如何在AI領(lǐng)域占領(lǐng)制高點(diǎn)？

Rob Thomas

企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)，是在應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)和AI領(lǐng)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(lǐng)先地位，需要關(guān)注三個(gè)至關(guān)重要的領(lǐng)域：差異化平臺(tái)、技能和研究。

自 1959年IBM創(chuàng)造出“機(jī)器學(xué)習(xí)”一詞以來，AI已經(jīng)走過了多個(gè)周期。2011年IBM的Watson參加了電視智力競(jìng)賽節(jié)目《Jeopardy！》，與人類選手同場(chǎng)競(jìng)技，掀起了最新一輪的AI復(fù)興浪潮。

在這個(gè)里程碑式的事件中，展現(xiàn)了我們擁有的一些獨(dú)一無二的技術(shù)。之后我們將 Watson應(yīng)用于客戶的某些項(xiàng)目中，并取得了早期成功。這為我們帶來了更大的效應(yīng)，也帶來了更多機(jī)會(huì)。在這個(gè)階段，大型的企業(yè)、獨(dú)立的專業(yè)研究機(jī)構(gòu)和醫(yī)療組織都在采用IBM Watson 技術(shù)，并基于該技術(shù)構(gòu)建產(chǎn)品和應(yīng)用。

一、Watson 到底是什么？

要回答這個(gè)問題，我們先看看Watson不是什么。Watson不是Alexa、Siri或Google Assistant這樣的個(gè)人助理，他的功能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了消費(fèi)者端AI設(shè)備的功能。但消費(fèi)者可能每天都會(huì)與某種形式的Watson交互，雖然他們沒有意識(shí)到這一點(diǎn)。

這是因?yàn)閃atson的設(shè)計(jì)初衷是支持企業(yè)對(duì)企業(yè)（B2B）的交互。Watson技術(shù)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(wù)流程中，涵蓋企業(yè)的方方面面。

Watson沒有聲音、性別或個(gè)性。很多人將Watson與《Jeopardy！》節(jié)目中或一些舊時(shí)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(gè)聲音，但是Watson并非是一個(gè)對(duì)話盒子。它是在云端運(yùn)行的一系列可組合式微服務(wù)（軟件），可運(yùn)行在任何云端，無論是公有云還是私有云。

簡(jiǎn)而言之，Watson是能夠發(fā)揮數(shù)據(jù)集的價(jià)值、理解自然語(yǔ)言，進(jìn)而提供建議、作出預(yù)測(cè)并自動(dòng)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(huì)出現(xiàn)在顯著采用IBM Watson技術(shù)的IBM軟件和解決方案中。對(duì)于嵌入了AI技術(shù)以增強(qiáng)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(gòu)建自有AI的企業(yè)

·應(yīng)用，面向的是想購(gòu)買預(yù)打包AI解決方案的企業(yè)

·嵌入式的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI功能

Watson 工具

Watson工具包括可以免費(fèi)使用的軟件，或者在企業(yè)想要更廣泛地使用時(shí)購(gòu)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(gòu)建AI模型，將AI模型應(yīng)用于生產(chǎn)，并隨時(shí)管理這些模型。下面是一些鮮為人知的事實(shí)：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(lǐng)域的通用語(yǔ)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(huì)喜歡這些工具的。如果您還需要更多其他能力，請(qǐng)隨時(shí)告知我們。

Watson 應(yīng)用

Watson應(yīng)用是我們?yōu)榻鉀Q特定的業(yè)務(wù)問題而構(gòu)建的預(yù)打包軟件。Watson Assistant 是一款全球領(lǐng)先的應(yīng)用，用于增強(qiáng)客戶服務(wù)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(dòng)處理40%客戶的呼入電話。借助這個(gè)自動(dòng)化應(yīng)用，他們的客戶服務(wù)代表能夠?qū)⒕Ψ旁谧铍y解決的問題上，進(jìn)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(yīng)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(yīng)用，以賦能每位企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)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(wù)提供AI超級(jí)功能。LegalMation就是一個(gè)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(dòng)完成日常的法務(wù)工作，不再需要花費(fèi)數(shù)千個(gè)小時(shí)去尋找法律數(shù)據(jù)資料。

歸根結(jié)底，不論是Watson工具還是 Watson應(yīng)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(dòng)了企業(yè)營(yíng)收的大幅增長(zhǎng)。摩托車制造商哈雷戴維森是我最近很喜歡的一個(gè)案例。該公司采用Watson工具，構(gòu)建了自己的AI來尋找新的摩托車潛在買家。

AI的用戶們請(qǐng)注意：AI系統(tǒng)必須接受訓(xùn)練。如果您期待AI系統(tǒng)是一個(gè)魔法盒子，那么您會(huì)大失所望。即便如此，我們也推出了一些有趣的技術(shù)來加速并自動(dòng)化AI的訓(xùn)練。

二、企業(yè)如何用好AI？有三點(diǎn)需要特別注意

多年來，IBM攜手眾多客戶，應(yīng)對(duì)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(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域開展技能培訓(xùn)，與標(biāo)準(zhǔn)組織合作建立新的數(shù)據(jù)科學(xué)認(rèn)證體系，甚至出資組建了一支專家團(tuán)隊(duì)IBM Data Science Elite Team（IBM數(shù)據(jù)科學(xué)精英團(tuán)隊(duì)，簡(jiǎn)稱DSE），幫助客戶將其首個(gè)AI模型在IBM平臺(tái)上投入生產(chǎn)。

根據(jù)我們以往的經(jīng)驗(yàn)，如果企業(yè)期望在AI方面占據(jù)領(lǐng)先地位，需要關(guān)注三個(gè)至關(guān)重要的領(lǐng)域：差異化平臺(tái)、技能和研究。下面，我將逐一剖析每個(gè)領(lǐng)域。

差異化平臺(tái)

值得關(guān)注的是，超過90%的AI技術(shù)都屬于“通用知識(shí)”。因此，AI技術(shù)之間的差異在于，公司在強(qiáng)化技術(shù)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(fèi)者數(shù)據(jù)，對(duì)使用公共數(shù)據(jù)集極度謹(jǐn)慎，企業(yè)客戶對(duì)于定制化AI的需求等），Watson專注于AI技術(shù)產(chǎn)品化，即能夠讓客戶用更少的數(shù)據(jù)和專業(yè)知識(shí)訓(xùn)練和定制模型的技術(shù)。IBM Watson具有一些獨(dú)一無二的優(yōu)勢(shì)：

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(xùn)練集中學(xué)習(xí)知識(shí)。這意味著，您不需要招聘大批人員進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注。這項(xiàng)技術(shù)在市場(chǎng)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(guó)國(guó)民信貸互助銀行、英國(guó)沃達(dá)豐移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)公司等企業(yè)都采用了該技術(shù)。

2.AI自動(dòng)化。比如，我們的AutoAI技術(shù)能夠賦予普通數(shù)據(jù)科學(xué)家超能力。我們可以自動(dòng)執(zhí)行80%的核心數(shù)據(jù)科學(xué)流程，比如數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、算法選擇和特征工程等流程。這是Watson Studio（模型構(gòu)建和訓(xùn)練平臺(tái)）為客戶提供的獨(dú)特功能。

3.AI模型的可解釋性。在信任至上的時(shí)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(xiàng)技術(shù)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(shù)，來讓自己的產(chǎn)品變得更好。

Watson是否完美無缺？當(dāng)然不是。但 Watson是不是一個(gè)偉大的軟件？絕對(duì)如此。如果您對(duì)此尚有疑問，我建議您試用一下Watson 系列工具，非常簡(jiǎn)單易用，結(jié)論不言自明。

技能

企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)，是在應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)和AI領(lǐng)域所需技能的深度和廣度。AI讓許多企業(yè)激動(dòng)不已，但是當(dāng)企業(yè)在擴(kuò)展AI應(yīng)用范圍時(shí)，往往極度缺乏數(shù)據(jù)科學(xué)家。企業(yè)可以用兩種方式來解決這種技能短缺：

1.自動(dòng)化。只要出現(xiàn)供（技能型員工）需（對(duì)特定技能的需求）不匹配，自動(dòng)化技術(shù)就會(huì)變得非常重要。借助前面提到的AutoAI這類技術(shù)，我們能夠大大增強(qiáng)普通數(shù)據(jù)科學(xué)家的能力。此外，借助AI Skills Academy（AI技術(shù)學(xué)院）這類項(xiàng)目，我們還能從一開始就幫助企業(yè)培訓(xùn)人才。

2.專家經(jīng)驗(yàn)。去年，IBM建立了一支名為“Data Science Elite”的團(tuán)隊(duì)。該團(tuán)隊(duì)由一些全球最優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家組成，為客戶提供免費(fèi)現(xiàn)場(chǎng)支持。他們的使命是構(gòu)建、訓(xùn)練客戶的首個(gè)AI模型，并將之投入生產(chǎn)。一個(gè)單點(diǎn)的成功就能激勵(lì)整個(gè)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(shù)官（CTO）Adam Woods表示：“我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家專注于明確迫在眉睫的業(yè)務(wù)需求，而IBM團(tuán)隊(duì)則聚焦于技術(shù)實(shí)現(xiàn)。這種通力合作幫助我們通過Watson建立了機(jī)器學(xué)習(xí)管道，進(jìn)而充分利用我們的所有數(shù)據(jù)信號(hào)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。”

研究

為了在AI領(lǐng)域與時(shí)俱進(jìn)，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(huì)議報(bào)告和論文每年增長(zhǎng)93%。正如外界所評(píng)價(jià)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(xué)習(xí)和非監(jiān)管式學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專利領(lǐng)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(dú)立研究機(jī)構(gòu)的企業(yè)之一，這讓我們感到無比自豪。

早些時(shí)候，我們?cè)贗BM的THINK 2019大會(huì)上發(fā)布了AI辯手—Project Debater。這個(gè)項(xiàng)目展示了AI系統(tǒng)如何在現(xiàn)場(chǎng)辯論賽中與專業(yè)的人類辯手進(jìn)行辯論。

事實(shí)上，這是少有的由AI驅(qū)動(dòng)的計(jì)算型增強(qiáng)工具，它能夠接收信息，并針對(duì)性地提出有說服力的論點(diǎn)。自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)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(shí)已在？

盡管AI為我們帶來了巨大的商機(jī)（預(yù)計(jì)到2030年AI將為GDP貢獻(xiàn)16萬億美元），但是 2018年企業(yè)對(duì)AI的采用率不到4%。一項(xiàng)近期Gartner調(diào)查顯示，企業(yè)對(duì)AI的采用率將從2018年的4%增長(zhǎng)到了2019年的14%。但是這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(gè)AI驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新階段，參與這場(chǎng)科技推動(dòng)的財(cái)富盛宴，那么對(duì)他們來說最重要的是要抱有初學(xué)者的心態(tài)—愿意嘗試，且能接受失敗。企業(yè)應(yīng)該尋求并嘗試在1年內(nèi)做上百次AI實(shí)驗(yàn)，并且認(rèn)識(shí)到50%以上的實(shí)驗(yàn)會(huì)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(shí)施一個(gè)大型AI項(xiàng)目，投入大量人力、財(cái)力和時(shí)間。我并不推薦這種方法。AI需要大量實(shí)驗(yàn)，而非實(shí)施一個(gè)大型項(xiàng)目就能解決問題。AI不是ERP。

財(cái)富眷顧勇者

我堅(jiān)信，我們已經(jīng)歷并且未來還將繼續(xù)進(jìn)行的試錯(cuò)，最終都將為我們帶來積極的成果。這不僅僅是因?yàn)樗転槲覀儙砭薮蟮纳虣C(jī)，還因?yàn)樗芯薮鬂摿韼椭髽I(yè)、消費(fèi)者乃至我們所生活的這個(gè)世界。未來，我們必將開展更多實(shí)驗(yàn)，面臨更多失敗，迎來更多成功。當(dāng)然，這會(huì)極大地改變我們的生活方式和工作方式。我們所有人都應(yīng)該確保這些改變是積極的。

信任是一個(gè)促使 AI 成功的重要因素

“我相信，地球上的每個(gè)人都將以某種方式與Watson進(jìn)行交互，無論是加速他們得到的客戶服務(wù)，增強(qiáng)他們所做的工作，改進(jìn)他們的零售體驗(yàn)，為醫(yī)護(hù)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(shí)到的諸多方式。我們并沒有松懈，沒有放棄我們的抱負(fù)。IBM將一如既往地站在AI領(lǐng)域的最前沿。”

為什么我堅(jiān)信這一點(diǎn)呢？因?yàn)樾湃问且粋€(gè)促使AI成功的重要因素。企業(yè)必須堅(jiān)信一點(diǎn)，盡管試錯(cuò)會(huì)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(lǐng)域，信任是決定企業(yè)成敗的重要因素。您可能對(duì)IBM有不同看法，但是我覺得對(duì)于IBM值得信任這一點(diǎn)應(yīng)該無人質(zhì)疑。作為企業(yè)，我們的過往業(yè)績(jī)和表現(xiàn)有目共睹。

您可以看看應(yīng)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(qǐng)注意：這些客戶案例并非是通過大量的定制開發(fā)服務(wù)而實(shí)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(huì)需要IBM服務(wù)（或者其他系統(tǒng)集成商的服務(wù)）？當(dāng)然。但是，Watson 已經(jīng)突破了定制開發(fā)服務(wù)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(lì)其他客戶考慮、參與和試驗(yàn)AI項(xiàng)目。AI的應(yīng)用范圍，尤其是在各行各業(yè)的深入應(yīng)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(xiàng)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(dòng)執(zhí)行流程，最終推動(dòng)業(yè)績(jī)的增長(zhǎng)。

您可以重點(diǎn)關(guān)注畢馬威、法國(guó)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(yùn)用數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)AI。

“Watson Anywhere”不只是一種部署AI的有效方式。它基于真實(shí)的創(chuàng)新，其核心是 IBM Cloud Pak for Data，后者是一個(gè)基于微服務(wù)架構(gòu)的數(shù)據(jù)和分析平臺(tái)、構(gòu)建于Red Hat OpenShift之上?；谶@個(gè)平臺(tái)，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(yīng)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(duì)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(chǎng)價(jià)值16萬億美元的財(cái)富盛宴。我們也知道，我們將以您期望的方式推進(jìn)這項(xiàng)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(shí)現(xiàn)共贏。

您為什么不嘗試一下呢？