IBM的五年人工智能之路：一切都可以“Watson”一下
想必大家都对IBM的认知计算平台Watson并不陌生，它利用语义分析、自然语言处理和机器学习造福人类。2011年2月，Watson在智力节目《危险边缘》打败了人类对手，用自然语言实现深度问答，展示了其强大的学习能力，自那个时候开始，它能做的就已经远远超乎参加娱乐节目了。
而在五年来的发展中，Watson在人工智能上的布局又是怎样的？
| 认知计算
回归核心，Watson代表的是一种名为“认知计算”的计算模式，具体包括三个方面：理解、推理和学习。
理解：能“理解”人类，是Watson能进行认知协作的第一步，主要运用的是计算系统处理结构化和非结构化数据的能力。
推理：Watson主要运用的是一种名为“假设生成”的算法，能从数据中抽丝剥茧，寻找事物间的相关联系。
学习：Watson从大数据中提取关键信息，以证据为基础进行学习。
根据万能的三步，Watson就能“以不变应万变”，改变商业解决的方式，并以此提升效率。
认知商业即IBM基于认知计算战略建立的一个商业模式。和原有的“智慧地球”战略，这个面向云计算、大数据、人工智能的规划显然更加吃香一些。
认知商业能够基于结构化数据提供全面的人际互动，个性化体验在今时今日的互联网时代愈发显得重要。
基于对自然语言的了解和解构，认知计算能够有针对性地在各个领域进行深入的研究分析，比如下文将提到的医疗、金融、安全等方面，帮助用户大幅提升工作技能。对于企业，认知商业可以从非结构化的数据中进行挖掘，推动产品的服务质量，甚至能够在研究领域有所拓展。
而这一战略自今年三月份也正式在中国推行，它所带来的深入影响，甚至可以渗透到任何一个行业。
目前，Watson已经推出了以下多个应用工具，包括：
Watson Engagement Adviser：通过对话不断进行学习的系统；
Watson Explorer：适配企业内部工作的数据整合，通过API将各种数据在Watson的云上进行整理和分析。
Watson Knowledge Studio：三百六十行，术业有专攻。Watson如果要学会某个具体领域的专业知识，该系统能使用监督学习技术，帮助Watson更好地理解各领域术语的细微差别。
Watson Company Analyzer：Watson能从大量数据中快速进行分析，让每位雇员具备更高的专业性，个性化地理解每位顾客的需求。IBM全球采购部CFO Katherine Eason表示，“这一系统能帮助IBM公司自身更好地预估供应链的潜在风险，进而更好为我们的客户服务。”
简单说来，Watson在任何领域的应用，都离不开互动、发现和决策三个层面。
互动：指的是基于大数据分析下的个体化沟通，为个体用户提供个性化建议，理解用户提出的复杂问题——在交流方面，Watson要做得和人类一样好。
发现：通过大量的语义分析，Watson可以进行人工力量所不能企及的数据分析，并提高认知的有效性。
决策：当获得的数据足够多时，机器学习的优点也由此展现出来，根据扫描的成千上万份资料，在其中选择最优的解决方案。
雷锋网为大家整理了一些Watson在各个领域的应用成果，一起来看看它能为我们的生活带来哪些便利吧。
| 剪辑师
Watson开始进军电影业了。
20世纪福克斯的恐怖片《Morgan》日前推出的预告片，就是由Watson剪辑完成的（预告片可点 此处 观看）。技术人员先教会Watson《Morgan》的预告片需要一些表达“恐怖、带有情感性的接触，以及快乐”的镜头，根据技术人员提供的主旨信息，Watson便对电影原片进行分析，并选取了符合的电影片段。随后，技术人员只需要简单加一些剪辑，成片就新鲜出炉了。
一起来欣赏一下Watson制作的预告片，看上去还是像模像样的，如果不说是AI剪辑的，或许也没有人会怀疑吧。的确，预告片里出现了快乐玩耍的场景，也有让人觉得很可怕的内容。
诚然，这并不意味着Watson会抢电影剪辑师的饭碗，毕竟目前人工智能还是不能完全取代人类对电影的理解和共情，但本次尝试为我们提供了一种可能性：Watson或许也能够理解艺术作品，并真正为人所用。
| 医生
在认知计算领域，系统能够从各种结构化和非结构化数据源中学习和积累知识，理解自然语言的同时，能够与人类进行自然地交互，这对于医疗行业大有裨益。
2015年4月，Watson Health成立，意味着Watson在医疗领域的正式进军。
CaféWell是一个由Welltok保健公司创建的平台，其中采用了Watson的认知系统改善用户的互动。从医疗对话、就诊数据及健康效益信息中，产品CaféWell Concierge能够回答日常的复杂问题，并从中不断学习。
Veterans Health Administration (VHA)是美国最大的综合性医疗保健系统，每年为约 8,700,000退伍军人提供医疗服务。VHA 能够处理大量医学文献、临床资料和病患医疗记录，为创伤后精神紧张性障碍（PTSD）病患找寻理想的治疗方案。
而日前东京大学医学研究院确诊一名病人患有白血病，同样是利用了Watson 数据抽取及匹配搜索的功能。根据雷锋网的了解，这一过程首先要对结构化的知识进行构建，并将相关数据导在一个数据池中，并进行内容管理，Watson 随后对内容进行比对，得出诊断结果。
个体的复杂性让癌症的治疗方案千变万化，而人工智能的数据处理能力就能很好地解决这个问题。这一点也在实际应用领域得到了验证：南亚最大的私人医院Bumrungrad International Hospital 利用Watson为单个癌症病患规划了适合个人的治疗方案。
| 华尔街精英
在2012年，Watson就已经进军了金融领域，而它最为显著的功能莫过于在浩如烟海的数据中提供建模、文本分析及决策建议。在商业领域，能够完整地理解句子和段落比起谷歌的单纯检索功能自然要有用得多，这也是Watson的核心竞争力之一。
目前，Watson在金融方面的主要应用是证券组合投资风险管理，以及为银行提供投资建议。而在保险行业，利用自然语言回答用户的业务咨询，并推广公司的相应服务，同样能够为客户提供个性化的体验。
秘鲁最大的保险产品和服务提供商RIMAC Seguros 就利用了Watson的语义分析技术大大提升工作效率。根据介绍，Watson将对政府文档进行扫描，并抽取和案件相关的条例，这一过程能减少90%的索赔处理时间。甚至，Watson还能帮助保险公司确定医院的收费是否过高，还能判断特定区域的案件索赔性质，这有期成为解决当地公共医疗问题的法宝。
至于和我们生活更加息息相关的零售行业，Watson通过认知计算，能为零售商提供针对每个用户的个性化建议，提供更为良好的购物体验。
| 网络安保
在处理大量信息方面，Watson比起人类有着得天独厚的优势。目前，IBM的研究人员开始安排Watson开始阅读大量安全文件，学习相关术语，并与各个图书馆及新闻网站进行连接，以保证信息的实时传递。
在不远的将来，Watson会为企业客户所用，确定已经发生的威胁，甚至进行预防危险的决策。虽然在网络安全领域，Watson依然无法取代人类，但在机器学习层面，它可以提供迅速而快捷的检索和风险预警，而这也是安全人员所亟需的。
雷锋网的整理当然只是Watson在生活中给我们带来便利的一些例子，利用认知计算所能做到的事情还有无限的可能在。我们期待未来Watson会带给我们更多惊喜，就像今天它所做的一样。
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