IBM Watson啟示錄：AI不應該僅僅是炫技
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導語：當AI成為全球CEO口中的熱詞，關於“什麼是好AI ”的討論顯得更加至關重要，因為這也許關係企業的未來生死。
年中“AI價值觀”的熱點落下帷幕後，近日AI廠商技術“孰強孰弱”的討論開始引發新一輪關注。其中IBM Watson作為矚目焦點遭受了一些爭議，主要源於媒體跟風、對Watson發展模式欠缺瞭解，這些錯誤觀點一定程度上具有代表性，也最終導致讓我想要寫這樣一篇文章與大家闡釋、探討AI價值。
但在開始之前，我想針對一些捕風捉影的輿論質疑明確兩個最基本的觀點：
專注增強智慧，發力研發，推進技術演進
如果你對AI行業有基礎層面的瞭解，你就會知道IBM Watson是專注於不同專業領域解決複雜問題的“增強智慧”模式。對於剛剛起步處於探索期的AI行業來講，IBM在理解、推理、學習和持續學習、互動層面，已經在諸多案例中驗證了它的價值。
總體來說，現在AI產業有著非常巨大的成長、發展空間，我們既需要不斷加大研發投入，也需要不斷從現行的實踐中總結經驗，要用發展的眼光來看待技術演化。
加大投入， 發展商業AI
據官方資料顯示，自2014年 Watson 業務啟動以來，IBM已在其中投入了數十億美元，15000 多位專業人員，有超過 1/3 的 IBM 研發部門員工投身於尖端的 AI 研究中。它是唯一一個擁有如此規模且已投入使用的商用 AI 系統。
有些標題黨喜歡炒作IBM Watson舊聞來換流量，但流言止於智者，近兩年IBM在商用AI領域的持續發力所取得的成果是有目共睹的。
首個“機器宇航員”進入國際空間站
名叫CIMON的人工智慧“機器人”，就像是科幻作品中的那些AI一樣，它不僅能夠識別言語表情與宇航員交談，排解科學工作者遠離家人的孤單感，還能幫助宇航員完成一系列的太空實驗工作。
CIMON由IBM與合作伙伴研發，今年7月2日已經抵達國際空間站服役，為人類科研太空事業做貢獻。
助力京津冀大氣汙染治理進入精細化階段
最近大家看到的藍天，感到政府對環北京霧霾治理已然取得成果，對北京空氣質量治理工作已經進入新的階段。面對新階段精細化管理、治理需求轉變，也能看看到IBM AI的身影。自2014年，IBM推出綠色地平線計劃，目標是用人工智慧等技術助力城市空氣汙染防治，新能源的精確預測和高效利用，以及企業節能減排。2017年，IBM與英視睿達公司開展合作，圍繞大氣汙染精細分析和智慧決策，打造新一代的大氣環境治理解決方案。
在過去5年，IBM一直在其中與合作伙伴扮演重要角色，在迴歸藍天白雲的努力程式中，商業AI的深度學習顯然貢獻了決策的力量。
在標題黨們忙於質疑IBM Watson的時候，IBM正在利用AI技術輔助解決我們生活中的關鍵問題，並以AI助力科學探索，推動文明發展。
“寬”人工智慧VS“窄”人工智慧
伴隨著大資料時代的到來，AI在過去的十年取得了巨大的進步。但今天AI更多是狹窄地完成單一任務，比如：人臉識別，語音識別，也就是Narrow AI。IBM正在引領通向General AI“通用人工智慧”的征途。IBM倡導的商業AI不是狹義的討論“寬”或者“窄”，目的是綜合利用基礎設施、平臺、AI應用、AI演算法，以及與區塊鏈、物聯網等各項技術結合，解決行業難中之難的命題。
IBM AI的核心在於大小通吃的洞察力
IBM AI能夠面對專業領域提供高效低成本的決策輸出方案，根源在於AI能夠“大小通吃”。它不僅能從大資料中獲取價值，更能從小資料中獲得寶貴的洞察和見解，這意味著它適用性更廣泛、能快速部署產出商業價值。
IBM AI以安全為前提
“資料責任”一直是IBM價值觀的核心，在外部環境對隱私、網路安全愈加重視的情況下，IBM攜手合作夥伴保障資料主權，無疑為自身提供了競爭優勢。
AI覆蓋IBM全線業務
在AI發展方向中，幫助企業重塑業務流程是一大關鍵目標，隨著各個產業進行數字化升級，Watson從各個專業領域切入、投入，將不斷積累的專業素能，一步步升級讓AI成為更優秀更可信賴的角色。
當下，AI已經注入IBM所有業務線 – IBM Cloud，IBM Security ，IBM Services， IBM Research，IBM Blockchain，IBM Systems等等。
IBM通過獨有的AI技術和解決方案，幫助企業將AI嵌入各個業務流程，過渡到更高的數字化階段。而IBM將自身定義為“認知解決方案雲平臺公司”，也在表明其致力於做企業的夥伴、致力助力企業AI發展為目標。
從溫布林登網球公開賽看下一個風口
非結構化資料被稱為人工智慧領域下一個風口。IBM Watson具有URLI（理解、推理、深度學習和互動）能力，可以有效轉化非結構化資料成為價值。
最近剛結束的溫布林登網球公開賽上，基於IBM Watson 認知分析和雲技術構建的 Cognitive Social Command Center技術，幫助溫布林登網球公開賽場內外觀眾獲得了個性化的觀看互動體驗。
這其中涉及了自然語言認知處理等功能，讓Watson幫助賽事主辦方可以輕鬆認知網友互動內容及動向、分析賽事不同載體內容的優勢，從而提供針對性的營銷、服務和內容，幫助主賽事獲得高曝光度。
這是專業領域人工智慧認知學習的一部分，是IBM各項優勢中的一部分，因為專業、安全和高效、能夠在小資料樣本中汲取價值，所以應用案例也非常多，在@IBM認知營銷 官號當中，一直有更新；在國內一些“網際網路+”案例中，很多也涉及Watson非結構化資料分析技術。
商用AI
雖然近幾年IBM AI似乎也進入到人們的日常生活中，例如我們看到IBM用技術解讀《星球大戰》、看到IBM跟李宇春合作中國第一款“認知禮服”，有時候也會到芒果臺露個臉，但毫無疑問，IBM是不忘初心的，AI for business始終是IBM的理念，其AI技術在眾多行業發揮極為重要的作用。
以醫療為例。IBM將Watson Health 視為公司的 “Moonshot”（登月計劃），目前已經有很多合作伙伴。其中IBM Watson for Drug Discovery 旨在加速向市場推出新藥的過程，這一過程對生物技術和製藥公司而言平均需要十年。IBM於2016年底宣佈與輝瑞公司進行合作，使用 Watson for Drug Discovery 來確定新藥物靶標。同年，非營利組織Sesame Workshop和IBM Watson宣佈合作，將在一系列認知、遊戲、教育玩具app上進行合作，以改善全球兒童教育。
這一切發生時，IBM Watson 都在視線之外，它是幫助專業人員更好實現目標的夥伴，正如IBM總經理David Kenny所說：在與 Watson 的大多數互動中，終端使用者都看不到 Watson。Watson 主要負責延伸企業使用者的個性，所以這更像是一個“白標籤”（White Label）。我們之所以探討增強智慧，而不是人工智慧，是因為我們的很多工作是增強企業各種措施的效果。
在我眼中，IBM是務實者，它瞄準的方向、所與行業夥伴做的探索、在更有機遇和效果的領域投資研發、做有益社會大眾的事，都是其中一撮能代表它價值觀的案例。對於行業來說，有這樣一個做實事願意為AI落地付出的企業，是件幸事。
還可以看一下更多AI進入行業的案例，這就是對商業AI的詮釋：
IBM Project Debater：人工智慧掌握人類語言的里程碑（2018年6月）
今年6月，IBM Project Debater首次與人類專業辯手進行了公開辯論。藉助多種AI技術——綜合運用自然語言處理、機器學習和推理計算等，並經過大量的資料分析和模型訓練，這一全新的AI系統可以用情感化的修辭，旁徵博引和幽默說服現場觀眾，改變他們的想法。Project Debater的意義在於利用AI技術，通過辯論的形式，輔助人類更好地做出有理有據的“無偏頗”的決策，這是IBM在AI領域探索的又一個里程碑式的突破。
IBM助力五糧液集團打造中國白酒產業數字化轉型標杆企業（2018年4月）
作為全球知名，銷售額近千億的大型酒業集團，在2018年4月與IBM簽署戰略合作協議，啟動數字化轉型及IT規劃、PMO及敏捷資源中心、百城千縣萬店(第一年)落地三個數字化轉型專案。五糧液將藉助IBM的雲端計算、大資料、區塊鏈、人工智慧等技術，在酒類及大機械、大包裝、大物流、大健康、大金融、人工智慧等領域開展戰略合作，打造中國白酒產業數字化轉型標杆企業。
IBM與馬士基開發海上貨運區塊鏈平臺TradeLens（2018年8月）
我們與全球最大集裝箱海運公司馬士基的合作，將區塊鏈技術應用到全球供應鏈中，讓全球貿易更安全。上個月，已經有94家公司和組織以透明、資訊共享和創新的名義參與到雙方共同開發的Tradelens平臺中來，覆蓋了234個港口。
沃爾瑪與京東、IBM、清華大學成立中國首個安全食品區塊鏈溯源聯盟（2017年12月）
2017年12月14日，沃爾瑪、京東、IBM、清華大學電子商務交易技術國家工程實驗室共同宣佈成立中國首個安全食品區塊鏈溯源聯盟，旨在通過區塊鏈技術進一步加強食品追蹤、可追溯性和安全性的合作，提升中國食品供應鏈的透明度，為保障消費者的食品安全邁出了堅實的一步。
中國郵儲銀行攜手IBM打造基於區塊鏈技術的資產託管系統（2016年10月）
中國郵政儲蓄銀行攜手IBM推出基於區塊鏈的資產託管系統。該系統於2016年10月上線，已在真實業務環境中順利執行了上百筆交易。通過與IBM的合作，郵儲銀行採用超級賬本架構(Hyperledger Fabric)將區塊鏈技術成功應用於真實的生產環境。這是中國銀行業將區塊鏈技術應用於銀行核心業務系統的首次成功實踐。
與中國企業合作，推廣Watson Health相關解決方案（2017年）
2017年9月，IBM與【中國電子】簽署戰略合作協議，成立合資公司，向中國市場提供Watson Health相關解決方案，助力中國應對在慢性病管理、人口健康、臨床決策支援等方面的重大挑戰與機遇。經過這些年的努力，Watson醫療解決方案已經為全球115,000位患者提供了服務。我們還與其他合作伙伴在醫療方面展開合作。2017年，我們還與【百洋醫藥集團】共同推動Watson腫瘤解決方案和Watson基因解決方案的應用。2016年，我們與【杭州認知】共同在中國各地的醫院中推廣Watson腫瘤解決方案
首個“機器宇航員”CIMON 已由IBM送上國際空間站（2018年7月）
宇航員在浩瀚的太空中經常會感到孤單，IBM就攜手合作夥伴為宇航員打造了一個人工智慧小夥伴CIMON，並已經於2018年 7 月 2 日抵達國際空間站！他通過攝像頭和麥克風與宇航員進行互動，不僅能幫助完成一系列工作，還能溫暖地關心宇航員是否開心，是否在想家。
IBM與英視睿達的空氣汙染精細化治理聯合創新究專案（2018年4月）
生活在北京，大家最關注的就是藍天白雲和空氣質量。在過去的五年中，IBM一直與英視睿達公司合作，助力多個城市的空氣汙染治理工作。根據環保部的統計資料，2017年京津冀地區PM2.5平均濃度比2013年下降39.6%。
下一步的空氣治理則逐步向精細化轉型，2018年，雙方宣佈將繼續圍繞大氣汙染物的精準分析和智慧決策展開合作，打造新一代的大氣環境治理綜合解決方案，助力構建美麗中國
IBM為阿斯頓·馬丁紅牛車隊提供精準賽程天氣預報（2018年7月）
F1比賽每一站的賽道和氣象條件都有很大不同，將顯著影響F1車隊的戰術規劃。因此，掌握整個比賽週末期間的天氣預報至關重要。阿斯頓·馬丁紅牛車隊選擇與IBM深化創新合作，採用IBM旗下的The Weather Company所提供的由資料驅動的全球氣象解決方案，準確合理地做出包括輪胎選擇在內的賽前規劃決策。確保車隊能發揮最佳水平。
IBM助力絲芙蘭提升客戶購物體驗 網上購物更流暢（2017年9月）
在PC端電商平臺之外，絲芙蘭將IBM Watson Marketing解決方案擴充套件應用至其移動端電商平臺。藉助IBM Watson Marketing解決方案，絲芙蘭不僅可以主動觀察、記錄客戶體驗，還可以快速響應。它能夠分析消費者在其網站上的行為，發現消費者購物障礙的原因、影響的客戶數量以及影響的銷售收入，從而採取相應的改進措施，挽回受影響的客戶。同時IBM實施團隊還提供相關客戶體驗的最佳實踐，幫助絲芙蘭快速提升客戶體驗。
IBM 與 Salesforce 聯手 又將如何挑戰傳統業務模式（2017年3月）
Watson 與 Salesforce Einstein 的結合有助於企業更深入地瞭解自身和客戶的資料。Einstein能夠分析所有的 Salesforce 資料，包括郵件、日曆、商務活動，以及媒體文章、社交評論等，與客戶特定的購物資料和偏好結合在一起，從而向購物者傳送極具個性化的推薦意見。
IBM 基金會與美國國家學習障礙中心聯合推出 Watson 支援的教學工具（2018年8月）
在幫助學習障礙兒童方面，人工智慧也能做的更好。IBM 基金會（IBM Foundation）與美國國家學習障礙中心 (NCLD) 日前宣佈合作開發一套名為Teacher Advisor With Watson教學資源，幫助教師們教育那些在學習能力和注意力方面存在問題的學生。例如三年級數學老師可以輕鬆地利用數學教具，通過動手活動向患有兒童多動症的學生介紹關於分數的知識。
人工智慧幫助外國人學習漢語（2018年8月）
在學習外語的過程中，我們常常會覺得擔心周圍人異樣的眼光，而不敢張口，不敢主動地練習。但是，如果在一個虛擬的環境中，這個問題就不復存在了!我們可以藉助虛擬的對話來練習詞彙和發音，不必承受真實環境中的壓力。IBM 研究院和倫斯勒理工學院 (RPI) 正在藉助 AI助手配合沉浸式課堂環境教授漢語，學生感覺自己置身於中國的餐館、園林或太極學習班中，與 AI 聊天機器人練習漢語對話。
借力AI：IBM攜手Tommy Hilfiger與紐約時裝技術學院走在時尚前沿（2018年2月）
人工智慧也能設計服裝了！IBM正在與Tommy Hilfiger和紐約時裝技術學院（FIT）Infor設計和技術實驗室合作了一個名為Reimagine Retail的專案，展示人工智慧如何幫助設計師瞭解趨勢。IBM Research的人工智慧，分析Tommy Hilfiger超過15000個產品影像、大約60萬個公開可用的影像以及來自織物網站的近10萬個圖案，為設計師提供了有關Tommy Hilfiger顏色、輪廓和印花的見解。
IBM Watson幫助公益組織訓練導盲犬（2018年3月）
非營利組織Guiding Eyes 正在使用 Watson幫助更多的導盲犬與需要它們的人進行配對。正常訓練導盲犬的成本非常高，而培訓後，只有37% 的狗最終成為導盲犬。而通過Watson，Guiding Eyes 分析了近 500,000 條醫療記錄和 65,000 條有關狗的性情的記錄，將訓練員的特性和個性特點與狗的性情、醫療資訊和遺傳資料相匹配。根據一個包含105 只導盲犬的樣本，Watson 能以 100% 的準確率預測哪些導盲犬在通過Guiding Eyes 的訓練後能順利畢業。
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