【IBM 挑战真智能】认知时代将创造自行编程的机器?

2016年3月1日IBM一年一度的论坛在国贸大酒店盛大登场,主题是迎接认知时代。而致力于商业应用的认知系统可能成为IBM这家百年老店迎接大数据和人工智能时代的一整套解决方案。

从2002年到2016年,IBM论坛的主题每年有渐进式的调整,战略性布局的品牌自互联网兴起以来有3个,即电子商务、智慧地球和认知商业。

而IBM之所以选择认知计算作为挑战“真智能”的突破口,主要基于技术和商业两方面的考量。

2016 年 3 月 1 日,在北京召开的“迎接认知时代,IBM 与您智胜未来——IBM 论坛大会 ”上,IBM 大中华区董事长陈黎明宣布,IBM“认知商业”战略在中国正式启动。

创造不需要人类编程的机器,推动IT从编程计算时代迈向认知时代

在IBM科学家眼里,大数据时代的海量数据、异构数据构成了一个平行的宇宙世界,也就是“数字宇宙”。面对这样一个数字宇宙,人类可能无能为力,而传统的计算系统也只能处理其中的一部分,无法应对。IBM试图构建以数据为中心的电脑,突破传统的冯.诺依曼架构。从神经突触芯片到Waston,IBM从硬件到软件系统,都在“重新设计能够处理大数据的计算机”。

IBM大中华区CTO、IBM中国研究院院长沈晓卫在接受媒体采访时说:所有IT公司里,IBM是唯一一家Full Stack的公司,从应用、服务、软件、平台、系统一直到下面的芯片, IBM有杰出的能力,在认知时代,技术角度的优势,就是整合能力,即使Jeopardy!,当时IBM Watson的系统,有很多美国学术界的朋友跟我聊,他们对其中某一个技术是很清楚,但是很难设想换一个团队能把那样的系统搭建出来,因为整合的本身也有很多技术。

IBM科学家在《机器智能》一书中宣称,认知时代,计算机将会适应人,人类与机器的联系更密切,人类大脑与计算机将会紧密融合。

IBM科学家认为,从传统计算机到让人类更智能的认知系统是一种全方位的革命。

  1. 传统计算机只能人类编程,而认知系统是人类和数据在交互中学习,未来要让机器可以自行编程;
  2. 传统计算机只能快速运算,而认知系统是要从数据中推导出结论;
  3. 传统计算机只具备基本感知能力,而认知系统可以具有人类听、视、味、嗅和触觉等五大感知能力。

IBM科学家认为:传统的计算机系统是存储系统,而未来的计算机系统则是交互系统,是动态的而非静态的系统。IBM和工程师们的理想,不仅是创造不需要人类编程的计算机,还要推动IT产业从编程计算时代跃升到认知时代。他们梦想认知计算系统可以用视觉、听觉、嗅觉、触觉和味觉来感知未来。

而兼具复杂性、专业性、客观性和前瞻性的认知系统能带来创造力的大爆发。

挑战“真智能”,IBM 进军认知计算

沈晓卫在接受媒体专访时提到:Watson最原始是IBM 创始人的名字,IBM全球有12家研究院,IBM研究中心在美国纽约,那是IBM Watson Research,这是一个IBM Watson的含义。后来IBM的技术赢了危险边缘,那个系统也就以IBM Watson来命名了,后来IBM成立了业务部门叫IBM Watson,用IBM Watson的技术来做认识计算,包括商用,包括IBM Watson平台。与此同时,IBM最近又成立了几家部门,包括IBM Watson Health,还有IBM Watson物联网,一个是进入到医疗行业,一个是物联网行业。

IBM认定大数据时代的集体智能,必须依靠人与数据之间的交互,而大数据必定源自于商业应用。

认知计算的又一进步是IBM Watson将机器学习提升到了一个新高度。例如IBM Watson路径,就是让IBM Watson通过美国医生执照在线考试,IBM Watson医生则可以通过对医疗和保险的商业应用,让整个社会更高效并负担得起医疗保健服务。

新智元记者在采访沈晓卫院长时特别提出:IBM说认知时代是“真智能”,真智能是不是用IBM的专家系统去抗衡现在人工智能产业的主流技术体系,就是深度学习?另外,IBM Watson认知系统怎么在中国落地,在技术方面例如自然语言处理NLP,特别是语音技术方面,在中文语音上怎么实现跟医生、跟病人的互动?

沈晓卫院长的回复是:我个人理解,IBM的认知并不是要抗衡什么,IBM认知是把今天具有机器学习能力的系统用来解决影响到我们国计民生的各行各业实际的问题。今天我也讲到,IBM的认知并不是要取代人类,而是把最好的技术带来解决行业的问题。认知计算在三十年前非常热,当时之所以不成功,从技术上来说,因为当时大数据并不存在,另一个很重要的原因是因为它没有商业的成功。今天IBM做的是非常实实在在的事情,是要解决实际问题。至于你刚才讲到的IBM Watson落地,我个人觉得是几点,一个是IBM Watson本身到中国,包括商业落地,那是有一个过程。我讲两点,一是有很多技术跟语言没有直接的关系,比如今天谈到的癌症治疗等等,大量的医学刊物是英文的,而今天的医生基本上也是可以直接读英文的,很多解决方案是可以在中国落地的。二是今天我们讲认知的创新,很多创新是从中国开始的。我们今天谈到的绿色地平线,甚至认知医疗中的很多解决方案,比如今天我们谈到跟辉瑞在中国的合作,不仅仅是辉瑞,谈到生态圈,也有很多医院与IBM合作,创新就是从中国开始的,所以就没有落地之说。对那些问题,我们先考虑怎么在美国落地,怎么在非洲落地,实际上也确实是这样,我们的绿色地平线就是在中国开始创新,在中国做得好拿到了非洲,我们的认知医疗在中国这部分技术已经成为或者即将成为IBM Watson Health全球的Offering,从中国本土做创新,来推动认知。从中国来说也有一个契机,实现跳跃式的发展,从国家创新的角度给了中国一个非常好的契机。

新智元:IBM在全球尤其在医疗领域积累起来的服务能力,能否在中国的国情之下同样应用?医院是国有的,病例不开放,能否在中国体制之下,在中国移植过来使用。

IBM 中国研究院副院长邵凌:如果大家看医疗文献,大部分最先进的医疗文献都是英文书写的。有很多IBM Watson当初学习的英文文献,这里所具备的知识库一样可以用到中国的情况,虽然中国实际的医疗情况和国外不完全一样,但是很多医疗知识、医疗技术还是差不多,很多文献是英文写的,语言并不是最关键的因素。

新智元:在中国IBM的医疗服务的最重要的客户都是谁?是哪个行业的?

邵凌:中国研究院在过去五年,我们花了很多功夫和很多医院做了很多扎实的工作,一个疾病一个疾病的做起,通过我们和几个国内领先医院、领先专家的合作,学习包括心血管疾病在内的中国慢性病的特性,利用认知计算帮助他们解决问题,已经有一些成功案例,可能还需要时间真正扩展到全中国,但至少我们已经有一些突破,在某些具体的病例。

新智元:2015 年中期之后IBM在全球收购了非常多的企业,也得到了非常多的数据,也拓展到各种各样的行业。在中国是否有这样的收购计划?

IBM 全球认知商业行业解决方案总经理 Neil Isford:在过去,数据一直是我们战略的一部分,可以说IBM就是数据级的一个企业,通过数据的收集扩展了我们在各个行业的数据。我们在医疗行业有我们自己的数据,我们在数据收集过程中有自己的数据来源,有客户的数据来源,还有整个行业的数据来源,我们把这些都集中在一起。

我们过去收购了四五家医疗行业相关的企业,最近我们做的一家收购是有关医疗信息的,另外还收购了有关患者治疗方面数据的企业。还有医疗影像,这都是我们近期做的一些收购。我们还做了一家关于气象企业的收购。另外我们收购了一家企业The Weather Company,它提供的数据有助于我们为制造业、保险公司提供服务,气象的因素对这些行业的影响是非常大的。做了这样的收购后,现在有一个世界上最先进的综合系统,做气象的这家企业,它每天的数据交易量达到数十亿,它可以提供大量的数据,这些都可以用之建设一个平台,今后用于物联网,能够更好地开发一些认知解决方案。

认知商业的下一个方向

互联网时代以来,IBM 只提出过三个品牌宣言。

1995 年,IBM 推出了电子商务的概念,在这背后是互联网的兴起。IT 基础设施在各个国家开始铺建,电商的蓬勃发展改变了所有零售业常态。

2008 年,IBM 推出了智慧地球的宣言,在这背后是传感器的成熟。IBM 把传感器嵌入到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中,普遍相连并提供服务。

2015 年 10 月,IBM 正式提出认知商业的战略宣言,在这背后是人工智能技术的进展。这是相比前两次更大的挑战,大量和消费者紧密相连的智能手机、可穿戴设备、智能家居等设施,带来了大规模、多维度的数据,而人工智能的发展,让这些数据成为商业洞察力。

一直以来,IBM 的业务虽然在改变,但内核一直没有改变自己的策略:专注于高利润的行业,提供可重复的企业级市场服务。

所以我们看到 IBM 在过去的 105 年,其实就是不断根据主流行业调整自己业务的历史,从商业打字机、文字处理机,然后到计算机和服务器,再到如今的信息技术和服务解决方案,IBM 的业务历史基本代表了计算机技术的主流发展历史。

如今,IBM 选择了下一个方向:认知商业。在 IBM 的宣言中,我们隐约看到了未来 10 年科技产业的主流方向。

科技创新与商业:真“智能”必须商业化

IBM 认知商业的核心是IBM Watson。

当科学技术的积累逐渐成熟,IBM 会开始围绕技术建立商业的生态。科学和商业的碰撞,是 IBM 成为国际巨头的关键。

我们看看IBM Watson 的历史。2006 年,IBM Watson 第一次测试。2011 年,参加《危险境地》挑战赛的 IBM Watson。

在后面的几年里,IBM 不断围绕IBM Watson 进行生态建设,包括集团数据收集和收购。IBM 已经在收购公司、扩张数据分析能力、云技术和移动方面耗资近 300 亿美元,以此来转变公司的能力,迎接新一代的软件和服务时代。

IBM 也将通过 50,000 多个分析项目的丰富经验,以及 IBM 分析和IBM Watson 解决方案部门的数千位专家,和 30,000 余名遍布全球范围的咨询和分析工作者,提高IBM Watson 的服务能力。

经过大量的技术和数据储备,IBM 在 2015 年 10 月成立了 IBM 认知商业咨询部门,配备了 2000 位咨询人员,IBM Watson 的商业化序幕开启。

IBM CEO 罗睿兰在 2016 年初表示,希望 IBM Watson 能成为价值 100 亿美元的业务。

认知商业:中国正式启动

IBM 大中华区董事长陈黎明

在 IBM 论坛上,IBM大中华区董事长陈黎明表示:“认知时代已经开启,这对于中国的意义特别重大。在不久的将来,我们将能看到整个商业模式由于认知技术的推动而发生巨大变化,小到每个人获得的服务和产品、创业者所能拥有的商业创新优势,大到传统企业行业的转型、甚至经济和整个社会治理效率的跨越式提升。我们坚信,认知商业是大势所趋。”

IBM 中国配备有强大的管理团队。董事长陈黎明 2015 年 2 月开始担任 IBM 大中华区董事长,在多个行业和国家有逾 30 年的工作经历。陈黎明先生于美国康奈尔大学获得硕士学位,并于2003年在哈佛商学院完成了高级管理课程。

陈黎明给现场观众分享了多个案例,IBM Watson 在旅游、教育和医疗领域都有很多应用。就拿医疗来说,IBM Watson 为了给一个亚裔癌症患者提供诊疗方案,读了 3469 本专例,超过 24 万份的期刊杂志,评估了 69 个教学大纲,分析了 6 万多份实验数据,10 多万份临床报告,最终提出了 3 个治疗方案。大家可以想像,如果一个医生要读这么多的资料,穷其一生也是难以实现的,而 IBM Watson 只花了 17 秒,这就是科技的力量。

IBM 大中华区总经理王天義

IBM 大中华区总经理王天義,2015 年 7 月开始担任这个职位。在此之前已经为 IBM 公司服务 30 多年,王天義拥有纽约州立大学的数学和计算机科学双硕士学位。

王天義在现场表示:“在大中华区,我们已成立专门的认知解决方案团队,致力于整合内部资源和合作伙伴一起定制服务中国本地客户的认知系统。IBM 在数据分析、开源标准、云服务、基础架构和安全等领域的雄厚技术能力,以及丰富的行业经验和强大的咨询顾问团队,将促进认知解决方案的快速开展。”

IBM 中国研究院院长、大中华区首席技术官沈晓卫

IBM 中国研究院院长、大中华区首席技术官沈晓卫博士,研究领域主要是计算机系统结构、计算机软硬件协同设计、大数据、云计算和与认知计算有关的技术创新,拥有麻省理工大学的博士学位。

沈晓卫谈到了IBM Watson 在中国的落地工作:“IBM 在人工智能领域有 40 年以上持续不断的研究。自IBM Watson 2011年问世以来,IBM 在医疗、金融、教育等行业开始了大量的客户实践,使得 IBM 在推动行业应用变革方面具有独特优势。在中国,结合 IBM 中国研究院的研发能力,我们在能源、环保、医疗、旅游及物联网等行业领域取得初步成果。未来,我们期待与各界伙伴在认知时代一同创新、拓展、共赢。”

中国市场落地,认知商业应用开启

在 IBM 论坛上,最受听众关注的是 IBM 在中国认知商业领域的最新进展。

IBM X 科大讯飞

IBM 和中国智能语音与人工智能公司——科大讯飞股份有限公司已经签署备忘录:在技术方面,双方将致力于推动在认知计算算法、云平台架构等层面合作;在业务方面,推动医疗、教育和智慧城市等领域的合作发展契机。

科大讯飞轮值总裁、讯飞研究院院长胡郁表示:“认知技术是代表全球科技浪潮、标志性的方向,将使人类自我了解和控制未来的能力大大增强,也把行业智能提高到前所未有的高度。相信科大讯飞的智能语音技术和 IBM 的认知计算与云计算技术的合作,将会实现真正的优势互补和双嬴!此合作也将推动认知技术能力在商业领域产生巨大的价值,为社会、为产业激发出更多有意义的创新。”

IBM X 辉瑞制药

IBM中国研究院认知医疗服务部和辉瑞制药,联合领先医疗机构,利用大数据及以新型认知分析方法,建立符合中国人群特征的慢性病风险预测模型,并高效甄别出关键风险因素,加速科研发现的进程。

辉瑞中国医学部副总裁谷成明博士表示:“近年来,很多国家都面临着日益严峻的慢性病挑战。认知技术的应用与推广将有利提高慢性病诊疗的精度与效率。通过与 IBM 以及诸多中国领先的医疗机构的跨领域合作与创新,广大饱受慢性病困扰的患者和家庭将会从中受益。我们已能看到认知技术为这个行业带来的创新契机,期待未来催生出更多协作创新,在更多高精尖医学领域实现突破。”

原文发布于微信公众号 - 新智元(AI_era)

原文发表时间:2016-03-04

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