Rob Thomas

企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)，是在應用數(shù)據(jù)科學和AI領域所需技能的深度和廣度。如果企業(yè)期望在AI方面占據(jù)領先地位，需要關注三個至關重要的領域：差異化平臺、技能和研究。

自 1959年IBM創(chuàng)造出“機器學習”一詞以來，AI已經(jīng)走過了多個周期。2011年IBM的Watson參加了電視智力競賽節(jié)目《Jeopardy！》，與人類選手同場競技，掀起了最新一輪的AI復興浪潮。

在這個里程碑式的事件中，展現(xiàn)了我們擁有的一些獨一無二的技術。之后我們將 Watson應用于客戶的某些項目中，并取得了早期成功。這為我們帶來了更大的效應，也帶來了更多機會。在這個階段，大型的企業(yè)、獨立的專業(yè)研究機構和醫(yī)療組織都在采用IBM Watson 技術，并基于該技術構建產(chǎn)品和應用。

一、Watson 到底是什么？

要回答這個問題，我們先看看Watson不是什么。Watson不是Alexa、Siri或Google Assistant這樣的個人助理，他的功能遠遠超越了消費者端AI設備的功能。但消費者可能每天都會與某種形式的Watson交互，雖然他們沒有意識到這一點。

這是因為Watson的設計初衷是支持企業(yè)對企業(yè)（B2B）的交互。Watson技術從賦能企業(yè)虛擬助理，一直延展到將AI嵌入各行各業(yè)的業(yè)務流程中，涵蓋企業(yè)的方方面面。

Watson沒有聲音、性別或個性。很多人將Watson與《Jeopardy！》節(jié)目中或一些舊時電視廣告中所用的男性聲音聯(lián)系在一起。我們出于節(jié)目需要，給Watson安排了一個聲音，但是Watson并非是一個對話盒子。它是在云端運行的一系列可組合式微服務（軟件），可運行在任何云端，無論是公有云還是私有云。

簡而言之，Watson是能夠發(fā)揮數(shù)據(jù)集的價值、理解自然語言，進而提供建議、作出預測并自動完成工作的軟件。我們已經(jīng)調(diào)整了命名策略，“Watson”一詞只會出現(xiàn)在顯著采用IBM Watson技術的IBM軟件和解決方案中。對于嵌入了AI技術以增強能力的產(chǎn)品和解決方案，我們只在這些產(chǎn)品名稱中使用“with Watson”的字樣。

Watson以三種形式存在：

·工具，面向的是想構建自有AI的企業(yè)

·應用，面向的是想購買預打包AI解決方案的企業(yè)

·嵌入式的機器學習和AI功能

Watson 工具

Watson工具包括可以免費使用的軟件，或者在企業(yè)想要更廣泛地使用時購買或訂閱的軟件。通過使用這些工具，企業(yè)可以收集數(shù)據(jù)，整理數(shù)據(jù)，構建AI模型，將AI模型應用于生產(chǎn)，并隨時管理這些模型。下面是一些鮮為人知的事實：Watson工具內(nèi)開展的85%的工作都是開源的（Python、R、TensorFlow等）。畢竟，開源是數(shù)據(jù)與AI領域的通用語言。

如果您想親眼看看這些工具，那么您可以看看Watson Studio、Watson Machine Learning、Watson OpenScale、Watson Knowledge Catalog和一系列Watson API。我想您會喜歡這些工具的。如果您還需要更多其他能力，請隨時告知我們。

Watson 應用

Watson應用是我們?yōu)榻鉀Q特定的業(yè)務問題而構建的預打包軟件。Watson Assistant 是一款全球領先的應用，用于增強客戶服務水平。

蘇格蘭皇家銀行（RBS）就采用了Watson Assistant。通過使用Watson Assistant，他們現(xiàn)在能夠自動處理40%客戶的呼入電話。借助這個自動化應用，他們的客戶服務代表能夠?qū)⒕Ψ旁谧铍y解決的問題上，進而提高客戶的滿意度。

這還只是AI賦予人類超能力的其中一種方式。我們還推出了一系列其他的應用：Watson Discovery、Planning Analytics with Watson、RegTech with Watson和Maximo with Watson。此外，我們還在持續(xù)開發(fā)新應用，以賦能每位企業(yè)領導者。

Watson 嵌入式功能

Watson嵌入到了越來越多的第三方解決方案中，以便為產(chǎn)品和服務提供AI超級功能。LegalMation就是一個典型的例子。該公司將 Watson（確切地說是Watson Discovery）嵌入了自己的產(chǎn)品中，以幫助律師自動完成日常的法務工作，不再需要花費數(shù)千個小時去尋找法律數(shù)據(jù)資料。

歸根結底，不論是Watson工具還是 Watson應用，每年都能幫助企業(yè)節(jié)省大量人力和成百上千萬美元。在一些其他的案例中，它們還推動了企業(yè)營收的大幅增長。摩托車制造商哈雷戴維森是我最近很喜歡的一個案例。該公司采用Watson工具，構建了自己的AI來尋找新的摩托車潛在買家。

AI的用戶們請注意：AI系統(tǒng)必須接受訓練。如果您期待AI系統(tǒng)是一個魔法盒子，那么您會大失所望。即便如此，我們也推出了一些有趣的技術來加速并自動化AI的訓練。

二、企業(yè)如何用好AI？有三點需要特別注意

多年來，IBM攜手眾多客戶，應對數(shù)據(jù)需求并制定數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。顯然，數(shù)據(jù)和AI就像同一枚硬幣的兩面，正是基于這種理解，催生出了人工智能階梯的概念。

IBM持續(xù)在數(shù)據(jù)科學和機器學習領域開展技能培訓，與標準組織合作建立新的數(shù)據(jù)科學認證體系，甚至出資組建了一支專家團隊IBM Data Science Elite Team（IBM數(shù)據(jù)科學精英團隊，簡稱DSE），幫助客戶將其首個AI模型在IBM平臺上投入生產(chǎn)。

根據(jù)我們以往的經(jīng)驗，如果企業(yè)期望在AI方面占據(jù)領先地位，需要關注三個至關重要的領域：差異化平臺、技能和研究。下面，我將逐一剖析每個領域。

差異化平臺

值得關注的是，超過90%的AI技術都屬于“通用知識”。因此，AI技術之間的差異在于，公司在強化技術和提升產(chǎn)品化方面如何取舍。

與Google和Amazon這些公司相反，IBM出于一些必要的考慮（比如，不收集消費者數(shù)據(jù)，對使用公共數(shù)據(jù)集極度謹慎，企業(yè)客戶對于定制化AI的需求等），Watson專注于AI技術產(chǎn)品化，即能夠讓客戶用更少的數(shù)據(jù)和專業(yè)知識訓練和定制模型的技術。IBM Watson具有一些獨一無二的優(yōu)勢：

1.AI定制便捷化。比如，意圖分類（Watson Assistant的核心）功能可幫助企業(yè)通過小型訓練集中學習知識。這意味著，您不需要招聘大批人員進行數(shù)據(jù)標注。這項技術在市場上取得了巨大的成功，比如蘇格蘭皇家銀行（在第一篇博文中已提及）、巴西Bradesco銀行、法國國民信貸互助銀行、英國沃達豐移動網(wǎng)絡公司等企業(yè)都采用了該技術。

2.AI自動化。比如，我們的AutoAI技術能夠賦予普通數(shù)據(jù)科學家超能力。我們可以自動執(zhí)行80%的核心數(shù)據(jù)科學流程，比如數(shù)據(jù)準備、算法選擇和特征工程等流程。這是Watson Studio（模型構建和訓練平臺）為客戶提供的獨特功能。

3.AI模型的可解釋性。在信任至上的時代，每家企業(yè)都想以輕松（且合規(guī)）的方式了解AI究竟如何做出決策。IBM Watson Openscale 能幫助用戶了解其模型的日常表現(xiàn)、出現(xiàn)的偏移、可能存在的偏見，以及如何解釋模型產(chǎn)生的。這項技術適用于任意AI工具，而非僅限于 Watson。

4.嵌入式能力。任何企業(yè)都可以利用 Watson技術，來讓自己的產(chǎn)品變得更好。

Watson是否完美無缺？當然不是。但 Watson是不是一個偉大的軟件？絕對如此。如果您對此尚有疑問，我建議您試用一下Watson 系列工具，非常簡單易用，結論不言自明。

技能

企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)，是在應用數(shù)據(jù)科學和AI領域所需技能的深度和廣度。AI讓許多企業(yè)激動不已，但是當企業(yè)在擴展AI應用范圍時，往往極度缺乏數(shù)據(jù)科學家。企業(yè)可以用兩種方式來解決這種技能短缺：

1.自動化。只要出現(xiàn)供（技能型員工）需（對特定技能的需求）不匹配，自動化技術就會變得非常重要。借助前面提到的AutoAI這類技術，我們能夠大大增強普通數(shù)據(jù)科學家的能力。此外，借助AI Skills Academy（AI技術學院）這類項目，我們還能從一開始就幫助企業(yè)培訓人才。

2.專家經(jīng)驗。去年，IBM建立了一支名為“Data Science Elite”的團隊。該團隊由一些全球最優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學家組成，為客戶提供免費現(xiàn)場支持。他們的使命是構建、訓練客戶的首個AI模型，并將之投入生產(chǎn)。一個單點的成功就能激勵整個企業(yè)取得更多突破。

我們看到很多客戶都取得了成功，獲得了許多有力的客戶證言，比如Wunderman Thompson公司首席技術官（CTO）Adam Woods表示：“我們的數(shù)據(jù)科學家專注于明確迫在眉睫的業(yè)務需求，而IBM團隊則聚焦于技術實現(xiàn)。這種通力合作幫助我們通過Watson建立了機器學習管道，進而充分利用我們的所有數(shù)據(jù)信號生成模型，并使模型性能較之以往提升了200%，甚至更多。目前，我們正積極將這些模型投入生產(chǎn)環(huán)境?！?/p>

研究

為了在AI領域與時俱進，我們必須持續(xù)探尋并一直站在AI最前沿。IBM發(fā)布的研究會議報告和論文每年增長93%。正如外界所評價的，我們投資的MIT-IBM Watson AI Lab產(chǎn)生的影響力與日俱增。在監(jiān)管式學習和非監(jiān)管式學習領域的專利領域，IBM位居全球十大企業(yè)之列。我們還是少數(shù)幾家擁有專門研究AI創(chuàng)新主題的獨立研究機構的企業(yè)之一，這讓我們感到無比自豪。

早些時候，我們在IBM的THINK 2019大會上發(fā)布了AI辯手—Project Debater。這個項目展示了AI系統(tǒng)如何在現(xiàn)場辯論賽中與專業(yè)的人類辯手進行辯論。

事實上，這是少有的由AI驅(qū)動的計算型增強工具，它能夠接收信息，并針對性地提出有說服力的論點。自然語言處理（NLP）技術是Project Debater的核心，這也是我將NLP稱為AI神經(jīng)系統(tǒng)的原因之一。

三、Watson Anywhere：未來將來？還是現(xiàn)實已在？

盡管AI為我們帶來了巨大的商機（預計到2030年AI將為GDP貢獻16萬億美元），但是 2018年企業(yè)對AI的采用率不到4%。一項近期Gartner調(diào)查顯示，企業(yè)對AI的采用率將從2018年的4%增長到了2019年的14%。但是這還遠遠不夠。采用率如此低的原因有很多：缺乏技能、缺乏工具、缺乏信心等，但是最大的問題是“文化”。

假如企業(yè)想要加入這個AI驅(qū)動的創(chuàng)新階段，參與這場科技推動的財富盛宴，那么對他們來說最重要的是要抱有初學者的心態(tài)—愿意嘗試，且能接受失敗。企業(yè)應該尋求并嘗試在1年內(nèi)做上百次AI實驗，并且認識到50%以上的實驗會以失敗告終。很多企業(yè)的文化并不適合這種方式。

而另一種更普遍的方式是集中力量實施一個大型AI項目，投入大量人力、財力和時間。我并不推薦這種方法。AI需要大量實驗，而非實施一個大型項目就能解決問題。AI不是ERP。

財富眷顧勇者

我堅信，我們已經(jīng)歷并且未來還將繼續(xù)進行的試錯，最終都將為我們帶來積極的成果。這不僅僅是因為它能為我們帶來巨大的商機，還因為它有巨大潛力來幫助企業(yè)、消費者乃至我們所生活的這個世界。未來，我們必將開展更多實驗，面臨更多失敗，迎來更多成功。當然，這會極大地改變我們的生活方式和工作方式。我們所有人都應該確保這些改變是積極的。

信任是一個促使 AI 成功的重要因素

“我相信，地球上的每個人都將以某種方式與Watson進行交互，無論是加速他們得到的客戶服務，增強他們所做的工作，改進他們的零售體驗，為醫(yī)護人員提供醫(yī)療洞察力，幫助人們避免糧食短缺，還是未來采用我們目前尚未意識到的諸多方式。我們并沒有松懈，沒有放棄我們的抱負。IBM將一如既往地站在AI領域的最前沿。”

為什么我堅信這一點呢？因為信任是一個促使AI成功的重要因素。企業(yè)必須堅信一點，盡管試錯會出現(xiàn)各種問題，但他們最終都可以信任AI，能夠基于數(shù)據(jù)建立有意義的聯(lián)系，提供有意義的建議。因此，在AI領域，信任是決定企業(yè)成敗的重要因素。您可能對IBM有不同看法，但是我覺得對于IBM值得信任這一點應該無人質(zhì)疑。作為企業(yè)，我們的過往業(yè)績和表現(xiàn)有目共睹。

您可以看看應用IBM AI產(chǎn)品的客戶案例，我們的公開案例比任何企業(yè)都要多。請注意：這些客戶案例并非是通過大量的定制開發(fā)服務而實現(xiàn)的。這里我說的客戶使用的都是我在前兩篇博文中所提到的產(chǎn)品，比如Watson OpenScale、Watson Assistant和AutoAI，等等。在某些情況下，客戶是否會需要IBM服務（或者其他系統(tǒng)集成商的服務）？當然。但是，Watson 已經(jīng)突破了定制開發(fā)服務的范疇。

隨著越來越多的客戶現(xiàn)身說法，講述他們的AI故事，他們也將激勵其他客戶考慮、參與和試驗AI項目。AI的應用范圍，尤其是在各行各業(yè)的深入應用，一直讓我興奮不已。

迄今為止，我發(fā)現(xiàn)最常見的案例出現(xiàn)在以下行業(yè)：

一項重要發(fā)布：Watson Anywhere

我們已有眾多客戶成功在企業(yè)內(nèi)跨越多云環(huán)境部署Watson。我們稱其為“Watson Anywhere”。這種方法能夠?qū)I部署在企業(yè)數(shù)據(jù)所在的任意云環(huán)境中，從而幫助企業(yè)挖掘隱藏的洞察力，自動執(zhí)行流程，最終推動業(yè)績的增長。

您可以重點關注畢馬威、法國航空和 Humana乳業(yè)等企業(yè)的創(chuàng)新工作。這些企業(yè)采用了“Watson Anywhere”戰(zhàn)略來打破數(shù)據(jù)孤島，從而有效運用數(shù)據(jù)實現(xiàn)AI。

“Watson Anywhere”不只是一種部署AI的有效方式。它基于真實的創(chuàng)新，其核心是 IBM Cloud Pak for Data，后者是一個基于微服務架構的數(shù)據(jù)和分析平臺、構建于Red Hat OpenShift之上。基于這個平臺，企業(yè)幾乎能夠在任何他們期望的云環(huán)境上使用Watson工具和應用，不論數(shù)據(jù)位于何處。這些云環(huán)境包括 IBM Cloud、AWS、Azure、Google，或者其他公有云，也包括企業(yè)的私有云。

IBM將繼續(xù)利用Watson對世界產(chǎn)生積極的影響，提高Watson采用率，讓用戶和企業(yè)能夠參與這場價值16萬億美元的財富盛宴。我們也知道，我們將以您期望的方式推進這項工作：

1. 深思熟慮

2. 言而有信

3. 慎始如終

通過正確有效地使用AI，我們將實現(xiàn)共贏。

您為什么不嘗試一下呢？