本届 IBM Think 大会（IBM Think 2019）从 2019 年 2 月 11 日到 2019 年 2 月 15 日，为期五天。去粗取精，我们看本届 IBM Think 大会有哪些亮点。
一场人与 AI 的辩论赛，Debater 败了！
这是 Debater 二次亮相。
继深蓝和 Watson 之后，Debater 是 IBM 寄予厚望的又一重量级产品，2011 年由 Noam Slonim 提出，2012 年开始研发。类似深蓝之于国际象棋、Watson 之于知识问答，Debater 的研究目标即在辩论比赛中击败人类。
在此之前，Debater 曾在 2018 年 6 月 12 日首次与人类进行公开辩论，当时的对手分别是 2016 年以色列辩论冠军 Noa Ovadia 和以色列国际辩论协会主席 Dan Zafrir。结果一胜一负，即使人们已经「见过世面」，但当时仍引起不小的震惊。
事实上，Debater 的研究仍不脱离 Watson 的研究思路，即搜索海量知识库。IBM Project Debater 负责团队曾表示：Debater 采用了 IBM Watson Text to Speech 和 Speech to Text API 语料库，涵盖 3 亿多信息来源，包含 2011 年以来全球商业、法律、学术和政府机构等领域的专业人士所使用的主流报纸和杂志中的文章（包括维基百科）。在本届 Think 大会上，据该项目的首席研究员 Noam Slonim 表示：「从去年 6 月以来，我们一直在努力改进这个 AI 系统，…… Debater 的源材料现在已经扩展到了 2018 年底的最新资料。」
当然为了开发 Debater，IBM 研究团队还必须赋予这个系统三个 AI 功能：
数据驱动的演讲稿撰写和表达能力：Debater 是计算机的第一个演示，它可以消化大量的语料库，并给出一个有争议的主题的简短描述，写一个结构良好的演讲，并提供清晰和目的，同时甚至在适当的时候加入幽默。
听力理解：能够识别长期连续口语中隐藏的关键概念和主张的能力。
模拟人类困境：以独特的知识表示模拟人类争议和困境的场景，使系统能够根据需要提出原则性论点。
在这次 IBM Think 大会上，Debater 与人类辩手——2016 年世界辩论决赛选手 Harish Natarajan——进行对决。辩题为「政府是否应该资助学前教育？」
辩论胜负的规则为：在辩论开场前，800 名现场观众会根据辩题进行第一轮投票，在辩论结束后再次进行投票，跑票（改变观点的人）数少的一方为获胜者。最终，支持 Debater 所持正方论点（也即统一政府应资助学前教育）的观众由初始的 79% 减为 62%；而支持反方论点的比例则由 13% 变为 30%。Debater 败给人类选手 Natarajan。
一方面，我们应该注意到，最终依然有 62% 的观众支持正方论点，这说明 Debater 的辩论能够让观众收获更多的知识。Debater，虽败犹荣。
但另一方面，和 AlphaGo 不同的是，Debater 的系统并不是基于强化学习，因此它的辩论能力似乎不会随着辩论次数的增加而得到改进。换句话说，这次辩论赛除了表演外，没别的用处。
Watson Anywhere
12 日，IBM 公司董事长、总裁及首席执行官 Ginni Rometty 在主旨报告中推出了「Watson Anywhere」，即以微服务的方式、基于开源的 Kubernetes 技术，在任何云环境中运行 Watson，包括 IBM 云以及其它公共云、混合云或多云环境。
简单来说就是，不管你是亚马逊云、微软云、谷歌云、阿里云还是 IBM 云，公有云、私有云还是混合云，Waston 微服务都能跑。这就使得那些使用 Waston 服务的企业能够突破云服务提供商的限制，在数据存储的任何地方灵活地部署其 AI 产品。
事实上，此前 Watson 已经能够运行在多种公有云环境中，在 IBM Think 2019 上的发布则主要是把 Watson 带到私有云平台，为私有云数据构建一系列全新 Watson 微服务，这些服务基于开放的源代码技术，可以轻松实现跨云环境扩展。
Waston 跨云服务背后的理念则是 Ginni 在演讲中提出的「数字化重塑 2.0」：「数字化重塑的第二篇章，将以企业驱动为主，具有三大维度特征——扩展数字化和 AI 规模、混合云以及关键任务应用，这些之下是可信的基础设施，而 IBM 有责任引导这一进程。」
她强调，企业 80% 的时间都在制造数据，如果没有 IA（信息基础架构，Information architecture）就不会有 AI，AI 需要相应的信息基础设施架构。
伴随着 Ginni 的演讲，截止 12 日中午 IBM 股价上涨约 1.4％，该股今年已经上涨了近 20％，而这一趋势似乎仍在继续。
IBM 5 in 5
IBM 5 in 5，即 IBM Research 全球实验室做出的 5 项将在未来 5 年内从根本上重塑业务和社会的技术。这是一个已经历时多年的活动，每个研究人员在 5 分钟内向公众讲述他们工作的重要性。
例如去年，IBM 5 in 5 包括了教室能够学习你、个性化本地购物将击败网购、使用 DNA 测试进行医疗诊断、数字监护保护个人安全、智慧城市等。
今年的五项技术则主要集中在食品供应链上。如 IBM 的宣传所说：「未来五年，地球人口将在历史上首次突破八十亿。我们错综复杂的食品供应链在已经承受着气候变迁和水资源匮乏的压力下，未来仍将经受进一步的考验。为了满足未来更多人口的需求，我们需要全新的技术和设备，需要科学上的创新和突破，还需要对于食品安全的全新思考。」
这五项技术分别为：
农业领域的「数字孪生子」将有助于用更少的资源，养活不断增加的人口
你如何给一个从未踏足银行的农民提供信用贷款？答案是数字化以及对农业全方位数据的采集，包括从土壤质量到拖拉机驾驶员的技能，再到市场上出售的甜瓜价格等。这种数字化技术对行业的全方位渗透、刻画、塑造就像创造了「数字孪生子」（Digital Twin）。在未来五年内，我们将借助人工智能技术，利用这些数据准确地预测作物产量，反之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——或许，树木终究会结出财富的果实。
信息透明预警：区块链技术将有助于减少食品浪费
五年之内，我们将消除食品供应链中许多代价高昂的未知因素。从农民到杂货店供应商，食品供应链中的每个参与者都将确切地了解种植、订购和运输等信息。当区块链技术、物联网设备和 AI 算法结合在一起，食品浪费将会大幅减少，最终出现在消费者购物车中的商品也将变得更新鲜。
绘制微生物组基因图谱：保护我们免受有害细菌的侵害
未来五年，全球各地的食品安全检查员将会获得一种超能力：利用数百万种微生物来保护我们的食物。这些微生物（其中一些对人类健康有益，而有一些则不是）将会在农场、工厂，以及食品商店中使用。借助一种让我们可以经济且高效地分析微生物基因组成的新技术，微生物将会告诉我们很多关于我们所购买食物的安全信息。
餐盘侦探：AI 传感器将能够检测家中的食源性病原体
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。IBM 研究人员正在开发功能强大的便携式 AI 传感器，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。
对塑料「动手术」：一种彻底的新型回收利用工艺，将让旧塑料焕发新生
未来五年，垃圾处理和塑料制品生产的方式将会彻底改变。牛奶盒、饼干盒、购物袋和奶酪包装袋等所有东西都将是可回收的，聚酯制造商将能回收垃圾并将其变成有用之物。VolCat 等创新技术将推动这种转变，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。
代码响应
大会中，IBM 还宣布了名为「代码响应（Code and Response）」的新部署计划，即在四年时间里投入 2500 万美元，把在 IBM「代码行动（Call for Code）」大赛中开发的部分开源技术部署到最有需要的社区当中。
「代码行动」是 Ginni 于 2018 年 5 月 24 日在巴黎 Viva Technology 大会的主题演讲中宣布的一项全球倡议。简单来说，即利用 IBM 云计算、数据、人工智能、区块链等技术，创建应对自然灾害风险的持久性解决方案。
这是一个公益与利益双收的活动。一方面，近年来自然灾害频发，如何减少和应对火灾、洪水、飓风、地震、海啸等对人类的灾难性影响已经成为所有社会成员应当进智进力的全球问题。IBM 如能把全球 2300 万开发人员组织起来共同解决灾难应对问题，其影响将不容轻视。另一方面则很显然，IBM 作为一家解决方案+云服务提供商，在活动举办的同时也培养了用户社区和社会关注。
第一届「代码行动」挑战赛开始于 2018 年 6 月 18 日，在 8 月 31 日结束。有来自 156 个国家 100,000 多位开发者响应了这一行动，创建了 2,500 多个应用来帮助进行防灾准备和救灾。超过 80 家组织成为支持者，在全球倡导、支持代码行动。
中国区参赛人员超过 800 名，12 家组织倡导并支持代码行动。其中，中国农业银行研发中心的「联合救援网」项目荣获「代码行动」全球五强、中国区总冠军。
经过多轮选择，「Project Owl」最终成为「代码行动 2018」的获胜解决方案。
Project Owl
问题：防灾准备和灾后恢复是一项复杂、高强度且成本高昂的事业。为了避免灾难可能带来的混乱和不确定性，应急响应人员需要在有限的证据下做出关键决策并确保执行。
建议解决方案：Project Owl 是一种软硬件组合的方案，它提供了一个离线通信基础架构，让应急响应人员能够简单地管理灾难的方方面面。它利用了来自可增长的 API 列表和开放数据集（包括 Weather Company、美国红十字会和 FEMA）的数据。移动临时「Clusterduck」网络是一个通过分散在集群中的启用了 Wi-Fi 的物理设备建立的离线通信基础架构，该网络上的人们也可以发送他们的状况、位置和需求信息。Owl 的事故管理能力可通过一个对话接口访问，为疲倦且紧张的应急响应人员提供一种直观的体验。
实现方式：Project Owl 在 IBM Cloud 上融合最新的 IBM Watson Studio、Watson Cloud API 和 Weather Company API，提供了一个通过直观的对话体验进行防灾准备、灾难管理和恢复的有效解决方案。
潜在影响：Project Owl 有节省时间、资金和拯救生命的潜力，因为自然灾难会造成网络瘫痪，每加快一秒响应时间对于需要帮助的人来说都至关重要。
后续行动：该团队将其解决方案的重点放在那些每年总是受到天气模式自然气候负面影响的地区，比如印度、中国、菲律宾以及美国。
该方案最终将在波多黎各、北卡罗来纳州、大阪及喀拉拉邦等受灾地区部署。而解决方案团队则获得了 The Linux Foundation 的长期开源项目支持，200 000 美元奖金，以及直接对接全球优质 VC 实现项目商业转化的机会。
Call for Code 2019 已经开始。
