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IBM如何在人工智能領(lǐng)域與谷歌作斗爭

IBM在人工智能領(lǐng)域如何與谷歌作斗爭,亞馬遜,蘋果和谷歌正在開發(fā)自己的人工智能助手,但無論是Alexa,Siri還是Google Now,人氣似乎都與IBM Watson無法匹敵。后者六年前出現(xiàn)在電視智力競賽節(jié)目《危險邊緣》上,并出現(xiàn)在本月早些時候的“超級碗”足球比賽廣告中。具有諷刺意味的是,雖然IBM Watson眾所周知,但它主要開發(fā)企業(yè)應(yīng)用程序,而且沒有像其他技術(shù)巨頭那樣專注于消費者市場的人工智能產(chǎn)品。 IBM專注于Watson在醫(yī)療保健,零售和金融領(lǐng)域的多元化能力,在這些領(lǐng)域積累了豐富的專業(yè)知識。許多IBM客戶使用Watson的虛擬助手來處理客戶支持業(yè)務(wù)。事實上,該公司的眼睛也很大。沃森總經(jīng)理大衛(wèi)肯尼表示,他們目前正在考慮是否要驗證新聞的真實性,以確定內(nèi)容的真實性。 Kenny一年多前加入IBM,此前曾在多家公司工作過。他還曾擔(dān)任互聯(lián)網(wǎng)骨干服務(wù)公司Akamai的總裁,后來經(jīng)營The Weather Company。 IBM于2015年底收購了The Weather Company后,他也加入了IBM。 IBM重視該公司從世界各地的傳感器收集大量天氣數(shù)據(jù)的能力,并且他們可以通過分析數(shù)據(jù)每天提供2600萬份天氣預(yù)報。 IBM將此視為物聯(lián)網(wǎng)的一部分,該公司已在該領(lǐng)域投資30億美元用于擴展。他最初的任務(wù)是照顧Watson的業(yè)務(wù),并且由于他與許多大型企業(yè)客戶建立了聯(lián)系,因此他符合IBM將Watson應(yīng)用于更多公司的目標。去年11月,他還擔(dān)任IBM公共云服務(wù)的負責(zé)人和兩個數(shù)據(jù)團隊(其中一個專注于物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品)。 在一次采訪中,他談到了IBM如何與人工智能領(lǐng)域的其他大型科技公司競爭,IBM關(guān)于是否專注于擴大消費者市場或企業(yè)市場的內(nèi)部爭論,以及為什么公司在人工智能方面不那么活躍和其他公司一樣。收購。以下是訪談?wù)簡枺寒?dāng)你提到Watson時,有些人會想到《危險邊緣》,但Watson的能力現(xiàn)在超出了測驗領(lǐng)域。六年前,這是IBM數(shù)據(jù)中心的一個研究項目。他現(xiàn)在包括什么?答:其核心是與云平臺相關(guān)的Watson平臺。人工智能需要大量帶寬來吸收數(shù)據(jù),并且需要大量計算能力來“推理”或預(yù)測。在Watson的IBM內(nèi)部和外部構(gòu)建了數(shù)百個優(yōu)秀的應(yīng)用程序。從消費者的角度,或從搜索和業(yè)務(wù)的角度來看,與其他人工智能公司相比,Watson是獨一無二的,因為我們設(shè)計的數(shù)據(jù)不在互聯(lián)網(wǎng)上。這就是我們專注于開發(fā)醫(yī)療和金融服務(wù)的原因。我們還需要研究稅法,吸收建筑圖紙上的數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)應(yīng)用于內(nèi)容發(fā)布。我們正在設(shè)計每個垂直區(qū)域的用例。首先是向機器人提問和回答。我們在特定領(lǐng)域擁有深厚的知識基礎(chǔ)。第二個是發(fā)現(xiàn),例如,如何搜索基因序列或臨床試驗,或研究稅法。第三,學(xué)習(xí)規(guī)則,這對于合規(guī),審計和反洗錢活動非常重要。 Watson正在學(xué)習(xí)這些東西并將它們應(yīng)用于一系列應(yīng)用程序,其中一些來自IBM和其他來自第三方的應(yīng)用程序。沃森正在這些領(lǐng)域成長。問:IBM發(fā)布了一則廣告,允許有個性的名人與Watson進行簡短的對話。如果您想為商業(yè)推廣您的產(chǎn)品,為什么要這樣做廣告?答:我們的重點不同于其他三家人工智能公司。在這方面存在很多爭議?!覀儜?yīng)該以消費市場的方式塑造Watson品牌嗎?這樣做的好處是您可以創(chuàng)建一組標準。 如果您認為會出現(xiàn)像人工智能操作系統(tǒng)這樣的東西,那么您應(yīng)該朝著這個方向努力。但我們不這么認為。在與Watson的大多數(shù)交互中,最終用戶看不到Watson。他們只認為他們正在與銀行或保險公司溝通或與律師或醫(yī)生交談。 Watson的主要任務(wù)是擴展企業(yè)用戶的個性,因此這更像是一張“白卡”。我們之所以探索增強智能而不是人工智能,是因為我們所做的許多事情實際上都在提高各種措施的有效性。問:IBM花在人工智能上的時間比其他公司多,但為什么Google是人工智能的首選?

答:我認為所有人才都不會去谷歌。他們當(dāng)然吸引了很多人,尤其是斯坦福大學(xué)的人。但是,如果您擁有特定領(lǐng)域的專業(yè)知識,我認為IBM是更好的選擇,因為我們是垂直領(lǐng)域的專家。

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最有價值的人通常是某一領(lǐng)域的專家。您不會向腫瘤科醫(yī)生尋求房地產(chǎn)建議或?qū)で蠓康禺a(chǎn)經(jīng)紀人的建議。因此,我們實際上正在構(gòu)建專業(yè)的垂直人工智能,這可以吸引那些關(guān)注這些專業(yè)領(lǐng)域的人。消費者希望與Google Home或Amazon Echo交談,這非常有幫助,所有搜索都可以幫助消費者找到大量信息。有許多垂直領(lǐng)域,這是IBM長期優(yōu)勢所在。這是兩個不同的想法,但它們都非常重要。問:IBM如何創(chuàng)建一種引人入勝的文化來吸引高校的人工智能人才?答:顯然,IBM Research比Alphabet更深入。我們長期致力于在阿爾馬登,紐約,蘇黎世和東京開發(fā)IBM研究機構(gòu)。但許多年輕人來到這里是因為他們想要影響世界。雖然IBM是一家大公司,但您可以更改銀行,會計,建筑,零售,醫(yī)療保健或環(huán)境,從而對特定區(qū)域的運作方式產(chǎn)生巨大影響。我相信,我們?yōu)槿藗兲峁┝艘粋€對世界重要領(lǐng)域產(chǎn)生重大影響的機會。問:一些人工智能技術(shù)的速度有多快,這對客戶客戶有多重要?答:關(guān)鍵不僅在于速度,還在于決策的準確性和實用性。速度和準確性之間總是存在權(quán)衡,你必須確保最終結(jié)果能夠奏效。最后,我們需要使用搜索來查找信息,我們需要人工智能來提供決策建議。你了解我必須做出的決定嗎?系統(tǒng)會為我提供實用的建議嗎?當(dāng)我們專注于臨床試驗等重要決策,或者我的資產(chǎn)負債表的價值是什么,或者提交納稅申報表的最佳方式時,沃森可以提供幫助。只要它能幫助客戶做出更好的決策,他們最終可以增加市場份額。搜索促使許多企業(yè)(如報紙)轉(zhuǎn)向“商品化”,因為價值在于渠道。但我不認為人工智能在渠道上的價值可以比較其在智能方面的價值。 所以我們?nèi)匀徽J為我們可以幫助公司提高他們的智力。因此,我們的重點是智能和決策的質(zhì)量,而不僅僅是速度。我們現(xiàn)在正在尋找一種用人工智能驗證事實的方法。某個新聞是真的嗎?可以驗證嗎?正因為如此,我相信渠道已經(jīng)達到了經(jīng)濟的極限。因為真正重要的是通過渠道傳播的內(nèi)容。因此,Watson只通過數(shù)據(jù)實現(xiàn)了增值,并沒有通過界面增加價值。我們希望當(dāng)別人評判我們時,我們不僅會重視速度的渠道指標,還會評估細微而復(fù)雜的決策的準確性和質(zhì)量。我并不是說速度并不重要,但它只占三分之一,其他三分之二是內(nèi)容價值。假新聞就是一個很好的例子。雖然它掌握了渠道,但隨著時間的推移,它是不是建立在高品質(zhì)的基礎(chǔ)上創(chuàng)造價值?問:為什么IBM不像谷歌等其他公司那樣積極參與人工智能合并和收購?答:我們?yōu)樵苹A(chǔ)設(shè)施,數(shù)據(jù)功能,監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)制定了明確的路線圖。在許多情況下,我認為我們領(lǐng)先于其他公司。我們已經(jīng)在該領(lǐng)域工作了很長一段時間,從專業(yè)角度來看,許多公司已經(jīng)從消費領(lǐng)域開始。因此,我們沒有看到很多并購機會。有時候,我們會看到一些可以節(jié)省時間并幫助我們引進人才的東西。例如,The Weather Company解決了將大量傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為每天2600萬天氣預(yù)報的挑戰(zhàn)。這筆交易幫助IBM的物聯(lián)網(wǎng)路線圖節(jié)省了數(shù)年并引進了人才。

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