亞馬遜、蘋果和谷歌都在開發(fā)了自己的人工智能助手，但無論是Alexa、Siri還是Google Now，知名度似乎都無法比肩IBM沃森。后者6年前在電視智力問答節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》上亮相，本月早些時(shí)候還出現(xiàn)在“超級(jí)碗”橄欖球賽的一段廣告中。

具有諷刺意味的是，IBM沃森雖然廣為人知，但它卻主要發(fā)展企業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，并沒有像其他科技巨頭一樣著眼于消費(fèi)市場的人工智能產(chǎn)品。IBM重點(diǎn)宣傳沃森在醫(yī)療、零售和金融等領(lǐng)域的多樣化能力，它已經(jīng)在這些領(lǐng)域積累了大量專業(yè)知識(shí)。

IBM的許多客戶利用沃森虛擬助手處理客戶支持業(yè)務(wù)。事實(shí)上，該公司的目光也很遠(yuǎn)大。沃森總經(jīng)理大衛(wèi)·肯尼（David Kenny）表示，他們目前正在考慮能否對(duì)新聞進(jìn)行事實(shí)驗(yàn)證，從而判斷內(nèi)容真?zhèn)巍?/p>

大衛(wèi)·肯尼

肯尼一年多以前加盟IBM，之前曾在多家企業(yè)任職，還曾擔(dān)任互聯(lián)網(wǎng)骨干服務(wù)公司Akamai總裁，后來負(fù)責(zé)運(yùn)營The Weather Company。在IBM 2015年末收購The Weather Company后，他也隨之加盟IBM。

IBM看重該公司通過世界各地的傳感器收集海量天氣數(shù)據(jù)的能力，他們能通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析每天提供2600萬份天氣預(yù)報(bào)。IBM認(rèn)為這是物聯(lián)網(wǎng)的一部分，而該公司已經(jīng)向這一領(lǐng)域投入30億美元用于擴(kuò)張。

他最初的任務(wù)是負(fù)責(zé)沃森業(yè)務(wù)，由于之前就與很多大企業(yè)客戶建立了聯(lián)系，所以很符合IBM將沃森應(yīng)用于更多企業(yè)的目標(biāo)。他去年11月還兼任IBM公共云服務(wù)和兩個(gè)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)（其中一個(gè)以物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品為開發(fā)重點(diǎn)）的負(fù)責(zé)人。

他在接受采訪時(shí)談到了IBM如何與其他大型科技公司在人工智能領(lǐng)域展開競爭，IBM內(nèi)部關(guān)于應(yīng)該重點(diǎn)拓展消費(fèi)市場還是企業(yè)市場的爭論，以及該公司為什么而沒有像其他企業(yè)一樣在人工智能領(lǐng)域積極收購。以下為采訪摘要：

問：提到沃森，有人還會(huì)想到《危險(xiǎn)邊緣》，但沃森如今的能力早已超出智力問答領(lǐng)域。6年前，這是一個(gè)在IBM數(shù)據(jù)中心里的研究項(xiàng)目，他現(xiàn)在都包含哪些內(nèi)容？

答：它的核心是一個(gè)與云端平臺(tái)關(guān)聯(lián)的沃森平臺(tái)。人工智能需要很多帶寬來吸收數(shù)據(jù)，還需要很多計(jì)算能力來“推理”或預(yù)測(cè)。在IBM的內(nèi)部和外部，有數(shù)以百計(jì)的優(yōu)秀應(yīng)用都是以沃森為基礎(chǔ)構(gòu)建的。

從消費(fèi)者的角度，或者從搜索和商業(yè)角度來看，沃森與其他人工智能公司相比的獨(dú)特之處在于，我們?cè)O(shè)計(jì)時(shí)所圍繞的數(shù)據(jù)并不在互聯(lián)網(wǎng)上。正因如此，我們才著力發(fā)展醫(yī)療和金融服務(wù)，我們還要學(xué)習(xí)稅法，吸收建筑圖紙等數(shù)據(jù)，還將數(shù)據(jù)應(yīng)用到內(nèi)容出版領(lǐng)域。

我們正在每個(gè)垂直領(lǐng)域設(shè)計(jì)用例。首先是與機(jī)器人進(jìn)行問答。我們?cè)谔囟I(lǐng)域擁有深厚的知識(shí)儲(chǔ)備。其次是發(fā)現(xiàn)，比如怎樣搜索基因序列或臨床試驗(yàn)，或者學(xué)習(xí)稅法。第三，學(xué)習(xí)規(guī)則，這對(duì)合規(guī)、審計(jì)和反洗錢活動(dòng)非常重要。沃森正在學(xué)習(xí)這些事情，并將其應(yīng)用到一系列應(yīng)用中，有的應(yīng)用來自IBM，有的則來自第三方。沃森正在跟隨這些領(lǐng)域一同成長。

問：IBM投放了一則廣告，讓有個(gè)性的名人與沃森展開了簡短對(duì)話。如果你們希望面向企業(yè)推廣自己的產(chǎn)品，又為什么投放這樣的廣告？

答：我們的重點(diǎn)與另外三大人工智能企業(yè)有所不同。這方面爭論很大——是否應(yīng)該以消費(fèi)市場的方式來塑造沃森的品牌？這樣做的好處是可以由此創(chuàng)造一套標(biāo)準(zhǔn)。如果你認(rèn)為會(huì)出現(xiàn)類似人工智能操作系統(tǒng)的東西，那就應(yīng)該向這個(gè)方向努力。但我們不這么認(rèn)為。

在與沃森的多數(shù)互動(dòng)中，終端用戶都看不到沃森。他們只會(huì)認(rèn)為自己在與一家銀行或保險(xiǎn)公司溝通，或者跟律師或醫(yī)生對(duì)話。沃森的主要任務(wù)是延伸企業(yè)用戶的人格，所以這更像是“白牌”。我們之所以探討增強(qiáng)智能，而不是人工智能，是因?yàn)槲覀儚氖碌暮芏嗍虑槎际翘嵘髽I(yè)各種措施的實(shí)際效果。

問：IBM做人工智能的時(shí)間比其他公司都長，可是谷歌為什么成為人工智能人才的首選呢？

答：我不覺得所有人才都奔向谷歌。他們肯定吸引了許多人，尤其是斯坦福大學(xué)的人才。但如果你擁有某個(gè)領(lǐng)域的專長，我認(rèn)為IBM是更好的選擇，因?yàn)槲覀兪谴怪鳖I(lǐng)域的專家。

最有價(jià)值的人往往都是某個(gè)領(lǐng)域的專家。你不會(huì)向腫瘤醫(yī)生尋求房地產(chǎn)建議，也不會(huì)向房產(chǎn)中介尋求買車建議。所以，我們其實(shí)是在構(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(fèi)者希望跟谷歌Home或亞馬遜Echo對(duì)話，這很有幫助，所有的搜索都可以幫助消費(fèi)者找到很多信息。有很多垂直領(lǐng)域，這正是IBM的長期優(yōu)勢(shì)所在。這是兩種不同的思路，但都很重要。

問：IBM如何營造有魅力的文化來吸引高校里的人工智能人才？

答：很顯然，IBM研究院比Alphabet更有深度。我們長期以來都在努力發(fā)展阿爾馬登、紐約、蘇黎世和東京的IBM研究院。但很多年輕人之所以來到這里，是因?yàn)樗麄兿Ｍ绊懯澜?。盡管IBM是一家大公司，你也可以改變銀行、會(huì)計(jì)、建筑、零售、醫(yī)療或環(huán)境，對(duì)某個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)行方式產(chǎn)生巨大影響。我認(rèn)為，我們給人們提供了一個(gè)對(duì)世界的重要領(lǐng)域產(chǎn)生重大影響的機(jī)會(huì)。

問：某些人工智能技術(shù)的速度更快，這對(duì)客戶客戶來說有多重要？

答：關(guān)鍵不僅僅在于速度，還在于準(zhǔn)確性和對(duì)決策的實(shí)用性。速度和準(zhǔn)確性之間總要進(jìn)行一些取舍，你肯定要確保最終的成果能夠起到作用。歸根到底，我們需要用搜索來尋找信息，需要用人工智能來提供決策建議。你是否理解我要做的決策？系統(tǒng)是否會(huì)為我提供實(shí)用的好建議？當(dāng)我們關(guān)注臨床試驗(yàn)等嚴(yán)肅決策，或者我的資產(chǎn)負(fù)債表目前有什么價(jià)值，或者我最佳的報(bào)稅方式是什么的時(shí)候，沃森就可以提供幫助。只要能幫助客戶制定更好的決策，最終便可增加市場份額。

搜索促使報(bào)紙等很多業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)向“商品化”，因?yàn)閮r(jià)值在于渠道。但我不認(rèn)為人工智能在渠道上的價(jià)值可以比肩它在智能性方面的價(jià)值。所以我們還是認(rèn)為自己可以幫助企業(yè)提升智能程度。正因如此，我們的重點(diǎn)才放在了智能和決策質(zhì)量上，而不僅僅關(guān)注速度。

我們現(xiàn)在正在尋找一種方法，用人工智能核查事實(shí)。某條新聞是否屬實(shí)，是否能夠驗(yàn)證？正因如此，我認(rèn)為渠道已經(jīng)在經(jīng)濟(jì)上達(dá)到了極限。因?yàn)檎嬲匾氖峭ㄟ^渠道來傳播哪些內(nèi)容。所以，沃森才通過數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)增值，而沒有通過界面來增值。我們希望別人評(píng)判我們的時(shí)候不僅看重速度這個(gè)渠道指標(biāo)，還能看重準(zhǔn)確性，以及細(xì)微和復(fù)雜的決策質(zhì)量。

我不是說速度不重要，但它只占到三分之一，另外三分之二在于內(nèi)容價(jià)值。假新聞就是很好的例子，雖然它掌握了渠道，但久而久之，還不是要靠高質(zhì)量來創(chuàng)造價(jià)值？

問：IBM在人工智能并購方面為什么不像谷歌等其他公司那么活躍？

答：我們針對(duì)云基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)能力、監(jiān)督式學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)等方面制定了清晰的路線圖。在很多情況下，我認(rèn)為我們都領(lǐng)先于其他公司。我們進(jìn)入該領(lǐng)域的時(shí)間更長，有著專業(yè)的視角，而很多公司都是從消費(fèi)領(lǐng)域起步的。

因此，我們沒有看到很多并購機(jī)會(huì)。有的時(shí)候，我們的確看到一些東西能夠節(jié)約我們的時(shí)間，幫助我們引入人才。例如The Weather Company就解決了一個(gè)挑戰(zhàn)，把海量傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成每天2600萬份天氣預(yù)報(bào)。該交易幫助IBM的物聯(lián)網(wǎng)路線圖節(jié)約了幾年時(shí)間，而且引入了人才。

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