóng)業(yè)領域的「數(shù)字孿生子」將有助于用更少的資源，養(yǎng)活不斷增加的人口

你如何給一個從未踏足銀行的農(nóng)民提供信用貸款？答案是數(shù)字化以及對農(nóng)業(yè)全方位數(shù)據(jù)的采集，包括從土壤質(zhì)量到拖拉機駕駛員的技能，再到市場上出售的甜瓜價格等。這種數(shù)字化技術對行業(yè)的全方位滲透、刻畫、塑造就像創(chuàng)造了「數(shù)字孿生子」（Digital Twin）。在未來五年內(nèi)，我們將借助人工智能技術，利用這些數(shù)據(jù)準確地預測作物產(chǎn)量，反之為銀行和金融機構提供授予信貸所需的數(shù)據(jù)，從而幫助農(nóng)民實現(xiàn)拓展——或許，樹木終究會結出財富的果實。

2

信息透明預警：區(qū)塊鏈技術將有助于減少食品浪費

五年之內(nèi)，我們將消除食品供應鏈中許多代價高昂的未知因素。從農(nóng)民到雜貨店供應商，食品供應鏈中的每個參與者都將確切地了解種植、訂購和運輸?shù)刃畔ⅰ．攨^(qū)塊鏈技術、物聯(lián)網(wǎng)設備和 AI 算法結合在一起，食品浪費將會大幅減少，最終出現(xiàn)在消費者購物車中的商品也將變得更新鮮。

3

繪制微生物組基因圖譜：保護我們免受有害細菌的侵害

未來五年，全球各地的食品安全檢查員將會獲得一種超能力：利用數(shù)百萬種微生物來保護我們的食物。這些微生物（其中一些對人類健康有益，而有一些則不是）將會在農(nóng)場、工廠，以及食品商店中使用。借助一種讓我們可以經(jīng)濟且高效地分析微生物基因組成的新技術，微生物將會告訴我們很多關于我們所購買食物的安全信息。

4

餐盤偵探：AI 傳感器將能夠檢測家中的食源性病原體

五年之內(nèi)，全世界的農(nóng)民、食品加工商、食品商店，以及數(shù)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。IBM 研究人員正在開發(fā)功能強大的便攜式 AI 傳感器，它可以在任何可能出現(xiàn)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(fā)。

5

對塑料「動手術」：一種徹底的新型回收利用工藝，將讓舊塑料煥發(fā)新生

未來五年，垃圾處理和塑料制品生產(chǎn)的方式將會徹底改變。牛奶盒、餅干盒、購物袋和奶酪包裝袋等所有東西都將是可回收的，聚酯制造商將能回收垃圾并將其變成有用之物。VolCat 等創(chuàng)新技術將推動這種轉變，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(chǎn)新產(chǎn)品的物質(zhì)。

代碼響應

大會中，IBM 還宣布了名為「代碼響應（Code and Response）」的新部署計劃，即在四年時間里投入 2500 萬美元，把在 IBM「代碼行動（Call for Code）」大賽中開發(fā)的部分開源技術部署到最有需要的社區(qū)當中。

「代碼行動」是 Ginni 于 2018 年 5 月 24 日在巴黎 Viva Technology 大會的主題演講中宣布的一項全球倡議。簡單來說，即利用 IBM 云計算、數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術，創(chuàng)建應對自然災害風險的持久性解決方案。

這是一個公益與利益雙收的活動。一方面，近年來自然災害頻發(fā)，如何減少和應對火災、洪水、颶風、地震、海嘯等對人類的災難性影響已經(jīng)成為所有社會成員應當進智進力的全球問題。IBM 如能把全球 2300 萬開發(fā)人員組織起來共同解決災難應對問題，其影響將不容輕視。另一方面則很顯然，IBM 作為一家解決方案+云服務提供商，在活動舉辦的同時也培養(yǎng)了用戶社區(qū)和社會關注。

第一屆「代碼行動」挑戰(zhàn)賽開始于 2018 年 6 月 18 日，在 8 月 31 日結束。有來自 156 個國家 100,000 多位開發(fā)者響應了這一行動，創(chuàng)建了 2,500 多個應用來幫助進行防災準備和救災。超過 80 家組織成為支持者，在全球倡導、支持代碼行動。

中國區(qū)參賽人員超過 800 名，12 家組織倡導并支持代碼行動。其中，中國農(nóng)業(yè)銀行研發(fā)中心的「聯(lián)合救援網(wǎng)」項目榮獲「代碼行動」全球五強、中國區(qū)總冠軍。

經(jīng)過多輪選擇，「Project Owl」最終成為「代碼行動 2018」的獲勝解決方案。

Project Owl

問題：防災準備和災后恢復是一項復雜、高強度且成本高昂的事業(yè)。為了避免災難可能帶來的混亂和不確定性，應急響應人員需要在有限的證據(jù)下做出關鍵決策并確保執(zhí)行。

建議解決方案：Project Owl 是一種軟硬件組合的方案，它提供了一個離線通信基礎架構，讓應急響應人員能夠簡單地管理災難的方方面面。它利用了來自可增長的 API 列表和開放數(shù)據(jù)集（包括 Weather Company、美國紅十字會和 FEMA）的數(shù)據(jù)。移動臨時「Clusterduck」網(wǎng)絡是一個通過分散在集群中的啟用了 Wi-Fi 的物理設備建立的離線通信基礎架構，該網(wǎng)絡上的人們也可以發(fā)送他們的狀況、位置和需求信息。Owl 的事故管理能力可通過一個對話接口訪問，為疲倦且緊張的應急響應人員提供一種直觀的體驗。

實現(xiàn)方式：Project Owl 在 IBM Cloud 上融合最新的 IBM Watson Studio、Watson Cloud API 和 Weather Company API，提供了一個通過直觀的對話體驗進行防災準備、災難管理和恢復的有效解決方案。

潛在影響：Project Owl 有節(jié)省時間、資金和拯救生命的潛力，因為自然災難會造成網(wǎng)絡癱瘓，每加快一秒響應時間對于需要幫助的人來說都至關重要。

后續(xù)行動：該團隊將其解決方案的重點放在那些每年總是受到天氣模式自然氣候負面影響的地區(qū)，比如印度、中國、菲律賓以及美國。

該方案最終將在波多黎各、北卡羅來納州、大阪及喀拉拉邦等受災地區(qū)部署。而解決方案團隊則獲得了 The Linux Foundation 的長期開源項目支持，200 000 美元獎金，以及直接對接全球優(yōu)質(zhì) VC 實現(xiàn)項目商業(yè)轉化的機會。