IBM人工智能Watson如何在一年之间进化成了另一个物种？以及为什么看好它？

人工智能，放在80年代来绝对是一个非常超前的词汇。然而到了2017年，这个关键词已经从奢饰品变成了必需品，每个行业中都或多或少地存在人工智能的影子。也正是在这烂大街的时刻，行业领军人物的做法显得格外重要。

Watson，是科技领域巨头IBM的人工智能产品。在2016年的时候，Watson并没有什么声量，外界几乎很难认识到它的存在。这主要原因是在于它的形态停留在了认知行业，认知商业的阶段。意味着在前端应用上，Watson还只是个孩子，自然不会得到太大的关注。

然而一年以后，也就是2017年4月11日的IBM中国论坛上，Watson实现了非常惊人的成长速度。金融、医疗、物联网、教育等等诸多行业都会在短期内有相关的产品落地。这就使得Watson进入了公众视野，也可以说是IBM押对了宝，修成了正果。

其中的原因主要为三点：

1.人工智能发展离不开对数据的计算，而近几年计算力普遍增长，由量变产生了质变。IBM中华区董事长陈黎明举了这样一个例子，

1969年，当阿波罗登月的时候，阿波罗登月支持导航计算机就是IBM所制造的。当时这套系统的CPU主频只有两个MHz，内存只有2KB，不足以存下我今天讲话的内容。而今天iPhone的手机，CPU有4核，2.23个GHz，3个GB，分别是当年的4400倍到150万倍。随着应用的发展而迅猛增长的是代码，一部iPhone手机里面有120万行代码，一架787飞机里面有400万行代码。一部汽车有1亿行代码，一个小小的心脏起搏器里面就有8万行代码。计算能力的普及和认知计算条件的逐渐成熟，比如说对非结构化数据的理解、推理、深度学习和交互，使得认知计算在技术上得到了最可靠的保障。

2.数据量增长。人类诞生至今所产生的数据，90%都是来自于过去两年。依照次发展速度，总数据量会在每24个月翻一倍。其中医疗健康的数据在2015年的基础上，在今年，也就是2017年会增长99%。同样，政府及教育的数据会增长94%，工业工程数据会增长93%，媒体数据会增长97%。根据IDC的预测，全球数据的总量到2020年会达到40个ZB，一个ZB相当于1后面跟了21个0。

根据估算，人类的医疗健康的数据，在1950年需要50年可以翻一倍。到1980年翻倍的时间只需要七年，到2015年医学知识的翻倍只需要三年的时间。也根据测算，到2030年医疗健康的数据每73年就会翻一倍。

陈黎明认为

数据宇宙的出现紧紧依靠传统的计算是没有办法进行这么大规模的分析，传统的存储系统也是同样，也是没有应对这样数据宇宙的爆炸。根据美国CIO  Insight 2012年的测算，美国存储费用中1/3用于存储，1/3用于安全。我们都知道，世界上第一台商用存储设备是IBM在1956年推出的，这一台存储设备有一部小汽车、两个电冰箱那么大，存储能力只有5个MB，不足以存储今天在现场拍摄的一张高清照片。在五年前，我们现在主流的存储技术150万个原子可以存储1个比特的信息。在五年前，IBM科学家发明了12个原子足以存储1个比特的信息。非常高兴地在这里跟大家分享，就在今年2月份，IBM的科学家在《自然》杂志发表文章，我们做到了1个原子可以存储1个比特的信息，这将在大数据的时代带来变革性的一项技术。

 

如果这项技术得以商业化，据测算，在信用卡这样一张大小的存储设备当中，我们可以存储iTunes上所有内容，其中包括4000万首歌曲，220万个应用，2.5万个电视剧，6.5万部高清电影。认知计算正是在这种情况下呼之欲出，担当重任，而大数据也为人工智能和认知计算提供了最好的原料，这是第二个从量变到质变。

3.这点是最好理解的，人工智能受到了国家级别的关注，发展速度增加。人工智能本身以及相关产业均得到了恩惠。以医学为例，诊断皮肤黑色素瘤方面，人类专家平均水平准确率可以达到75%-84%。2016年时IBM的Watson可以实现85%的准确率。而目前，Watson对黑色素瘤辨识准确率已经达到了97%。

为什么看好Watson？

Watson作为IBM的项目，受到IBM及其商业合作伙伴资源的帮助是肯定的。人工智能从理论上来说，在脱离了基本行业以后它什么都不是。这就意味着Watson必须要垂直业务的锤炼，也就是所谓的经过市场的考验。下面我列举了三个Watson的案例

医疗行业：顶级医疗资源难以全面覆盖每年新增的300-400万癌症患者。而IBM Watson正在肺癌、乳腺癌、胃癌、结肠癌、直肠癌，子宫颈癌等高发癌症专业治疗领域协助医生为病人提供个性化专业治疗建议。在过去两年里，全球已有12,000癌症病人受益于IBM 肿瘤诊疗的解决方案。

制造业：IBM 与通用汽车合作，将 Watson 的强大能力整合到首个汽车认知移动平台“OnStar Go”之中，燃料不足时临时停车、激活燃油泵并付款加油后再行上路，在旅途中订购一杯咖啡，或在路过药房前收到处方药购买提醒等。

金融业：IBM 认知安全支付系统协助法国国家交换中心每年处理55亿笔支付交易，为全法交易量的75%，最高处理速度为4000笔/秒，覆盖73260台ATM，180万商户，每笔交易的平均处理时间少于5毫秒，误判率为3:1-1:1，每年降低1.85亿欧元的损失

以上三个案例可以看到Watson的应用领域是相当广泛的，另外我们还可以看到Watson对于数据的敏感度是远超于同行的，尤其是数字类型的数据。这也解释了为什么机器打牌能比人类强，他们对数字、概率这些事情的理解能力是人类永远比不了的。

光有案例是不够的，现阶段推动行业和人类社会发展的事物永远是合作+建立新标准，IBM自己心里要比谁都清楚这一点。Watson的database离不开IBM云平台的，于是该企业提供了一种灵活的开放式云平台，开发者将能在不同情境下运用相同高效工具进行开发、测试和部署，并精确了解数据中心和架构，让工作负载保持最佳状态。通过用户独有的数据结构开发相应AI功能，在确保安全的同时，帮助构建业内独特的认知企业。

目前，Watson覆盖了45个国家和地区, 与西门子、通用汽车、惠而浦等领先企业一起，在医疗，环保、能源、金融、制造、教育等 20 个行业中都得到了广泛的商业应用。Watson 作为创新平台已经启动了 50项 API 服务（可划分为语言类API、语音类API、图像类API 和数据类API），吸引了超过一百万个开发者、风投公司和初创公司。350 多个 Watson 合作伙伴已推出 100 项应用。

最后一点是针对于我国而谈的。自万达和IBM合作，后者的战略脚步已跨入我国辽阔的疆土之中。考量2016年IBM财报中云业务330亿美元的收入来看，那么中国这片蓝海显然是一块大蛋糕。