IBM Watson總經(jīng)理David Kenny近日接受科技新媒體The Information 的采訪，談及相比其他科技巨頭，IBM Watson發(fā)展人工智能的方向及獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

6 年前的這個(gè)時(shí)候，Watson 在電視智力問(wèn)答節(jié)目 Jeopardy！ 上亮相，本月初它又登上了超級(jí)碗的廣告時(shí)段。有趣的是，IBM Watson 雖然廣為人知，但它卻主要專注于業(yè)務(wù)應(yīng)用，并沒(méi)有像亞馬遜、蘋果和谷歌等其他科技巨頭一樣著眼于消費(fèi)者市場(chǎng)的人工智能產(chǎn)品。IBM 重點(diǎn)向醫(yī)療保健、零售和金融等行業(yè)宣傳 Watson 的多種功能，因?yàn)樗呀?jīng)在這些行業(yè)積累了大量專業(yè)知識(shí)。IBM 的許多客戶正利用 Watson 支持的虛擬助手處理客戶支持業(yè)務(wù)。IBM 擁有遠(yuǎn)大的目標(biāo)。Watson 總經(jīng)理 David Kenny 表示，他們目前正在考慮能否對(duì)新聞進(jìn)行事實(shí)驗(yàn)證，從而判斷內(nèi)容真?zhèn)巍?/p>

采訪精華

IBM Watson 總經(jīng)理 David Kenny 介紹了他們?nèi)绾闻c谷歌等科技公司爭(zhēng)奪 AI 人才，以及他們?nèi)绾蜗蚱髽I(yè)推廣其服務(wù)。

Kenny 一年多前加盟 IBM。在此之前，他曾從事過(guò)廣告行業(yè)，還曾擔(dān)任互聯(lián)網(wǎng)骨干服務(wù)公司 Akamai 總裁，后來(lái)又負(fù)責(zé)運(yùn)營(yíng) The Weather Company。2015 年末，IBM 收購(gòu)了 The Weather Company 的大部分業(yè)務(wù)。Kenny 也隨之加盟藍(lán)色巨人。The Weather Company 能夠從世界各地的傳感器收集海量天氣數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而每天提供 2600 萬(wàn)份天氣預(yù)報(bào)。正是這種能力吸引了 IBM。IBM 認(rèn)為這是物聯(lián)網(wǎng)的一部分，并且已經(jīng)在這一領(lǐng)域投資了 30 億美元用于擴(kuò)張。

Kenny 的一位前同事說(shuō)，Kenny 一開(kāi)始的任務(wù)是負(fù)責(zé)運(yùn)營(yíng) Watson，由于之前就與很多大企業(yè)客戶建立了聯(lián)系，所以很符合 IBM 贏得更多 Watson 企業(yè)客戶的目標(biāo)。從去年 11 月起，他開(kāi)始兼任 IBM 公有云服務(wù)和兩個(gè)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)（其中一個(gè)專注于物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品）的負(fù)責(zé)人。

他在接受 The Information 的采訪時(shí)談到了 IBM 如何與其他大型科技公司在人工智能領(lǐng)域展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)，談到 IBM 內(nèi)部關(guān)于應(yīng)該重點(diǎn)發(fā)展消費(fèi)者市場(chǎng)還是企業(yè)市場(chǎng)的爭(zhēng)論，也談到了 IBM 為什么沒(méi)有像其他企業(yè)一樣在人工智能領(lǐng)域大肆收購(gòu)的原因。

以下是經(jīng)過(guò)整理的采訪內(nèi)容。

McLaughlin：提到 Watson，有些人就想到 Jeopardy！，但 Watson 如今的能力早已超出了智力問(wèn)答。6 年前，Watson 還只是 IBM 數(shù)據(jù)中心的一個(gè)研究項(xiàng)目。發(fā)展到現(xiàn)在，它包含了哪些內(nèi)容？

Kenny：Watson 的核心是一個(gè)與云平臺(tái)關(guān)聯(lián)的 Watson 平臺(tái)。人工智能需要很多帶寬來(lái)獲取數(shù)據(jù)，還需要相當(dāng)大的計(jì)算能力來(lái)進(jìn)行“推理”或預(yù)測(cè)。目前，IBM 內(nèi)外部已經(jīng)基于 Watson 構(gòu)建了數(shù)百個(gè)出色的應(yīng)用。

從消費(fèi)者的角度，或者從搜索和商業(yè)的角度來(lái)看，與其他人工智能企業(yè)相比，Watson 的獨(dú)特之處在于，我們?cè)O(shè)計(jì)時(shí)所圍繞的數(shù)據(jù)并不在互聯(lián)網(wǎng)上。正因?yàn)榇耍覀儾胖Πl(fā)展醫(yī)療健康和金融服務(wù)，學(xué)習(xí)稅法和建筑圖紙，并將數(shù)據(jù)應(yīng)用于出版領(lǐng)域。

我們?yōu)槊總€(gè)垂直領(lǐng)域構(gòu)建用例。首先是與機(jī)器人進(jìn)行問(wèn)答交流。我們?cè)谔囟I(lǐng)域擁有更深厚的知識(shí)儲(chǔ)備。其次是發(fā)現(xiàn)，比如怎樣搜索基因序列或臨床試驗(yàn)，或者學(xué)習(xí)稅法。然后，學(xué)習(xí)規(guī)則，這對(duì)合規(guī)、審計(jì)和反洗錢工作至關(guān)重要。Watson 正在學(xué)習(xí)這些知識(shí)，并將其應(yīng)用到一系列應(yīng)用中，有些應(yīng)用來(lái)自 IBM，有些則是第三方應(yīng)用。Watson 為什么能夠不斷成長(zhǎng)？因?yàn)檫@些領(lǐng)域在成長(zhǎng)。

McLaughlin：IBM 投放了一則 Watson 廣告，讓 Watson 像人類一樣與名人展開(kāi)了簡(jiǎn)短對(duì)話。如果你們希望向企業(yè)推廣 Watson，那為什么投放這樣的廣告呢？

Kenny：我們的論點(diǎn)與另外三大人工智能企業(yè)有所不同。這方面爭(zhēng)論很大： － 、我們是否應(yīng)該以面向消費(fèi)者的方式來(lái)塑造 Watson 的品牌形象？這樣做的好處是您可以由此創(chuàng)造一套標(biāo)準(zhǔn)。如果您認(rèn)為人工智能將朝著人工智能操作系統(tǒng)的方向發(fā)展，那就可以朝這個(gè)方向努力。但我們不這么認(rèn)為。

在與 Watson 的大多數(shù)互動(dòng)中，最終用戶都看不到 Watson。他們只會(huì)認(rèn)為自己在與一家銀行、保險(xiǎn)公司、律師或醫(yī)生對(duì)話。Watson 主要負(fù)責(zé)延伸企業(yè)用戶的個(gè)性，所以這更像是一個(gè)“白標(biāo)簽”。我們之所以探討增強(qiáng)智能，而不是人工智能，是因?yàn)槲覀兊暮芏喙ぷ魇窃鰪?qiáng)企業(yè)各種措施的效果。

McLaughlin：在人工智能領(lǐng)域，IBM 堪稱最資深的企業(yè)。可是為什么是谷歌成為了人工智能人才的首選呢？

Kenny：歸根結(jié)底，我們用搜索尋找信息，并傾向于利用人工智能為決策提供指導(dǎo)意見(jiàn)。我不認(rèn)為所有人才都涌向了谷歌。他們固然吸引了許多人，尤其是斯坦福大學(xué)的人才。這一點(diǎn)確實(shí)令人佩服。但如果您擁有某個(gè)領(lǐng)域的專長(zhǎng)，我認(rèn)為 IBM Watson 是更好的選擇，因?yàn)槲覀兪谴怪鳖I(lǐng)域的專家。最有價(jià)值的人才往往都是某個(gè)領(lǐng)域的專家。您不會(huì)向腫瘤醫(yī)生尋求房地產(chǎn)建議，也不會(huì)向房產(chǎn)中介尋求買車建議。所以，我們正在構(gòu)建專業(yè)的垂直人工智能，這對(duì)于那些關(guān)注專業(yè)領(lǐng)域的人來(lái)說(shuō)是一件非常有利的事情。

消費(fèi)者希望跟谷歌 Home 或亞馬遜 Echo 對(duì)話，這很有幫助，搜索功能幫助消費(fèi)者找到了很多信息。如今有很多人關(guān)注這些水平領(lǐng)域。但我想說(shuō)的是，全球還有很多人關(guān)注的是垂直領(lǐng)域和專業(yè)知識(shí)，而這正是 IBM 的長(zhǎng)期優(yōu)勢(shì)所在，我們也是采用這樣的方式設(shè)計(jì)出了我們的人工智能。這是兩種不同的設(shè)計(jì)思路，但都很重要。

McLaughlin：IBM 如何營(yíng)造富有吸引力的企業(yè)文化來(lái)吸引高校里的人工智能人才？

Kenny：很顯然，相比 Alphabet，IBM Research 的底蘊(yùn)更深。長(zhǎng)期以來(lái)，我們一直致力于發(fā)展阿爾馬登（Almaden）、紐約、蘇黎世和東京的 IBM Research 實(shí)驗(yàn)室。但很多年輕人之所以加入 IBM，是因?yàn)樗麄兿Ｍ绊懯澜纭１M管 IBM 是一家大公司，但您也可以改變銀行、會(huì)計(jì)、建筑、零售、醫(yī)療保健或環(huán)境，對(duì)某個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)行方式產(chǎn)生巨大影響。我認(rèn)為，我們?yōu)槿藗兲峁┝艘粋€(gè)機(jī)會(huì)，讓他們能夠?qū)κ澜绲闹匾I(lǐng)域產(chǎn)生重大影響。

McLaughlin：某些人工智能技術(shù)的處理速度比其他人工智能技術(shù)更快，這對(duì)客戶來(lái)說(shuō)有多重要？

Kenny：很顯然，相比 Alphabet，IBM Research 的底蘊(yùn)更深。長(zhǎng)期以來(lái)，我們一直致力于發(fā)展阿爾馬登（Almaden）、紐約、蘇黎世和東京的 IBM Research 實(shí)驗(yàn)室。但很多年輕人之所以加入 IBM，是因?yàn)樗麄兿Ｍ绊懯澜纭１M管 IBM 是一家大公司，但您也可以改變銀行、會(huì)計(jì)、建筑、零售、醫(yī)療保健或環(huán)境，對(duì)某個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)行方式產(chǎn)生巨大影響。我認(rèn)為，我們?yōu)槿藗兲峁┝艘粋€(gè)機(jī)會(huì)，讓他們能夠?qū)κ澜绲闹匾I(lǐng)域產(chǎn)生重大影響。

McLaughlin：某些人工智能技術(shù)的處理速度比其他人工智能技術(shù)更快，這對(duì)客戶來(lái)說(shuō)有多重要？

Kenny：關(guān)鍵不僅僅在于速度，還在于決策的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。速度和準(zhǔn)確性之間總要進(jìn)行一些取舍，您肯定要確保最終的成果能夠起作用。歸根結(jié)底，我們用搜索尋找信息，并傾向于利用人工智能為決策提供指導(dǎo)意見(jiàn)。您是否理解我要做的決策？系統(tǒng)是不是提供了有用的建議？當(dāng)您關(guān)注臨床試驗(yàn)等重大決策，或者我的資產(chǎn)負(fù)債表目前有什么價(jià)值，亦或者我的最佳報(bào)稅方式是什么的時(shí)候，Watson 就可以提供幫助。總而言之，幫助客戶制定更明智的決策是我們?cè)黾邮袌?chǎng)份額的方式。

搜索功能推進(jìn)了很多業(yè)務(wù)的“商品化”進(jìn)程，比如報(bào)紙，因?yàn)樗鼈兊膬r(jià)值在于分配渠道。但我認(rèn)為，人工智能在分配渠道上的價(jià)值無(wú)法比肩它在智能方面的價(jià)值。所以我們決定幫助企業(yè)提升智能程度。正因如此，我們的重點(diǎn)才放在了智能和決策質(zhì)量上，而不僅僅關(guān)注速度。

目前，我們正在尋找一種方法來(lái)用人工智能核實(shí)事實(shí)。某條新聞是否屬實(shí)，是否得到了驗(yàn)證，或者能否驗(yàn)證？正因如此，我認(rèn)為分配渠道已經(jīng)在經(jīng)濟(jì)上達(dá)到了極限。因?yàn)檎嬲匾氖峭ㄟ^(guò)分配渠道傳播的內(nèi)容。因此，Watson 才通過(guò)數(shù)據(jù)而非界面來(lái)實(shí)現(xiàn)增值。我們希望別人評(píng)判我們的時(shí)候不僅看重速度這個(gè)分配渠道指標(biāo)，還看重準(zhǔn)確性，以及決策的細(xì)微復(fù)雜性和質(zhì)量。

我不是說(shuō)速度不重要，但它只占到三分之一，另外三分之二在于內(nèi)容的價(jià)值。虛假新聞就是一個(gè)很好的例子，雖然它通過(guò)分配渠道得到了傳播，但久而久之，還不是要靠高質(zhì)量來(lái)創(chuàng)造價(jià)值？

McLaughlin：在人工智能領(lǐng)域，IBM 為什么不像谷歌等其他企業(yè)那樣頻頻并購(gòu)？

Kenny：我們針對(duì)云基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)能力、監(jiān)督式學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)等方面制定了清晰的路線圖。我認(rèn)為，我們?cè)诤芏喾矫嬉呀?jīng)超越了其他企業(yè)。我們進(jìn)入該領(lǐng)域的時(shí)間更長(zhǎng)，有著專業(yè)的視角，而很多企業(yè)都是從消費(fèi)領(lǐng)域起步的。

因此，我們并沒(méi)有發(fā)現(xiàn)很多并購(gòu)機(jī)會(huì)。有的時(shí)候，我們的確看到一些東西能夠幫助我們更快地推進(jìn)我們的路線圖、加快引進(jìn)人才。收購(gòu) The Weather Company 就是這樣一個(gè)例子。借此，我們成功地將海量傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成每天 2600 萬(wàn)份天氣預(yù)報(bào)。此次并購(gòu)將 IBM 的物聯(lián)網(wǎng)路線圖實(shí)施周期縮短了幾年，還幫助 IBM 緊緊抓住一批人才。

Kenny：歸根結(jié)底，我們用搜索尋找信息，并傾向于利用人工智能為決策提供指導(dǎo)意見(jiàn)。我不認(rèn)為所有人才都涌向了谷歌。他們固然吸引了許多人，尤其是斯坦福大學(xué)的人才。這一點(diǎn)確實(shí)令人佩服。但如果您擁有某個(gè)領(lǐng)域的專長(zhǎng)，我認(rèn)為 IBM Watson 是更好的選擇，因?yàn)槲覀兪谴怪鳖I(lǐng)域的專家。最有價(jià)值的人才往往都是某個(gè)領(lǐng)域的專家。您不會(huì)向腫瘤醫(yī)生尋求房地產(chǎn)建議，也不會(huì)向房產(chǎn)中介尋求買車建議。所以，我們正在構(gòu)建專業(yè)的垂直人工智能，這對(duì)于那些關(guān)注專業(yè)領(lǐng)域的人來(lái)說(shuō)是一件非常有利的事情。

消費(fèi)者希望跟谷歌 Home 或亞馬遜 Echo 對(duì)話，這很有幫助，搜索功能幫助消費(fèi)者找到了很多信息。如今有很多人關(guān)注這些水平領(lǐng)域。但我想說(shuō)的是，全球還有很多人關(guān)注的是垂直領(lǐng)域和專業(yè)知識(shí)，而這正是 IBM 的長(zhǎng)期優(yōu)勢(shì)所在，我們也是采用這樣的方式設(shè)計(jì)出了我們的人工智能。這是兩種不同的設(shè)計(jì)思路，但都很重要。

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