导语：当AI成为全球CEO口中的热词，关于“什么是好AI ”的讨论显得更加至关重要，因为这也许关系企业的未来生死。 年中“AI价值观”的热点落下帷幕后，近日AI厂商技术“孰强孰弱”的讨论开始引发新一轮关注。其中IBM Watson作为瞩目焦点遭受了一些争议，主要源于媒体跟风、对Watson发展模式欠缺了解，这些错误观点一定程度上具有代表性，也最终导致让我想要写这样一篇文章与大家阐释、探讨AI价值。 但在开始之前，我想针对一些捕风捉影的舆论质疑明确两个最基本的观点： 专注增强智能，发力研发，推进技术演进 如果你对AI行业有基础层面的了解，你就会知道IBM Watson是专注于不同专业领域解决复杂问题的“增强智能”模式。对于刚刚起步处于探索期的AI行业来讲，IBM在理解、推理、学习和持续学习、交互层面，已经在诸多案例中验证了它的价值。 总体来说，现在AI产业有着非常巨大的成长、发展空间，我们既需要不断加大研发投入，也需要不断从现行的实践中总结经验，要用发展的眼光来看待技术演化。 加大投入， 发展商业AI 据官方资料显示，自2014年 Watson 业务启动以来，IBM已在其中投入了数十亿美元，15,000 多位专业人员，有超过 1/3 的 IBM 研发部门员工投身于尖端的 AI 研究中。它是唯一一个拥有如此规模且已投入使用的商用 AI 系统。 有些标题党喜欢炒作IBM Watson旧闻来换流量，但流言止于智者，近两年IBM在商用AI领域的持续发力所取得的成果是有目共睹的。 首个“机器宇航员”进入国际空间站 一款人工智能“机器人”，就像是科幻作品中的那些AI一样，它不仅能够识别言语表情与宇航员交谈，排解科学工作者远离家人的孤单感，还能帮助宇航员完成一系列的太空实验工作。 助力京津冀大气污染治理进入精细化阶段 最近大家看到的蓝天，感到政府对环北京雾霾治理已然取得成果，对北京空气质量治理工作已经进入新的阶段。面对新阶段精细化管理、治理需求转变，也能看看到IBM AI的身影。自2014年，IBM推出绿色地平线计划，目标是用人工智能等技术助力城市空气污染防治，新能源的精确预测和高效利用，以及企业节能减排。2017年，IBM与英视睿达公司开展合作，围绕大气污染精细分析和智能决策，打造新一代的大气环境治理解决方案。 在过去几年中，IBM一直在其中与合作伙伴扮演重要角色，在回归蓝天白云的努力进程中，商业AI的深度学习显然贡献了决策的力量。 在标题党们忙于质疑IBM Watson的时候，IBM正在利用AI技术辅助解决我们生活中的关键问题，并以AI助力科学探索，推动文明发展。 “宽”人工智能VS“窄”人工智能 伴随着大数据时代的到来，AI在过去的十年取得了巨大的进步。但今天AI更多是狭窄地完成单一任务，比如：人脸识别，语音识别，也就是Narrow AI。IBM正在引领通向General AI“通用人工智能”的征途。IBM倡导的商业AI不是狭义的讨论“宽”或者“窄”，目的是综合利用基础设施、平台、AI应用、AI算法，以及与区块链、物联网等各项技术结合，解决行业难中之难的命题。 IBM AI的核心在于大小通吃的洞察力 IBM AI能够面对专业领域提供高效低成本的决策输出方案，根源在于AI能够“大小通吃”。它不仅能从大数据中获取价值，更能从小数据中获得宝贵的洞察和见解。 IBM AI以安全为前提 “数据责任”一直是IBM价值观的核心，在外部环境对隐私、网络安全愈加重视的情况下，IBM携手合作伙伴保障数据主权，无疑为自身提供了竞争优势。 AI覆盖IBM全线业务 在AI发展方向中，帮助企业重塑业务流程是一大关键目标，随着各个产业进行数字化升级，Watson从各个专业领域切入、投入，将不断积累的专业素能，一步步升级让AI成为更优秀更可信赖的角色。 当下，AI已经注入IBM所有业务线 - IBM Cloud，IBM Security ，IBM Services， IBM Research，IBM Blockchain，IBM Systems等等。 IBM通过独有的AI技术和解决方案，帮助企业将AI嵌入各个业务流程，过渡到更高的数字化阶段。而IBM将自身定义为“认知解决方案云平台公司”，也在表明其致力于做企业的伙伴、致力助力企业AI发展为目标。 从温布尔登网球公开赛看下一个风口 非结构化数据被称为人工智能领域下一个风口。IBM Watson具有URLI（理解、推理、深度学习和交互）能力，可以有效转化非结构化数据成为价值。 最近刚结束的温布尔登网球公开赛上，基于IBM Watson 认知分析和云技术构建的 Cognitive Social Command Center技术，帮助温布尔登网球公开赛场内外观众获得了个性化的观看互动体验。 这其中涉及了自然语言认知处理等功能，让Watson帮助赛事主办方可以轻松认知网友互动内容及动向、分析赛事不同载体内容的优势，从而提供针对性的营销、服务和内容，帮助主赛事获得高曝光度。 这是专业领域人工智能认知学习的一部分，是IBM各项优势中的一部分，因为专业、安全和高效、能够在小数据样本中汲取价值，所以应用案例也非常多，在@IBM认知营销 官号当中，一直有更新；在国内一些“互联网+”案例中，很多也涉及Watson非结构化数据分析技术。 商用AI 虽然近几年IBM AI似乎也进入到人们的日常生活中，例如我们看到IBM用技术解读《星球大战》、看到IBM跟李宇春合作中国第一款“认知礼服”，有时候也会到芒果台露个脸，但毫无疑问，IBM是不忘初心的，AI for business始终是IBM的理念，其AI技术在众多行业发挥极为重要的作用。 以医疗为例。IBM将Watson Health 视为公司的 “Moonshot”（登月计划），目前已经有很多合作伙伴。其中IBM Watson for Drug Discovery 旨在加速向市场推出新药的过程，这一过程对生物技术和制药公司而言平均需要十年。IBM于2016年底宣布与辉瑞公司进行合作，使用 Watson for Drug Discovery 来确定新药物靶标。同年，非营利组织Sesame Workshop和IBM Watson宣布合作，将在一系列认知、游戏、教育玩具app上进行合作，以改善全球儿童教育。 这一切发生时，IBM Watson 都在视线之外，它是帮助专业人员更好实现目标的伙伴，正如IBM总经理David Kenny所说：在与 Watson 的大多数互动中，最终用户都看不到 Watson。Watson 主要负责延伸企业用户的个性，所以这更像是一个“白标签”（White Label）。我们之所以探讨增强智能，而不是人工智能，是因为我们的很多工作是增强企业各种措施的效果。 |
