“认知计算”来了,还需要看科幻电影么?

编辑:凯恩/2018-11-05 12:53

  认知计算和大数据分析有类似的技术,比如大量的数据、机器学习、行业模型等,大数据分析更多强调的是获得洞察,通过这些洞察进行预测。此外,传统的大数据分析会使用模型或者积极学习的方法,但更多的是靠专家提供。

  而在当时,IBM已经前瞻性的提出了“E-Commerce”,进而在1997年,IBM又提出了“电子商务”(E-Business)的概念,即应用互联网从事商业或活动,在计算机和互联网远未普及的时代,业界对这种新型的商业运营模式的质疑要远大于认同。

  或许在不久的将来,Watson会成为我们最为得力的生活和商业助理,衣食住行、工作安排、商业决策,我们所需要做的只是对Watson提出问题。

  IBM是一家经历百年的企业,在IT产业中举足轻重,故而它的每一次转型都引人注目。

  在《危险边缘》中战胜人类冠军后,Watson开始涉足医疗领域。2013年,Watson加入了史隆-凯特林癌症研究中心(Memorial Sloan-Kettering Cancer Center),为肿瘤学科研人员提供技术支持;如今,Watson已经入驻了十余家癌症治疗机构,根据病人肿瘤的基因指纹选择出适合的治疗方案。

  对于“认知商业”的信心和决心,从IBM近年来的连番动作中能够获知一二。

  还要看科幻电影么?

  实际上,“认知计算”和“人工智能”存在着一些差异。虽然从技术角度上来讲,认知计算和人工智能存在很多共性,比如机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)等方面都很类似。

  认知计算,贵在“认知”

  其中,Watson为一个亚裔癌症患者提供诊疗,为了给这个亚裔癌症患者提供诊疗方案,Watson读了3469本专例,读了超过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Watson只花了17秒。

  虽然认知计算包括人工智能的一些要素,但前者是一个更宽泛的概念。认知计算不是制造“为人们思考”的机器,而是与“增加人类智慧”有关,能够帮助我们更好地思考和做出更为全面的决定。

  Watson也能让旅游更加便捷。据统计,一个人要去旅行,规划的时候至少要访问不少于20个网站,从旅游的攻略、线路、机票、酒店、餐饮,都要靠自己一一去发现、去挖掘。我们可以试想一下,将来我们希望出去旅行,我们只要告诉Watson这样一个信息,说我有十天半个月,我希望到哪里去旅行,给我做出一个最佳的旅行推荐。Watson完全有这种能力,根据你过去出行的记录、你的喜好、你的习惯,给你推荐出最佳的旅行路线。

  举个例子,在2011年的美国《危险边缘》电视问答秀中,IBM Watson超级计算机战胜了人类冠军,它能够理解自然语言,并且更加快速精准的找到了问题的答案。在这场“人机大战”中,Watson所展现的是IBM“认知计算”技术中一个API的能力,即Q&A(深度问答技术),该API基于五项基础技术。现在,Watson API大家庭已有32个成员,到2016年底,Watson API将达到近50个且逐年增加。

  从耗资10亿美金组建Watson业务集团,到收购医学公司Merge Healthcare和天气预报公司The Weather Company,到成立业内首个认知商业咨询部门,成立Watson物联网部门全球总部,以及与Twitter、Facebook、苹果等公司建立战略联盟——IBM不遗余力的在推进“认知商业”的技术储备、组织架构和生态建设。

  此外,认知计算目前成长很快的一个领域为深度学习,它的学习方法与传统方法不同,更多的是基于大量的数据通过自学的方式得到这样的模型,而不需要很多的人为干预,这个从学习方法来讲和大数据分析有很多不同的地方。

  那么,“认知计算”都能做些什么?

  此外,IBM和日本软银公司联合设计了Pepper情感机器人,它能够和人类进行交流,具有情感和表情,消息表示,软银今年3月底将在东京设立一家特殊的手机零售店,其员工将全部由Pepper机器人组成,Pepper能回答顾客的问题并给出建议,还能与顾客签署购买协议。

  如今,电子商务、智慧地球已经被事实所证明,我们也有理由相信,“认知商业”不仅仅是一句口号,它并非是无的放矢。

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  至此,我们已经不用再猜测IBM的下一步该去向何方,它的未来已经勾勒得足够清晰。

  这次IBM的愿景并没有让人们等的太久,在随后的八年中,当时看上去离我们很遥远的事情已经逐渐成为了现实,随着智能终端、物联网、云计算、大数据等新技术的兴起,人类的生活已经变得更加“智慧”,我们已经能够借助物联网、大数据分析等手段来识别套牌车、预测雾霾、追溯食品的来源,甚至来预测球赛和奥斯卡奖的结果。

  用“认知商业”指明未来

  看上去很复杂,我们可以从中提炼出几个关键词:自然语言、学习、洞察、决策。这几个词汇基本描述了“认知计算”的本质,也让我们更加容易理解。

  “认知系统不是编程系统,它有着三个非常突出的特点:第一,理解能力,它对数据的理解速度是非常惊人的,不仅是文本数据,还有一些感知的数据,另外还有一些涉及情绪方面的数据。第二,认知系统还可以提出一些假设进行推理,根据可信度的指数来提出相应的建议。第三,通过与数据的不断交互,机器因为认知能力也越来越聪明。”

  2008年,在“电子商务”之后,IBM又提出了一个新的愿景——“智慧的地球”,包括智慧的交通、智慧的医疗、智慧的电力、智慧的食品等,涵盖了人类生活的方方面面,当时很多人还搞不清楚这和“信息化”有什么区别,最终的图景会是什么样子。

  正如IBM全球认知商业行业解决方案总经理Neil Isford先生所说,“认知系统”区别于传统编程系统的三大能力是理解、推理、学习。

  

  从电子商务、智慧地球,再到认知商业,在当时看来,IBM每一次的重大战略发布都有些让人捉摸不透,或许是IBM的眼光过于长远。

  认知计算在人和计算机的交互中要更加自然流畅,还会更多强调推理和学习,以及如何把这样的能力结合具体的商业应用、解决商业的问题,做出洞察和决策。

  1996年,当时的计算机还是个稀缺物种,金贵无比。为了防尘,去学校机房上计算机课要穿鞋套,作为一名懵懂学生,笔者对计算机的认知唯有红警和仙剑等电脑游戏,对于互联网更不知为何物。

  2016年,这种爆炸又即将开始,因为IBM又为人类科技布下了一个新的“引信”——认知计算,其所引领的“认知商业”也将成为IBM新的愿景,成为IBM的下一个转型方向。

  以往科幻故事中的桥段,正在转变为现实。

  对于认知计算而言,洞察和预测只是其中的一种。但是,认知计算更为强调人和机器之间自然的交互,这些维度都不是传统的大数据分析所强调。

  如今IBM Watson已经具有32个API,包含图片和人脸识别相关、云计算相关、自然语言相关、复杂数据处理四大类;2016年将发展到50个API,全面覆盖12个行业,包括消费品、流通、银行及证券、保险、汽车、电子、石油化工、工业产品、政府、医疗及生命科凤凰彩票(fh03.cc)学、能源、电信及媒体娱乐行业。

  从“电子商务”概念的提出到现今的昌盛繁荣,产业已经发展了二十年,从历史的角度来看,这是一个很快的发展速度;但从今天技术的发展速度来看,一个愿景从被提出到实现,二十年的时间已经足够长。

  时至今日,这种改变世界的愿景已经实现,“电子商务”已经充斥到人类生活的每个角落,只要有网络,我们已经可以轻易的通过手机等智能终端完成衣食住行等日常活动及商业活动,人们外出消费已经可以不带钱包。

  什么是“认知计算”?从定义上来看,认知计算是通过与人的自然语言交流及不断学习从而帮助人们做到更多的系统,是从硬件架构到算法策略、从程序设计到行业专长等多个学术领域的结合,能够使人们更好地从海量复杂的数据中获得更多洞察,从而做出更为精准的决策。

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  在中国,IBM认知计算也有了新的进展。例如联合辉瑞制药,建立了符合中国人群特征的慢性病风险预测模型,可高效甄别出关键风险因素,加速科研发现的进程。借助此疾病风险预测模型与临床决策支持系统,医生预期可以大幅度提高诊疗质量,并针对病人的个体情况提出个性化诊疗建议,节约患者的医疗成本。

  针对中国环境问题,IBM联合中国政府推出了“绿色地平线”计划,利用大数据分析和认知计算能力来预测72小时空气污染情况,目前在北京、保定、张家口等城市已经有了范例。

  先来看一些故事,注意,这些并不是科幻故事,在“认知计算”的世界,有些惊奇正在发生,或者即将发生。

  IBM认为,大数据分析属于认知计算的一个维度,与大数据相比,认知计算的范围更广、技术也更为先进。

  这不免让我们想起很多科幻电影中人工智能(AI)的桥段,如近期上映的《星球大战:原力觉醒》中呆萌的小机器人BB-8,以及二的不要不要的C-3PO。

  通俗而言,认知系统和普通计算机的区别在于它能够理解自然语言,并根据证据进行推理,同时能够自我学习,数据越多就会变得更“聪明”。

  Watson还能设计新派美食。通过学习35,000多种经典食谱,分析海量食材配搭,结合化学、营养学等方面数据,“Watson大厨”能够为厨师和美食爱好者提供超越人类经验和想象的新型食谱。

  那么,“认知计算”又和大数据分析有何区别?看上去两者都是根据数据来得出洞凤凰娱乐(fh03.cc)察和决策。

  从愿景到实现,这个过程正在变得越来越短——就如科幻小说《三体》中,三体人发射“智子”的目的是用来锁死地球科技,因为人类科技的发展并不是一个平缓的过程,而是一种爆炸式的增长。