【我們為什麼挑選這篇文章】4月11日，IBM在北京舉辦「天工開物 人機共行」論壇，最主要向大家介紹的就是IBM近年力推的人工智慧產品「Watson」應用，並用Watson協助企業客戶推動「認知商業」。
論壇當天，IBM大中華區董事長陳黎明表示隨著數據增長的速度越來越快，人工智慧的應用將爆發式成長。這篇文章介紹了陳黎明對於人工智慧發展的想法，而Watson和其他人工智慧有何不同？IBM全球高級副總裁Bruno Di Leo補充，一般人工智慧僅針對提供回答、或者搜尋相關資料再提供給用戶。Watson則是提供為企業提供圖像辨識、數據分析，提供更智慧的解決方案。
而Watson目前的應用也已經遍及各行業，包括醫療、製造業、金融業等，以下內容也整理了Watson在各行業的簡短應用情況。（責任編輯：黃筱雯）
人工智慧，放在80年代來絕對是一個非常超前的詞彙。然而到了2017年，這個關鍵詞已經從奢飾品變成了必需品，每個行業中都或多或少地存在人工智慧的影子。也正是在這爛大街的時刻，行業領軍人物的做法顯得格外重要。
Watson，是科技領域巨頭IBM的人工智慧產品。在2016年的時候，Watson並沒有什麼聲量，外界幾乎很難認識到它的存在。這主要原因是在於它的形態停留在了認知行業，認知商業的階段。意味著在前端應用上，Watson還只是個孩子，自然不會得到太大的關注。
然而一年以後，也就是2017年4月11日的IBM中國論壇上，Watson實現了非常驚人的成長速度。金融、醫療、物聯網、教育等等諸多行業都會在短期內有相關的產品落地。這就使得Watson進入了公眾視野，也可以說是IBM押對了寶，修成了正果。
其中的原因主要為三點：
1.人工智慧發展離不開對數據的計算，而近幾年計算力普遍增長，由量變產生了質變。IBM中華區董事長陳黎明舉了這樣一個例子，
1969年，當阿波羅登月的時候，阿波羅登月支持導航計算機就是IBM所製造的。當時這套系統的CPU主頻只有兩個MHz，內存只有2KB，不足以存下我今天講話的內容。
而今天iPhone的手機，CPU有4核，2.23個GHz，3個GB，分別是當年的4400倍到150萬倍。隨著應用的發展而迅猛增長的是代碼，一部iPhone手機裡面有120萬行代碼，一架787飛機裡面有400萬行代碼。一部汽車有1億行代碼，一個小小的心臟起搏器裡面就有8萬行代碼。
計算能力的普及和認知計算條件的逐漸成熟，比如說對非結構化數據的理解、推理、深度學習和互動，使得認知計算在技術上得到了最可靠的保障。
2.數據量增長。人類誕生至今所產生的數據，90%都是來自於過去兩年。依照次發展速度，總數據量會在每24個月翻一倍。其中醫療健康的數據在2015年的基礎上，在今年，也就是2017年會增長99%。同樣，政府及教育的數據會增長94%，工業工程數據會增長93%，媒體數據會增長97%。根據IDC的預測，全球數據的總量到2020年會達到40個ZB，一個ZB相當於1後面跟了21個0。
根據估算，人類的醫療健康的數據，在1950年需要50年可以翻一倍。到1980年翻倍的時間只需要七年，到2015年醫學知識的翻倍只需要三年的時間。也根據測算，到2030年醫療健康的數據每73年就會翻一倍。
陳黎明認為：
數據宇宙的出現緊緊依靠傳統的計算是沒有辦法進行這麼大規模的分析，傳統的儲存系統也是同樣，也是沒有應對這樣數據宇宙的爆炸。根據美國CIO Insight 2012年的測算，美國儲存費用中1/3用於儲存，1/3用於安全。
我們都知道，世界上第一台商用儲存設備是IBM在1956年推出的，這一台儲存設備有一部小汽車、兩個電冰箱那麼大，儲存能力只有5個MB，不足以儲存今天在現場拍攝的一張高清照片。
在五年前，我們現在主流的儲存技術150萬個原子可以儲存1個比特的信息。在五年前，IBM科學家發明了12個原子足以儲存1個比特的信息。非常高興地在這裡跟大家分享，就在今年2月份，IBM的科學家在《自然》雜誌發表文章，我們做到了1個原子可以存儲1個比特的信息，這將在大數據的時代帶來變革性的一項技術。
如果這項技術得以商業化，據測算，在信用卡這樣一張大小的儲存設備當中，我們可以儲存iTunes上所有內容，其中包括4000萬首歌曲，220萬個應用，2.5萬個電視劇，6.5萬部高清電影。認知計算正是在這種情況下呼之欲出，擔當重任，而大數據也為人工智慧和認知計算提供了最好的原料，這是第二個從量變到質變。
3.這點是最好理解的，人工智慧受到了國家級別的關注，發展速度增加。人工智慧本身以及相關產業均得到了恩惠。以醫學為例，診斷皮膚黑色素瘤方面，人類專家平均水平準確率可以達到75%-84%。2016年時IBM的Watson可以實現85%的準確率。而目前，Watson對黑色素瘤辨識準確率已經達到了97%。
為什麼看好Watson？
Watson作為IBM的項目，受到IBM及其商業合作伙伴資源的幫助是肯定的。人工智慧從理論上來說，在脫離了基本行業以後它什麼都不是。這就意味著Watson必須要垂直業務的錘煉，也就是所謂的經過市場的考驗。下面我列舉了三個Watson的案例：
醫療行業：頂級醫療資源難以全面覆蓋每年新增的300-400萬癌症患者。而IBM Watson正在肺癌、乳腺癌、胃癌、結腸癌、直腸癌，子宮頸癌等高發癌症專業治療領域協助醫生為病人提供個性化專業治療建議。在過去兩年裡，全球已有12,000癌症病人受益於IBM 腫瘤診療的解決方案。
製造業：IBM 與通用汽車合作，將 Watson 的強大能力整合到首個汽車認知移動平台“OnStar Go”之中，燃料不足時臨時停車、激活燃油泵並付款加油後再行上路，在旅途中訂購一杯咖啡，或在路過藥房前收到處方藥購買提醒等。
金融業：IBM 認知安全支付系統協助法國國家交換中心每年處理55億筆支付交易，為全法交易量的75%，最高處理速度為4000筆/秒，覆蓋73260台ATM，180萬商戶，每筆交易的平均處理時間少於5毫秒，誤判率為3:1-1:1，每年降低1.85億歐元的損失
以上三個案例可以看到Watson的應用領域是相當廣泛的，另外我們還可以看到Watson對於數據的敏感度是遠超於同行的，尤其是數字類型的數據。這也解釋了為什麼機器打牌能比人類強，他們對數字、概率這些事情的理解能力是人類永遠比不了的。
光有案例是不夠的，現階段推動行業和人類社會發展的事物永遠是合作+建立新標準，IBM自己心裡要比誰都清楚這一點。Watson的database離不開IBM雲端平台的，於是該企業提供了一種靈活的開放式雲端平台，開發者將能在不同情境下運用相同高效工具進行開發、測試和部署，並精確了解數據中心和架構，讓工作負載保持最佳狀態。通過用戶獨有的數據結構開發相應AI功能，在確保安全的同時，幫助構建業內獨特的認知企業。
目前，Watson覆蓋了45個國家和地區，與西門子、通用汽車、惠而浦等領先企業一起，在醫療，環保、能源、金融、制造、教育等 20 個行業中都得到了廣泛的商業應用。Watson 作為創新平台已經啟動了 50項 API 服務（可劃分為語言類API、語音類API、圖像類API 和數據類API），吸引了超過一百萬個開發者、風投公司和初創公司。350 多個 Watson 合作伙伴已推出 100 項應用。
最後一點是針對於我國而談的。自萬達和IBM合作，後者的戰略腳步已跨入我國遼闊的疆土之中。考量2016年IBM財報中雲業務330億美元的收入來看，那麼中國這片藍海顯然是一塊大蛋糕。
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（本文經合作夥伴虎嗅網授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為〈IBM人工智能Watson如何在一年之間進化成了另一個物種？以及為什麼看好它？〉。）
