【51CTO.com原创稿件】在2019 IBM中国论坛(think Summit)上，IBM展现了其在各大领域新的研究成果，人工智能辩手Project Debater，与“5 in 5”科技秀 (IBM未来五年五大创新趋势)，吸引了记者的关注。
人工智能辩手Project Debater
IBM想要做一个能够跟人进行辩论的机器，于是有了Project Debater科研项目。1959年IBM启动下棋机器人项目，1992年机器战胜人类棋手，1997年，IBM研发的超级计算机深蓝(Deep Blue)在国际象棋比赛中击败了世界冠军，2011年Watson在益智游戏节目中击败了两位人类冠军。纵观IBM在AI领域的研究历程可以发现，人工智能的发展与IBM的挑战精神息息相关。
Project Debater是由IBM Research开发的AI项目，由IBM研究院以色列海法实验室于2011年提出。与传统辩论相同，Debater与人类辩手各有4分钟陈述自己的论点，4分钟反驳对方论点，2分钟总结陈词。
IBM研究院人工智能技术副总裁Aya Soffer表示：“这样的辩论与竞争，更多的目的是沟通，而不是谁输谁赢。我们用两种方式来衡量谁‘赢’，一是谁对观众的立场带来更多的改变，也就是辩论前和辩论后对辩题支持人数的变化，二是哪个辩手丰富了你的知识。” 从往期辩论赛的数据来看，人类辩手对辩题立场的影响更大，有30%的现场观众改变立场，而有55%的观众从机器的辩论中获得了更多的知识。机器能够赋予人们更多的知识，这是AI的意义。
Project Debater有三大创新能力突破：
一是数据驱动的辩论文稿的生成和表达能力。Debater能够消化海量语料库，针对给定的有争议的简短主题描述，撰写结构良好的演讲内容，并清晰且有针对性地表达出来，甚至还会适时地展现幽默感。
二是口语理解能力，能够顺利的实时交流，能够识别长段连续口语中隐含的重要概念和观点，模拟人类边听、边想、边讲。
三是模拟人类的困境，通过独特的知识图谱来模拟人类的矛盾和困境，使系统能够做知识和推理方面的整合，根据需要提出有原则的论点，像人类一样从例子中学习。
IBM正在努力推动人工智能技术的前沿发展，最终目标还是将Project Debater应用到各行业领域中去。实际上，Project Debater的运作流程都围绕着决策，每个行业都离不开决策的支持。Project Debater的潜在应用领域包括：金融顾问，通过Debater给受众提供风险和盈利分析，用以支持或反对金融分析师的金融投资选择;政策，例如政府是否需要推行新的税收政策，以及选民将对新政策产生怎样的反应;企业决策，通过Debater拓宽思路，在关键决策中考虑到更多关键因素;律师，借助Debater来寻找相关案件，或借助Debater模拟法庭辩论来分析优势和劣势。此外，公共事务决策、人才和教育等诸多领域都是Project Debater的潜在应用领域，Debater能够为决策提供基于事实、没有人为偏见的观点，这种普适性使其具有广泛的应用前景，未来可期。
未来五年 改变世界的五大创新技术
从2006年至今，对未来五年的五大创新预测成为IBM的传统项目。今年的5in5更接地气，IBM预测下一个五年，改变世界的新发明分别是：数字孪生子，信息透明预警，微生物组基因图谱，AI传感器，和新型塑料回收技术。从种子到货架，再到塑料回收，这五大技术的应用场景与人们的食品供应链和生存环境休戚相关。
数字孪生子
数字孪生的概念并不新鲜，IBM为何在今年将数字孪生子列为5in5中的头一个呢?传统的农业运作中极少有人会兼顾生产与信息社会的数据对接，采用数字化技术对农业全方位数据采集，模拟出虚拟农场，可以让农场主与银行系统建立联系，利用收集到的数据准确地预测作物产量，为银行和金融机构提供授予信贷所需的数据，从而帮助农民实现拓展。
IBM中国研究院院长林咏华表示：数字孪生子就像物理农场的一个“数字双胞胎”，能够把物理世界用虚拟的数字方式360°地展示出来。它融合了雷达卫星数据和高精度卫星图像的深度学习，可以进行10平方米精度的农作物健康监控及产量预估。同时，通过卫星图像、风速、气温、湿度以及气压传感器获得的海量数据，叠加上物理模型进行多维度的深度学习，能够对土壤湿度进行预测，帮助农场主进行有效的干旱预测、浇灌管理。它不仅能使农民受益，还可以用于辅助政府制定政策，帮助食品分销商监控农作物，也可以帮助卫生组织更早地收到干旱和虫害预警。
除了农业外，数字孪生子能够赋能更多行业进行更高效的数字化重塑，迈入进化之旅。
IBM信息透明预警
尽管现代物流体系十分发达，然而食品供应链各环节之间依然存在信息透明度低、管理不高效、不及时等问题，从而造成极大的食品资源浪费，甚至威胁人们的生命健康。
IBM信息透明预警技术将在未来五年综合运用三大科技：高度安全的区块链技术，以及物联网和人工智能，帮助我们对食品供应链进行全新的优化，解决两大问题：一、减少供应链中的无谓浪费;二、保障货架上水果的安全和新鲜度，提高用户的购买体验。
- 区块链：可以实时、确切、可信地记录整个食品供应链从种植，到市场需求，再到供给的数据。
- 物联网：从农田到市场，追踪和检测食物的参数，例如新鲜度，有无污染，甚至造假。
- 人工智能：可以分析流经系统的大量数据，充分优化食品供应链，预测消费者需求，从而辅助种植、生产以及分配系统的决策，做出必要的预警。
信息透明预警技术使食物更新鲜，帮助人类实现食物“零浪费”。当然，除了食品行业，信息透明预警技术可以应用在任何供应链场景。
微生物组基因图谱
IBM的科学家们利用三年时间收录了500TB复杂微生物群的数据，包含了过去20年人类发现的所有微生物基因组数据，凭借从TB级复杂实验数据中获得的洞察力，通过绘制微生物组基因图谱，能够帮助人类免受有害细菌的侵害。
利用基因测序，研究人员可以随时随地在食品生产或交付的任何场所描绘微生物组，再通过庞大的微生物参考数据库的分析模型，在短时间内分析出食物中存在的所有对人类健康有威胁的微生物。IBM的科学家们还为此开发了用于大规模微生物研究的云服务，支持不同领域科学家的有效协作。
除了食品检测场景，微生物组基因图谱技术在药品的有效性评估、抗生素研究以及农业等领域都有广泛的应用。
AI传感器
五年后食品的检测将不再需要几天，而是几秒即可完成。IBM T. J. Watson 研究中心杰出工程师闵红表示：IBM研究人员正在开发功能强大的便携式AI传感器——IBM Crypto Anchor Verifier，它可以在任何可能出现食源性病原体的地方进行检测。这些移动式细菌传感器可将病原体检测的速度从几天时间缩短到几秒钟，让食品供应链上下游的人们可检测有害的大肠杆菌(E.coli)或沙门氏菌(Salmonella)，以避免细菌的爆发。
便携式AI传感器可与手机摄像头配合使用。五年之内，全世界的农民、食品加工商、食品商店，以及数十亿的家庭厨师将能轻松检测食物中的危险污染物。他们所需的仅仅是带有AI传感器的手机或工作台。
新型塑料回收技术
近几年，塑料危机不断加剧，全球每年生产超过2.27亿吨塑料，其中四分之一由PET制成。IBM发明了一种压力反应器，采用一种名为VolCat的新回收方法，能够再生PET，解决塑料回收问题。作为一种催化化学工艺，VolCat可将某些塑料(聚酯,Polyesters)分解成为可直接送入塑料制造机器、用于生产新产品的物质。
IBM Almaden 研究中心杰出研究员、材料发现和创新部门主管Bob Allen表示，VolCat处理废旧塑料是非常低成本的，具有成本效益，VolCat的流程也非常简单，现阶段IBM正在和一些生产企业做试点项目，试点之后的技术和经济性的相关数据，能够帮助我们更好地进行成本分析。
可与预料，未来五年，垃圾处理和塑料制品生产的方式将被彻底改变。
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