資料來源：長城證券、資訊站、新智元
如果你也關(guān)注人工智能方面的消息，那么你也許跟iot101君一樣，注意到了近日IBM Watson 總經(jīng)理 David Kenny接受科技新媒體 The Information 采訪的文章——《IBM：谷歌發(fā)展人工智能的方向錯(cuò)了！AI 操作系統(tǒng)不是未來》。
在被問及“如果IBM希望向企業(yè)推廣 Watson，那為什么要在超級(jí)碗上投放一段針對(duì)消費(fèi)者的廣告？”這個(gè)問題時(shí)，David Kenny給出了這么一個(gè)回答：
我們的論點(diǎn)與另外三大人工智能企業(yè)（亞馬遜、谷歌、微軟）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)者的方式來塑造 Watson 的品牌形象？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。
好吧，從David的回答來看，似乎IBM內(nèi)部也沒有對(duì)自身是否應(yīng)該像其他科技巨頭那樣著眼于消費(fèi)者市場(chǎng)有明確的認(rèn)知。不過，IBM就這么直白的懟了谷歌的人工智能發(fā)展思路，卻是事實(shí)。
雖然目前全球范圍內(nèi)已經(jīng)有很多行業(yè)巨頭，甚至初創(chuàng)企業(yè)都在積極發(fā)展人工智能，但是在很多情況下，人們更愿意將IBM與谷歌拿出來做對(duì)比、分析，尤其兩家企業(yè)在人工智能發(fā)展戰(zhàn)略上存在巨大差異。
IBM
Waston：從最初的一個(gè)研究項(xiàng)目，到如今的平臺(tái) 應(yīng)用
人工智能是 IBM在2014 年后的重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域。IBM在人工智能領(lǐng)域無出其右，如80年代的專家系統(tǒng)、1997 年擊敗國際象棋冠軍卡斯帕羅夫的深藍(lán)計(jì)算機(jī)、2011 年在美國智力競(jìng)賽節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》 中戰(zhàn)勝其人類對(duì)手的沃森系統(tǒng)均出自 IBM。
我們知道，6 年前Watson 還只是 IBM 數(shù)據(jù)中心的一個(gè)研究項(xiàng)目。而如今，該研究項(xiàng)目已經(jīng)發(fā)展成為一個(gè)以Waston為核心的、同時(shí)又與云平臺(tái)關(guān)聯(lián)的 Watson 平臺(tái)。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。IBM 2016 年第三季度財(cái)報(bào)顯示，以Watson為代表的認(rèn)知解決服務(wù)實(shí)現(xiàn)營收 128.89 億美元 ，營收增長迅速，占比高達(dá) 22. 17%，IBM在人工智能領(lǐng)域盈利開始爆發(fā) 。并有機(jī)構(gòu)作出預(yù)計(jì)2016-2018年IBM認(rèn)知解決服務(wù)分別實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入190.39 億元、218.95 億元 、240.84 億元 ，屆時(shí)認(rèn)知解決服務(wù)占IBM營收比例將達(dá)24.56% 、26.89% 、 28.72%， 成為驅(qū)動(dòng)IBM業(yè)績(jī)?cè)鲩L的主要業(yè)務(wù)。
AI發(fā)展戰(zhàn)略：轉(zhuǎn)型成為認(rèn)知智能解決方案提供商
IBM在人工智能領(lǐng)域布局圍繞Watson和類腦芯片展開，試圖打造人工智能生態(tài)系統(tǒng)。
目前，IBM 不再將沃森作為單一系統(tǒng)開展業(yè)務(wù)，而將其功能分割成不同組成部分，每個(gè)部分都可被租用出去以解決特定商業(yè)問題。以 IBM沃森為代表的認(rèn)知技術(shù)將商業(yè)帶入認(rèn)知商業(yè)時(shí)代，幫助各行業(yè)挖掘商業(yè)價(jià)值，重塑產(chǎn)業(yè)格局。IBM在替客戶提供創(chuàng)新解決方案，客戶不斷向沃森輸入自己企業(yè)數(shù)據(jù)并對(duì)沃森進(jìn)行訓(xùn)練。
——摘自 長城證券
正如David Kenny在采訪中所說的，與其他人工智能企業(yè)相比，Watson有一個(gè)獨(dú)特的地方，那就是他們?cè)谠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?，IBM才著力發(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，為每個(gè)垂直領(lǐng)域構(gòu)建用例。
話是這么說，不過目前為止IBM最突出的還是在健康醫(yī)療、金融和稅法幾個(gè)領(lǐng)域。下面，讓iot101君帶您回顧一下IBM在這幾個(gè)領(lǐng)域幾個(gè)比較代表性的事件：
醫(yī)療領(lǐng)域
2013年10月，IBM宣布德克薩斯大學(xué)癌癥中心MDAnderson正在使用Watson認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)共同消滅癌癥。
2015年4月，IBM通過成立WatsonHealth部門正式踏入醫(yī)療領(lǐng)域。從2015 年 4 月發(fā)展至今，該部門擁有的員工已占到Watson總員工的 2/3 。 IBM成立該部門面向醫(yī)療健康行業(yè)提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)，主要通過數(shù)千萬蘋果設(shè)備收集的用戶健康數(shù)據(jù)來分析。
2015年5月，IBM聯(lián)手軟銀，將Watson帶入全新的企業(yè)領(lǐng)域。據(jù)了解，沃森在日本市場(chǎng)首批進(jìn)入的領(lǐng)域包括了教育、銀行、醫(yī)療、保險(xiǎn)和零售行業(yè)。而Watson Developer Cloud也將讓該國的開發(fā)者受益，軟銀和IBM則會(huì)專門針對(duì)日本市場(chǎng)推出新的API。
2015年8月，IBM以10億美元收購了醫(yī)學(xué)影像軟件公司Merge Healthcare，與旗下Watson健康部門合并。Watson開發(fā)許多工具來輔助自動(dòng)化分析，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的除電子健康記錄數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)室結(jié)果記錄、基因組測(cè)試之外，還包括了X射線交叉，MRI和其他圖像方面等。
2015年5月，IBM宣布，14家來自美國和加拿大的癌癥治療機(jī)構(gòu)將開始部署沃森（Watston）計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，該套系統(tǒng)將能根據(jù)病人腫瘤的基因指紋選擇出適合的治療方案。
2016年10月，IBM 正在和奎斯特診斷公司合作，通過云服務(wù)，向周一坐診的腫瘤醫(yī)生提供基因測(cè)序和沃森診斷分析，幫助治療癌癥患者。
2016年12月，IBM與RSNA達(dá)成合作，旨在推進(jìn)Watson在文本和影像數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，進(jìn)一步提高診斷速度和提高效率。后者所鉆研的技能是：利用深度學(xué)習(xí)來識(shí)別解剖結(jié)構(gòu)中的特定位置并檢測(cè)出異常，一旦實(shí)現(xiàn)，這種技術(shù)將會(huì)對(duì)醫(yī)生的臨床診斷有重大的決策支持作用。
近日，IBM中國官微發(fā)布消息稱與CNYCC和AtriusHealth合作，這兩家機(jī)構(gòu)均為非盈利醫(yī)療機(jī)構(gòu)，是提供價(jià)值型醫(yī)療服務(wù)的行動(dòng)者。
總之，Watson在醫(yī)療領(lǐng)域主要關(guān)注腫瘤和癌癥的診斷，通過挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)尋找深層關(guān)系，并制定了一套屬于Watson醫(yī)療商業(yè)獨(dú)特的戰(zhàn)略：
1、深度聚焦腫瘤領(lǐng)域，并向其他領(lǐng)域擴(kuò)展；
2、通過大規(guī)模收購獲取數(shù)據(jù)資源；
3、通過合作等擴(kuò)展使用場(chǎng)景，輸出生態(tài)能力。
稅務(wù)領(lǐng)域
年初，IBM Watson和美國一家為市民提供稅務(wù)籌劃、銀行服務(wù)等業(yè)務(wù)的金融公司 H&R Block 召開發(fā)布會(huì)，宣布雙方正式展開合作，表示此次合作是Watson系統(tǒng)第一次應(yīng)用在稅收準(zhǔn)備工作當(dāng)中。據(jù)發(fā)布會(huì)消息，H&R Block 公司的專家已經(jīng)對(duì)Watson第一階段的訓(xùn)練進(jìn)行了檢驗(yàn)，并認(rèn)為該階段的訓(xùn)練相當(dāng)有成果。而隨著Watson參與越來越多的報(bào)稅季，它的準(zhǔn)確性也會(huì)隨之增加。預(yù)計(jì)到今年年底，H&RBlock 將利用Watson惠及全球超過 10 億報(bào)稅人。
利用Watson的超強(qiáng)能力，對(duì)于IBM公司來說，也是個(gè)雙贏的結(jié)果。因?yàn)檫@樣的合作強(qiáng)化了自身的人工智能戰(zhàn)略，即讓IBM的技術(shù)進(jìn)入更多的領(lǐng)域。通過自己的合作伙伴，讓W(xué)atson接觸到更多的消費(fèi)者。
金融領(lǐng)域
2015年初，IBM公布了早期區(qū)塊鏈項(xiàng)目之一，此后該公司一直致力于整合沃森人工智能技術(shù)與分布式賬本技術(shù)。
2016年6月，IBM在新加坡濱海灣成立WatsonCentre，致力于以區(qū)塊鏈應(yīng)用為核心，開發(fā)人工智能技術(shù)。
2016年8月，IBM重組了內(nèi)部區(qū)塊鏈團(tuán)隊(duì)并正式升級(jí)為事業(yè)部，合并人工智能Watson與云計(jì)算開發(fā)項(xiàng)目，搭建新的產(chǎn)業(yè)平臺(tái)。該事業(yè)部將推動(dòng)制定相關(guān)進(jìn)程的標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)區(qū)塊鏈 人工智能應(yīng)用在行業(yè)市場(chǎng)的落地。
2016年9月，IBM將收購金融咨詢公司鵬睿金融集團(tuán)，這家計(jì)算機(jī)制造商表示正成立一個(gè)名為Watson金融服務(wù)的新部門，該部門會(huì)試圖利用其人工智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)Watson的巨大威力，為客戶提供風(fēng)險(xiǎn)與合規(guī)方面的咨詢意見。
2016年10月，IBM已達(dá)成協(xié)議收購金融公司PromontoryFinancial Group，IBM會(huì)將這家公司的服務(wù)整合進(jìn)人工智能平臺(tái)Waston，提供金融監(jiān)管服務(wù)。
總的來說，IBM所做這些就是希望實(shí)現(xiàn)用人工智能(AI)技術(shù)分析監(jiān)管規(guī)定、并為金融機(jī)構(gòu)提供咨詢意見的更大目標(biāo)。
當(dāng)然，從“醫(yī)療”到“稅務(wù)”，再到“金融”，雖然聽上去著這幾個(gè)領(lǐng)域有種天壤之別、互不相干的感覺，但它們有著一個(gè)共同的特點(diǎn)，即都需要處理海量的數(shù)據(jù)。從上面的三個(gè)領(lǐng)域的合作、收購案例可以看出，IBM無論是收購的對(duì)象，還是收購的對(duì)象都是緊緊圍繞著某個(gè)垂直領(lǐng)域，專注于這個(gè)的領(lǐng)域的企業(yè)。
同樣是發(fā)展人工智能，同樣是人工智能巨頭，谷歌的設(shè)計(jì)思路則與IBM截然不同！如果說，IBM發(fā)展人工智能是一種基于垂直方向的設(shè)計(jì)思路，先扎根于某個(gè)垂直領(lǐng)域，再從在這個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行暈開。那么谷歌發(fā)展人工智能則有自己的一個(gè)很明顯的特點(diǎn)——基于自身的操作系統(tǒng)在水平方向上不斷進(jìn)取，然后輻射到各行各業(yè)。
谷歌
AI戰(zhàn)略：從基礎(chǔ)技術(shù)到產(chǎn)品的全產(chǎn)業(yè)鏈布局
谷歌在2011年成立人工智能部門，目前已經(jīng)有100多個(gè)團(tuán)隊(duì)用上了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，包括谷歌搜索、Google Now、 Gmail等， 并往其開源 Android 手機(jī)系統(tǒng)中注入大量機(jī)器學(xué)習(xí)功能（如用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)Android手機(jī)語音識(shí)別系統(tǒng)） 。
谷歌目前產(chǎn)品和服務(wù)依靠主要人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)，如谷歌使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)改善搜索引擎、識(shí)別Android 手機(jī)指令、鑒別其Google 社交網(wǎng)絡(luò)的圖像。積累底層人工智能技術(shù)，研發(fā)更高級(jí)的深度學(xué)習(xí)算法，增強(qiáng)圖形識(shí)別和語音識(shí)別能力，對(duì)信息進(jìn)行更深層加工、處理。谷歌試圖將AI滲透到了旗下各產(chǎn)品，為用戶帶來更多使用場(chǎng)景及更智能化功能。
通過研發(fā)與并購坐擁兩套人工智能系統(tǒng)
Tensorflow
2015年11月，谷歌開源第二代深度學(xué)習(xí)系統(tǒng) Tensorflow。Tensorflow 可編寫并編譯執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法代碼，并將機(jī)器學(xué)習(xí)算法變成符號(hào)表達(dá)的各類圖表，縮短重新寫代碼時(shí)間。TensorFlow 可模仿人類大腦工作的方式并識(shí)別出模式，被用于語音識(shí)別或照片識(shí)別等多領(lǐng)域。另外，使TensorFlow 編寫的運(yùn)算幾乎不用更改就能在多種異質(zhì)系統(tǒng)上運(yùn)行。在開放源代碼后，所有工 程師都將幫助谷歌修改和完善這項(xiàng)技術(shù)，谷歌收到反饋以后，可推出更好地服務(wù)和產(chǎn)品，進(jìn)而推動(dòng)整個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
Deepmind
2014年1 月，谷歌耗資 2.63 億美元收購 Deepmind，這家創(chuàng)立于創(chuàng)立于2010年的公司將機(jī)器學(xué)習(xí)和系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)最先進(jìn)技術(shù)結(jié)合，建立強(qiáng)大通用機(jī)器學(xué)習(xí)算法。同年12月，谷歌通過DeepMind與牛津大學(xué)的兩支AI研究隊(duì)伍建立了合作關(guān)系。 2015 年 2 月，Deepmind系統(tǒng)學(xué)會(huì)了 49 款雅達(dá)利經(jīng)典游戲。2016年3月，由 Deepmind 研發(fā)AlphaGo以 4:1 嘉績(jī)擊敗世界圍棋冠軍李世石，激發(fā)全世界對(duì)人 工智能的關(guān)注。當(dāng)前 AlphaGo 專注于棋賽發(fā)展，但其未來還將應(yīng)用于醫(yī)療診斷，或投入無人駕駛等領(lǐng)域，以加速人工智能商業(yè)化進(jìn)程。
——摘自 長城證券
比起的IBM更專注某個(gè)領(lǐng)域的做法，谷歌的人工智能發(fā)展的目標(biāo)確實(shí)可以理解成在其人工智能操作系統(tǒng)之上深耕某項(xiàng)技術(shù)，然后將該技術(shù)應(yīng)用于各行各業(yè)。
就拿人臉識(shí)別技術(shù)來說，2015年，谷歌推出號(hào)稱最精確的人臉識(shí)別技術(shù)，并將其命名為FaceNet。面對(duì)一個(gè)名為“人面數(shù)據(jù)庫”(Labeled Faces in theWild)的常用人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫時(shí)，F(xiàn)aceNet識(shí)別的準(zhǔn)確率近乎百分之百。這個(gè)數(shù)據(jù)庫容納了網(wǎng)上搜集的一萬三千多張人臉照片，而在面對(duì)一個(gè)含有2.6億張人臉照片的龐大數(shù)據(jù)庫時(shí)，這個(gè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確率也超86%。這套系統(tǒng)還能將人名和臉匹配,經(jīng)典的人臉識(shí)別技術(shù)，甚至能把看起來最像或最不像的臉歸集在一起。雖然并未完全實(shí)現(xiàn)，但這也預(yù)示著，在不遠(yuǎn)的將來，我們經(jīng)常在網(wǎng)上視頻或大片里看到的那種能懲治犯罪、加強(qiáng)監(jiān)控的電腦將更加觸手可及。
在谷歌看來，智能家居領(lǐng)域?qū)⑹俏磥?AI 應(yīng)用的 一個(gè)重要市場(chǎng)， 目前世界各國的智能家居滲透率均較低，為此谷歌正加速以Google Assistant等為基礎(chǔ)智能家居生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)，將谷歌虛擬助力融合進(jìn)智能家居中，通過一系列并購、開放平臺(tái)的建立、軟件硬件一體化來打造這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)。
結(jié)語
人工智能決戰(zhàn)時(shí)代，無論是巨頭還是初創(chuàng)企業(yè)都在極盡所能的分搶“蛋糕”，想在這一片巨大的領(lǐng)域中占有一席之地。至于開頭提到的文章題目“IBM：谷歌發(fā)展人工智能的方向錯(cuò)了！AI 操作系統(tǒng)不是未來” ，iot101君的還是想持保守態(tài)度，都是基于自己的特長所設(shè)計(jì)出來的最適合發(fā)展的思路而已，并沒有什么對(duì)錯(cuò)之分，至少目前還沒有辦法證明出來。
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