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IBM中国研究院院长沈晓卫:增强智能将引领认知时代的创新

摘要认知时代代表了IT技术进入了一个全新的时代,并不是某一个技术、某一个解决方案。从技术创新的角度来看,认知时代的创新主要指全方位的创新。认知技术最终要走向认知商业,从而为各个行业甚至是人类的生活工作方式带来变革。
IBM中国研究院院长沈晓卫:增强智能将引领认知时代的创新

随着大数据的普及,任何形式的数据经过大量积累都有被利用的价值。但是80%的数据无法被现有的IT系统处理和理解。在商业化大背景下,企业迫切需要一种全新的认知计算工具来利用这些资源,从而为各个行业甚至是人类的生活工作方式带来变革。

认知计算源自模拟人脑的计算机系统的人工智能。认知计算的一个目标是让计算机系统能够像人的大脑一样学习、思考,并作出正确的决策。从历史来看,人类经历了三个计算时代:第一个时代是制表时代,始于19世纪,这个时代的标志是可以执行详细的人口普查和支持美国社会保障体系;第二个时代是可编程计算时代,兴起于20世纪40年代,其内容涉及太空探索到互联网;第三个时代是认知计算时代,本质上,认知系统是从自身与数据、与人的交互中不断自我提高。随着时间的推移,认知计算系统只会变得更加智能,所以永不会过时。

在10月22日上午的世界机器人大会分论坛《中国智能机器人产业高峰论坛》上,IBM中国研究院院长,IBM大中华区首席技术官沈晓卫发表了关于《引领认知时代的创新》的演讲。

根据嘉宾发言做了整理,以下是演讲内容(有删减)

一、大数据背景下的认知

我们来看一下在大数据背景下,我们谈的认知是什么?大数据带来了非常多的新机遇和挑战。在认知技术还未真正应用到各个领域时,传统的IT技术已经没有办法处理我们今天所面临的大量的数据。

从人工智能本身发展的历史来看,人工智能是我们今天谈到的认知的非常重要的基础性的技术。在过去的几十年,我们经历了很多起伏,包括我们人工智能的先贤们有很多非常浪漫的想象,其中有一些实现了,有一些还未实现。认知和上个世纪的计算机最大的不同,是大数据的出现,带来了新的机遇和挑战。大数据能够为今天的人工智能算法带来更好的机会。

从IBM的角度来看,AI与其叫人工智能,我们更愿意叫为AugmentedIntelligence,即增强智能。在我们探讨人工智能所有的可能性之前,我们更多的是把他看作一个工具。这个工具不是用来取代人类。它就像几百年前蒸汽机的发明是用来帮助我们做更好的体力劳动。几十年前,计算机的发明,使得数字运算包括符号运算,被更好的工具所取代一样。今天谈到增强智能的认知,也是提供这样一种新的工具,使得我们能够更好的解决我们行业中所碰到的实际问题。

二、大数据带来的机遇和挑战

谈到大数据带来的机遇,当年的沃森通过训练,它的智慧在逐渐增长。随着数据的逐渐增多,增强智能系统具有自我学习能力,变得更加智慧。从技术创新的角度来看,认知时代的创新主要指是全方位的创新。它不仅仅是人工智能算法,还是一些非常关键能力的创新,包括我们需要构建全新的人工智能系统和全新的认知系统来更好的支撑和运营新的认知能力的算法。增强型智能运用到行业中,来解决行业中的问题,无论是金融业、保险业、医疗等等。

与此同时,IBM也在构建一个基于云技术的平台,通过语音技术和大数据,在认知背景下是一个非常天然的结合。使得我们可以把认知的能力以API的形式在这样的云平台中来向用户、合作伙伴开放。它不仅仅是因为云平台本身成本的考量,更重要的是它提供了一个全新的创新平台。使得我们能更好的利用已经构建的认知的能力,来更进一步的开发下一代的新的应用。

三、认知和认知系统

我们谈下认知的核心技术。认知包括信息的理解(有自然语言理解、包括多媒体数据的理解)、推理、人机交互以及构建新一代的认知系统,包括硬件、软件方面,或者新的改良或者新的革命性的进展。

谈到认知,我们一定会谈到认知系统,建筑于支撑认知系统的计算机硬件系统,包括直接的操作系统。应该说人工智能在过去的几十年中的发展很大程度上是因为计算能力本身的提高。根据摩尔定律,每18个月,计算机的性能会提高一倍。十年会提高一百倍。三十年就是一百万倍。我们可以看到今天的人工智能有非常多的算法,需要新的计算能力的支撑。(尽量不要出现特别长的段落,会导致移动端阅读的不舒服)

以训练机器人为例,十年前,我们可能需要一个月训练机器人的时间,今天我们同样的算法可以做到一天把它解决。今天,全球手机的存储功能已经超过全球服务器总和的存储量。如何利用终端的设备来做计算?与此同时,也把具有这种认知能力的智能用来推进到这样的系统中。另外,如何构建面向未来的全新的计算机系统?传统计算机系统更多是在模拟人的左脑,如何构建一个更好的模拟人的右脑的系统?而这样的系统又如何与传统的计算机系统做一个深度无缝的结合?这都是我们接下来需要研究的课题。

四、认知与商业的结合

今天谈到的认知,更多的是增强智能。IBM在谈人工智能本身计算的同时,也特别注重认知的商业。如果人工智能要接着往前走,非常重要的一点是要有不断商业的成果,这是我们非常重要的推动的一个方向。

在医疗方面的例子,IBM把非常多的精力放在如何利用认知计算来解决我们医疗中的一些问题?比如,我们构建一个IBM的WatsonHealth的云。医疗数据在这样一个云平台可以做各种各样的处理,比如,医疗影像的处理。今天我们研究的项目,是来构建一个认知系统。它可以自动的对医疗影像包括CT扫描的影像做自动的解读。比如说有皮肤癌,今天已经做到的准确度已经超过了人能够提供的准确度。我们希望达到的目标是不久的将来,它能够通过美国的专业的放射科医生考试的标准。

最后强调,我们今天谈到的认知是一个全新的时代,并不是某一个技术、某一个解决方案。我们认为它是代表了一个IT技术的全新的时代。重要的是,如何来构建一个具有增强智能特性的新的工具来帮助我们解决行业的问题?因为最终认知技术要走向认知商业,从而解决我们实际中的问题。

本文作者杨培君,专栏作者;微信:ypj123454321(添加时请注明“姓名-公司-职务”方便备注);转载请注明作者姓名和来源;文章内容系作者个人观点,不代表对观点赞同或支持。

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