2017年度创新科技:人工智能/造车运动/小程序

2017-12-27 15:39:59来源:爱范儿 热度:
人机合作,IBM,AI,云计算,大数据

再度兴起的AI又只是一阵风?

AI消费不仅成了购买者的主流意识,同时也进入了营销战略领域,IBM以及它的Watson品牌就是这一现象的主要体现。

但那又如何,除非Watson和AI能为IBM带来巨额收入,不然谁又会在意它呢?

AI为何受IBM如此重视?

微软的CEO Satya Nadella非常关注迅速崛起的AI,他在担任微软CEO的3年半里,微软市值增加到了2500亿美元,同时他还创建了一支由5000位计算机领域的科学家和工程师组成的全球AI团队。

事实上,无论科技圈内外,还是任何重要的商业领域,都要用长远的眼光看待AI,不能忽视它对行业和客户的影响,否则真的是愚蠢至极。

Nadella在一个活动上说,“人工智能不仅仅是一个技术分支——它可能是人类有史以来创造的重要基础技术之一,”正如此前《华尔街日报》所报道的一样。

如果你还在怀疑AI只是一阵热潮,那么请参考下Nadella在上述活动中的这条评论:“对我来说,AI实际上可以赋予人们更多的权利,让更多的人融入到我们的社区乃至社会中来。”

在这样的背景下,可以说明人工智能所扮演的角色,以及在IBM未来的重大转型中将会发挥更加重要的作用。这些重大转型不仅包括了软硬件,还包括云计算、AI和其他先进的技术。

(注意:IBM在最近12个月以151亿美金打败了亚马逊145亿美金的云计算收入。在我的云端之战TOP10榜单上亚马逊位列第2而IBM位列第五。)

上个月《彭博商业周刊》对IBM的CEO Ginni Rometty进行了一次专访,在这篇题为:Ginni Rometty:The End of Programming(译者注:Ginni Rometty——编程的终结)的精彩采访中,揭示了她对AI和其他一些重要问题的观点。

排名第五的IBM开始将自己定位为一个“认知计算与云平台公司”

1.  微软—随着《Hit Refresh》这本书的火爆,Nadella预计在18财年云计算收入达到200亿。

2.  AWS(并列第二)—M&A(译者注:微软&亚马逊)时代?这里有亚马逊可能需要关注的10家软件公司。

2.  Salesforce(并列第二)—Q2季度达到100亿美金大步领跑,Benioff表示在2020年要达到200亿。

4.  SAP—所有的准备都已就绪,但McDermoot需要搞清楚HANA和云计算的战略。

5.  IBM—由于Remetty推动了AI的业务发展,过去12个月内以云计算收入达到每股15.18美金领先亚马逊的每股14.5美金居于首位。

6.  Oracle—Ellison在昨天的Open World大会上发布了“完全自主数据库”。

7.  Google—潜力巨大但仍不清楚它怎样在企业中发挥作用。

8.  ServiceNow—跳到了Workday的前面:收入增长了40%,新产品成了爆款。

9.  Workday—随着CEO Bhusri进入Paas市场,Q2的收入快速上升了41%。

10.  VMware—与AMZN MSFT IBM GOOG的交易是导致收入和股价跳涨的原因。

从这篇文章中,可以看到来自Rometty的七个简明扼要的见解,阐述了IBM对AI的愿景,以及将Watson和认知计算作为未来战略的核心。

为了感受谈话的全部画面和力量,请务必阅读彭博商业周刊编辑梅根·墨菲(Megan Murphy)的整篇文章。

1、将企业数据转化为见解的力量

“拥有自己的数据自己的IT和自己的竞争优势,不断训练算法,确保这些算法成为自己的。

即使在云端运行,我需要一个属于自己的AI平台。业务AI在领域的透析和专业度,不仅可以保护你的数据,更重要的是保护你的见解。”

2、为什么把AI视为“人类与机器的PK”是错误的

一项研究显示,我们的决定中有三分之一是非常正确的,有三分之一并非最好,还有三分之一是错误的……

这就是被我们称为认知的东西,我们想让人们明白“看啊,我们真的认为AI是关于人类和机器的共处,而非人类与机器的战争。”

3、业务AI与用户AI的区别

例如,你在手机上搜索1950年代的最佳歌曲,你不会去想这是谁选出的歌曲、为什么选这首歌。

但是,如果您要求对某种癌症进行正确的诊断,你就会想知道检测癌症的机器是谁设计的程序,用到了哪些数据以及背后的机制是什么。

对于企业来说也是一样的:人工智能是垂直的,你可以训练它了解药物,训练它承销保险,训练它识别金融犯罪,了解肿瘤学,天气等等。

4、Watson与“编程的终结”

几十年以来,你所了解的一切都是可编程的。

Watson将开启一个没有编程的新时代。

我简单定义一下,机器在未来将会观察数据、理解数据、进行推理,然后它们继续学习:理解、推理和学习,不再需要编程。

5、AI系统自我学习之前都要先被教会

医生想要的是:“OK,给我可能的答案,告诉我为什么你相信它?为什么要信任AI的诊断结果?可以出示研究过程、证据,以及诊断的置信度吗?你还应该知道什么?诸如此类的问题。”

Watson确诊第一例癌症花了差不多一年的时间。

目前,这个过程已经缩短到30天之内。到今年年底,沃森将接受有关世界上80%癌症成因的相关培训。

6、平衡AI的影响要增加透明度和信任

我们创造了这个事物,就有责任引导它安全地进入这个世界。

首先,要明确一个目的,AI是与人合作,并不是来摧毁人类的。

第二,对于谁训练计算机,谁是专家,数据从何而来,要做到信息公开透明。

当消费者使用AI时,要将上述信息告知他们,并同时将情况告知给拥有相关知识产权的公司。

7、人工智能时代教育系统的大改造

“国内有500万—600万技能方面的职位空缺,这并不是AI导致的。

我们需要改造这个“人与机器”时代的教育系统。

这意味着你不能再坚持认为,一个人必须接受大学教育或者博士毕业才能对这个社会做出贡献。”


责任编辑:吴礼得

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