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1、IBM、谷歌和亞馬遜對(duì)于AI的技術(shù)和市場(chǎng)的研究解讀 曾幾何時(shí)，AI（人工智能）成為了諸多企業(yè)的口頭禪，不管這個(gè)企業(yè)身處什么產(chǎn)業(yè)，是什么樣的企業(yè)，好像不帶上AI就落伍了，媒體更是天天充斥著各種AI的報(bào)道，我們也是聽得耳朵磨出了糨子。在此我們不妨以業(yè)內(nèi)公認(rèn)的AI或技術(shù)或市場(chǎng)中的代表IBM、谷歌和亞馬遜為例，看看AI的技術(shù)和市場(chǎng)究竟如何？ IBM“沃森”（IBMWatson）：被疑為噱頭商業(yè)化成本高企無(wú)實(shí)效 提及沃森，這個(gè)自從6年前在美國(guó)答題秀節(jié)目Jeopardy中打敗人類選手，就占據(jù)了無(wú)數(shù)的新聞?lì)^條，并最早商業(yè)化（主要用于醫(yī)療領(lǐng)域癌癥的檢測(cè)和預(yù)防）的所謂AI系統(tǒng)。不過，隨著時(shí)間的推移，
2、近期沃森卻屢屢遭受業(yè)內(nèi)的質(zhì)疑?！ ±缛A爾街投行杰富瑞分析師詹姆斯?基斯納（JamesKisner）發(fā)布的關(guān)于IBM人工智能“沃森”（IBMWatson）的研究報(bào)告就稱：IBM對(duì)沃森的投資很難給股東帶來價(jià)值回報(bào)，并用案例說明了IBM沃森存在的廣泛?jiǎn)栴}，即該案例來自IBM沃森與MD安德森癌癥中心之間的合作，即在向沃森項(xiàng)目浪費(fèi)了6000萬(wàn)美元之后，MD安德森癌癥中心最終停止了與IBM在這方面的合作，并承認(rèn)這項(xiàng)技術(shù)尚未準(zhǔn)備好臨床使用。而MD安德森癌癥中心的情況并非個(gè)案。多名人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者都表示，他們?cè)诮鹑诜?wù)和生物科技領(lǐng)域的客戶在與IBM打交道時(shí)都有過類似經(jīng)歷?！ ∨c華爾街投行的分析
3、相比較，今年五月，在CNBC的金融市場(chǎng)觀察欄目“ClosingBell”上，風(fēng)險(xiǎn)投資人ChamathPalihapitiy更是語(yǔ)出驚人：“實(shí)話實(shí)說，Watson就是個(gè)笑話。我認(rèn)為，IBM非常擅長(zhǎng)利用銷售和營(yíng)銷手段，來誘導(dǎo)信息不對(duì)稱的人掏腰包。” 而美國(guó)認(rèn)知科學(xué)會(huì)創(chuàng)始人RogeSchank認(rèn)為沃森根本不是認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)，IBM有夸大吹噓嫌疑，并做了如下論證，即為了展示沃森的超凡智能，IBM從2015年以來在熱播電視節(jié)目中投放了沃森的廣告。在廣告中，沃森程序與搖滾靈魂人物鮑勃?迪倫進(jìn)行了對(duì)話。 對(duì)此，Schank指出，這個(gè)廣告恰恰說明沃森完全沒有理解迪倫的作品。盡管“時(shí)間流逝”之類的詞匯在
4、迪倫的作品中時(shí)常出現(xiàn)，但所有熟悉迪倫作品的人都知道，迪倫是一位抗?fàn)幐枋?，他的歌曲最關(guān)心的是民權(quán)、反戰(zhàn)這些主題。不過，迪倫歌的歌詞里并沒有直白地寫著“反戰(zhàn)歌曲”、“民權(quán)運(yùn)動(dòng)”。沃森只根據(jù)詞頻統(tǒng)計(jì)等方式找到“時(shí)間流逝”、“愛情凋零”，而沒有真正理解迪倫作品的真正主題?！ 」雀鐳eepMind：除了圍棋技術(shù)與商業(yè)化類“沃森”前景不明 至于谷歌，去年AlphaGo依賴人工智能挑戰(zhàn)號(hào)稱最難的人類游戲圍棋大獲成功，讓人工智能背后的“深度學(xué)習(xí)”廣為人知，也把谷歌此前收購(gòu)的AI科技公司DeepMind推到了公眾面前。對(duì)此，就像前微軟亞洲研究院常務(wù)副院長(zhǎng)芮勇所言，想要實(shí)現(xiàn)真正的人工智能還有很長(zhǎng)的路要走，
5、今天所有的人工智能幾乎都是來自于人類過去的大數(shù)據(jù)，沒有任何一個(gè)領(lǐng)域的能力源自自我意識(shí)，不管是象棋還是圍棋，計(jì)算機(jī)都是從人類過去的棋譜中學(xué)習(xí)。假如讓AlphaGo去下跳棋，它就會(huì)完全傻掉。甚至說把圍棋的棋盤稍作修改，AlphaGo都招架不住，但是人類就沒有問題。AlphaGo可以打敗三十多歲的李世石，但它的學(xué)習(xí)能力不及一個(gè)5歲的小孩，這二者是有很大區(qū)別的?！ ∨c沃森相比，DeepMind則剛剛進(jìn)入商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。去年七月，谷歌宣布DeepMind已找到方法將谷歌數(shù)據(jù)中心的制冷用電量減少2/5。它的算法先分析數(shù)據(jù)中心的操作日志來理解任務(wù)，然后通過反復(fù)模擬運(yùn)行來優(yōu)化過程。同樣，DeepMi
6、nd也已經(jīng)進(jìn)入醫(yī)療行業(yè)。去年11月，公司獲得了首個(gè)付費(fèi)項(xiàng)目，與NHS公立醫(yī)院皇家自由倫敦醫(yī)院（RoyalFreeLondon）簽下五年的合同，為其處理170萬(wàn)份病歷。此外，DeepMind還獲得了訪問其它倫敦醫(yī)院兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的權(quán)限，即DeepMind利用AI軟件分析了約100萬(wàn)份視網(wǎng)膜掃描報(bào)告成功找到了退行性眼疾的早期征兆，或通過頭頸部癌癥圖像讓AI軟件學(xué)會(huì)區(qū)分健康和癌組織之間的不同?！ 纳鲜鯠eepMind的商業(yè)化看，與沃森類似，均需要首先獲取現(xiàn)實(shí)世界的大數(shù)據(jù)，即使擁有大量數(shù)據(jù)的可供挖掘的谷歌，運(yùn)用AI及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)改進(jìn)醫(yī)院、電網(wǎng)及工廠等系統(tǒng)時(shí)，獲取其具體操作數(shù)據(jù)也非常重要。原因很簡(jiǎn)單
7、，沒有人類提供的背景數(shù)據(jù)，哪怕極為簡(jiǎn)單的挑戰(zhàn)，現(xiàn)有的AI技術(shù)也無(wú)法勝任。因此，當(dāng)前的AI技術(shù)實(shí)際上并不“智能”，也不是解決問題的萬(wàn)能手?！ √峒皵?shù)據(jù)，在人機(jī)大戰(zhàn)前，DeepMind耗費(fèi)了數(shù)年時(shí)間學(xué)習(xí)圍棋。參加《危險(xiǎn)邊緣》問答的沃森，研發(fā)人員輸入了數(shù)TB的有關(guān)問答節(jié)目和自然語(yǔ)言實(shí)例的數(shù)據(jù)，來幫助它理解這一節(jié)目的問答模式。只有靠人類這樣有針對(duì)性的密集“訓(xùn)練”，這些機(jī)器才能表現(xiàn)得如此出色。會(huì)議安排助手X.ai這類看似簡(jiǎn)單的應(yīng)用程序卻花費(fèi)了
