《計(jì)算機(jī)組成與體系結(jié)構(gòu)（原書第4版）》 —1.11　并行性：機(jī)器智能的推動(dòng)者——深藍(lán)和沃森

1.11　并行性：機(jī)器智能的推動(dòng)者——深藍(lán)和沃森

從我們介紹過(guò)的“土耳其機(jī)械人”可以明顯看到，下棋一直被認(rèn)為是“會(huì)思考的機(jī)器”的最有力證明。棋盤是在基本平等的條件下人類和機(jī)器能夠相遇的一個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)，當(dāng)然，人類總是有優(yōu)勢(shì)的。自20世紀(jì)50年代末以來(lái)，已經(jīng)有了真正的下國(guó)際象棋的計(jì)算機(jī)。在過(guò)去的幾十年里，它的硬件和軟件都在逐漸改進(jìn)，最終成為技術(shù)熟練棋手的強(qiáng)大對(duì)手。下棋冠軍的問題一直被認(rèn)為太難了，很多人認(rèn)為機(jī)器永遠(yuǎn)不會(huì)戰(zhàn)勝人類大師。1997年5月11日，一臺(tái)叫作深藍(lán)（Deep Blue）的機(jī)器戰(zhàn)勝了人類大師。

深藍(lán)的主設(shè)計(jì)師是IBM的研究人員許峰雄、托馬斯·阿南塔拉曼和莫里·坎貝爾。據(jù)報(bào)道，深藍(lán)耗資超過(guò)600萬(wàn)美元，并花了6年時(shí)間建造完成。深藍(lán)是一個(gè)大規(guī)模并行系統(tǒng)，由30臺(tái)基于RS/6000的節(jié)點(diǎn)輔以480個(gè)國(guó)際象棋專用芯片組成。深藍(lán)有一個(gè)獨(dú)立于開局和殘局系統(tǒng)的完整棋局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)了700000個(gè)完整的棋局。它平均每秒分析2億個(gè)棋位，這使深藍(lán)能向前看12步棋。

由于國(guó)際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫完勝過(guò)較早版本的深藍(lán)，所以卡斯帕羅夫被普遍看好會(huì)贏得1997年5月3日開始的復(fù)賽。在五場(chǎng)比賽結(jié)束后，卡斯帕羅夫和深藍(lán)戰(zhàn)成平局，2∶2。然后，在第六場(chǎng)比賽中，深藍(lán)迅速抓住了卡斯帕羅夫犯下的一個(gè)錯(cuò)誤。卡斯帕羅夫別無(wú)選擇，只好認(rèn)輸，深藍(lán)從而成為第一臺(tái)擊敗國(guó)際象棋特級(jí)大師的機(jī)器。

深藍(lán)令人震驚地戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫現(xiàn)在已成為歷史，IBM研究院院長(zhǎng)查爾斯·利克爾開始尋找新的挑戰(zhàn)。2004年，肯·詹寧斯在美國(guó)智力競(jìng)賽節(jié)目“危險(xiǎn)邊緣”中獲得史無(wú)前例的74連勝，這讓數(shù)以百萬(wàn)人著迷，利克爾也為之著迷。當(dāng)看到詹寧斯贏得一個(gè)又一個(gè)比賽后，利克爾大膽地想：建造一臺(tái)可以在“危險(xiǎn)邊緣”節(jié)目中獲勝的機(jī)器也是有可能的。此外，他相信IBM研究院有建造這樣機(jī)器的人才。他請(qǐng)大衛(wèi)·費(fèi)魯奇博士領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)工作。

IBM的科學(xué)家并不急于承擔(dān)利克爾提出的大膽項(xiàng)目。他們有充分的理由懷疑這樣的機(jī)器能否建成，畢竟創(chuàng)造深藍(lán)已經(jīng)夠難的了。玩“危險(xiǎn)邊緣”遠(yuǎn)比下國(guó)際象棋難。在國(guó)際象棋中，問題域是由固定和明確的規(guī)則以及有限（盡管非常大）的解空間清楚地定義的。另一方面，“危險(xiǎn)邊緣”中的問題幾乎涵蓋了無(wú)限的問題空間，其中混合著變幻莫測(cè)的人類語(yǔ)言、概念之間的奇怪關(guān)系、雙關(guān)語(yǔ)和大量的非結(jié)構(gòu)化事實(shí)信息。例如，一個(gè)“危險(xiǎn)邊緣”的分類可能稱為“Doozy Twos”，其中涉及一個(gè)非洲領(lǐng)導(dǎo)人（Benjamin Tutu）、一件衣服（tutu skirt）、一首阿爾·喬爾森（Al Jolson）的歌（Toot Toot Tootsie）和一種***的尺寸（0.22 caliber）。一個(gè)人看到這種關(guān)系不難（尤其是答案被揭曉后），而計(jì)算機(jī)就完全困惑了。

為了使游戲公平，沃森（Watson）要盡可能地模仿人類參賽者。它不允許連接到因特網(wǎng)或任何其他計(jì)算機(jī)上，而且要求沃森回答問題時(shí)要按下一個(gè)會(huì)發(fā)出“嗡嗡”聲的按鈕。由于沃森沒有處理聲音或圖像的程序，所以在比賽中不使用視覺和完全音頻的提示，例如音樂的選擇。

一旦讀取一個(gè)提示后，沃森會(huì)發(fā)起幾個(gè)并行進(jìn)程。每個(gè)進(jìn)程檢查這個(gè)提示的不同方面，這樣可以縮小解的空間并構(gòu)想出一個(gè)假設(shè)作為答案。這個(gè)假設(shè)包括正確的概率。沃森選擇最有可能的假設(shè)，或者，如果正確性概率達(dá)不到預(yù)定的閾值，就根本沒有假設(shè)可以選擇。沃森的設(shè)計(jì)者確定，如果沃森嘗試回答70%的問題，并且回答這些問題的正確率達(dá)到85%，那么它將贏得比賽。沒有人類參賽者曾經(jīng)做到這樣好。

使用沃森的算法，一臺(tái)典型的臺(tái)式機(jī)將需要大約兩小時(shí)才能想出一個(gè)好的假設(shè)。而沃森必須在不到3s的時(shí)間內(nèi)做完這件事。它利用一個(gè)名為DeepQA的大規(guī)模并行架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了這個(gè)任務(wù)。這個(gè)系統(tǒng)依靠90臺(tái)IBM POWER 750服務(wù)器。每個(gè)服務(wù)器配備了4個(gè)POWER7處理器，每個(gè)POWER7處理器有8個(gè)核，共有2880個(gè)處理器核。在參加“危險(xiǎn)邊緣”比賽時(shí)，每個(gè)核可以訪問16TB主存儲(chǔ)器和4TB集群存儲(chǔ)器。

不像深藍(lán)，沃森不能使用編程的方法，也不能用蠻力來(lái)解決問題：?jiǎn)栴}空間太大了。因此，沃森的設(shè)計(jì)者采用的方法就像人類解決問題那樣：沃森使用來(lái)自成千上萬(wàn)的新聞源、期刊和書籍的數(shù)百萬(wàn)兆字節(jié)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行“學(xué)習(xí)”。DeepQA算法給沃森提供了以類人類的方式從原始數(shù)據(jù)中綜合信息的能力。沃森用事實(shí)和不完全信息得出推論和提出假設(shè)。沃森能夠在情境中理解信息：同樣的問題在不同的情境中，可能會(huì)產(chǎn)生不同的答案。

在比賽的第三天，即2011年2月16日，沃森打敗了兩位“危險(xiǎn)邊緣”的冠軍肯·詹寧斯和布拉德·魯特，一舉震驚世界。它獲得的獎(jiǎng)金捐贈(zèng)給了慈善機(jī)構(gòu)，但沃森對(duì)人類的服務(wù)才剛剛開始。沃森從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)池中吸收知識(shí)的能力和推理能力，使它成為醫(yī)學(xué)院的完美候選者。2011年年初，IBM公司、WellPoint公司和紀(jì)念斯隆-凱特琳癌癥中心（Memorial Sloan-Kettering Cancer Center）讓沃森吸收了600000多件醫(yī)學(xué)證明以及來(lái)自42種醫(yī)學(xué)期刊和腫瘤學(xué)研究文獻(xiàn)的200萬(wàn)頁(yè)文本。用WellPoint公司的護(hù)士提供的14700h的現(xiàn)場(chǎng)培訓(xùn)作為沃森的資料同化的補(bǔ)充。然后，給沃森輸入了25000個(gè)測(cè)試案例場(chǎng)景和1500個(gè)真實(shí)案例，從這些案例中它表現(xiàn)出從堆積如山的復(fù)雜醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中抽取有意義的信息的能力，其中一些醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)是非正式的自然語(yǔ)言，如醫(yī)生的筆記、病人記錄、醫(yī)學(xué)注釋和臨床反饋。繼在“危險(xiǎn)邊緣”取得成功之后，沃森又在醫(yī)學(xué)院取得了成功。基于沃森技術(shù)的商業(yè)產(chǎn)品，包括“交互式癌癥醫(yī)療方案建議”和“交互式醫(yī)療評(píng)審員”，現(xiàn)在都是可以使用的，它們有望改進(jìn)對(duì)癌癥患者的醫(yī)療處理速度和準(zhǔn)確性。

雖然沃森的應(yīng)用和能力一直在增長(zhǎng)，但是沃森占用的空間一直在縮小。在短短幾年里，系統(tǒng)的性能提高了240%，物理資源減少了75%。沃森現(xiàn)在可以運(yùn)行在一個(gè)POWER 750服務(wù)器上，這導(dǎo)致一些人聲稱“片上沃森”即將來(lái)臨。

從沃森的事例中，我們不僅看到了一個(gè)驚人的“危險(xiǎn)邊緣”的參賽者或者一流的腫瘤學(xué)家，而且也看到了計(jì)算的未來(lái)。不再是訓(xùn)練人使用計(jì)算機(jī)，而是計(jì)算機(jī)用模糊和不完整的信息訓(xùn)練自己與人交互。明天的系統(tǒng)將滿足人類的條件。正如費(fèi)魯奇博士所說(shuō)，計(jì)算機(jī)除了變得像沃森之外，根本就沒有其他未來(lái)。計(jì)算機(jī)只能朝這個(gè)方向發(fā)展。

醫(yī)療

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