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彩龙网删除_让亿万白领失业的“超脑” 解密IBM沃森前世今生

2020-01-09 14:31:04   【浏览】3734

摘要: 媒体们纷纷唱衰司机,认为这会是在人工智能冲击下第一个消失的职业。2014年初,ibm投资10亿美元专门建立“沃森集团”,把沃森的地位提升到战略高度。在14年建立沃森集团的同时,ibm宣布投资12亿美元建立云数据中心,日后其中存储的数据,都可以作为沃森的养料。同年4月,ibm宣布在沃森集团下设watson health部门,同时收购了医疗分析公司explorys与医疗管理软件公司phytel,以增强

彩龙网删除_让亿万白领失业的“超脑” 解密IBM沃森前世今生

彩龙网删除,智东西(公众号:zhidxcom)

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如今的人工智能能干嘛?人们接触得最多的,是聊天机器人——比如微软小冰。对行业稍有关心的,会关注到火热的自动驾驶以及和图像识别、自然语言处理相关的领域。媒体们纷纷唱衰司机,认为这会是在人工智能冲击下第一个消失的职业。

然而尽管人们在有意无意地回避着,许多从事脑力工作的白领们面对的境遇一点不比司机们轻松——目前尚没有司机因为人工智能而失业,倒是有白领因为ai的崛起先丢了工作。

ibm的沃森就是其中一个“罪魁祸首”。当谷歌在全力开发无人驾驶解放司机时,ibm这个老迈的蓝色巨人正在通过其认知平台“沃森”,借人工智能之力实现自身向“认知计算”的转型。沃森本身,则因为渗透进了各个脑力劳动行业,对白领们的工作产生了巨大的威胁。

当今的一众科技公司中,ibm可谓是人工智能方面的先行者。

在97年那场著名的人机大战中,ibm开发的超级计算机“深蓝”击败了世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。这是机器首次在如此复杂的领域战胜了人类,并且胜的还是顶尖高手。

事实上,ibm从80年代中期就开始了“深蓝”的开发,那时候的“深蓝”还叫“深思”(“deep thought”,不知谷歌收购的人工智能公司“deepmind”的命名是否受了它的影响),战斗力也不尽如人意,甚至在国际象棋比赛中还会被运算性能差得多的pc虐一顿。为了让“深蓝”能站上国际象棋之巅,ibm在软硬件上进行了近十年的迭代。

可惜97年时还不存在社交网络,普通人对人工智能也没有什么概念。“深蓝”的胜利如同一块石头落入水中,激起一圈波纹,又很快归于平静。“深蓝”随后也被拆除,送入博物馆。但ibm开发人工智能(有别于今天运用深度学习的人工智能)的经验、一些关键算法,以及用计算机挑战人类专家的热诚,保留了下来。

14年后,ibm不安分的研究员们将一台名叫沃森(watson)的超级计算机再度搬上了人机大战的舞台。这一次比的可不是国际象棋——在美国智力问答节目《危险边缘》中,沃森面对节目史上最强大的两位选手,需要在短时间内读懂以人类语言呈现的问题,再用人类的语言给出答案。

这场比赛中,沃森并未联网,也不能从程序工程师处获得任何帮助,只能通过接口获取题目,提炼出题目的真实意图,再从内部储存的4tb资料中进行检索,获得答案。看似复杂的过程其实只发生在数秒之内,以至于为了避开信息传输的速度瓶颈,沃森团队把所有资料都装在了内存里,而非传统的硬盘。

在充斥着比喻、暗讽、反语的各色题目中,沃森读出了问题潜藏在修辞手法中的真正意义,最后轻松战胜了两位顶尖人类选手。看上去似乎毫无波澜,但是在6年后的今天,让百度引以为豪的百度大脑在参加人机大战的时候,面对自然语言也不敢托大,还得依靠人力在后台打字进行回应,你就知道这事儿比下国际象棋厉害多了。

沃森的开发始于2007年——那时的百度还在专心做搜索,英伟达还不知道gpu在人工智能方面的巨大潜力,日后名声大噪的deepmind也要三年后才被创立。又一次可惜,ibm在2004年将thinkpad出售给联想后,就逐渐淡出了消费者视野;另一方面,当时人工智能的风口也未起,沃森并未能取得开拓性的历史地位,它留给人们的印象只是“一套强悍的计算机问答系统”。

但是与前辈“深蓝”的命运不同,当年的“深蓝”更多地是象征工程师们的挑战精神与创造力,而沃森强悍的自然语言处理能力则让ibm看到了未来的人工智能。或者说,ibm正是预见到什么样的人工智能会占领未来,才同意了这套看起来毫无用处的智能问答系统的开发。

从那时起,沃森就注定要被委以重任了。

2014年初,ibm投资10亿美元专门建立“沃森集团”,把沃森的地位提升到战略高度。

ibm是一家商业机构,一套问答系统是创造不了太大价值的,要沃森盈利,就得让它具备更多、更具体、更强大的能力,投入商业应用中去。

6年后,沃森不怎么上电视答题了,但变得比以前强多了:它能够进行视觉识别、数据分析、决策判断,当然它依然擅长自然语言处理:沃森能翻译语言,能从人们的语言文本中进行情绪分析、人格特质判别、写作风格归类、社会倾向划分。

并且,由于训练了足够多的数据,这些能力可以产生非常具体的应用。它为营销人员提供销售建议;为金融机构生成风险报告;为保险行业进行保单评估;为教师提供针对性的教学方案;在投入最多的医疗领域,沃森能够识别大多病症,为医生和患者提供诊疗建议。

这些功能不是凭空产生,除了在算法上的改进,更多的是依靠大量数据进行的训练而成。数据是人工智能最好的营养,是人工智能生长的土壤。李彦宏在今年的内部演讲中就下了如此的结论:“数据秒杀一切算法”。

这一点,ibm在14年就已参透。

在14年建立沃森集团的同时,ibm宣布投资12亿美元建立云数据中心,日后其中存储的数据,都可以作为沃森的养料。

而这只是个开始。

相对于to c的公司,客户都在b端的ibm有天生的劣势:无法每天从海量的用户中获取巨额的数据。对此,财大气粗的ibm选择了简单而高效的解决方式:买。

2015年3月,ibm先后收购了alchemyapi与blekko,利用两者的数据搜索及过滤帮助

沃森提升获取有效数据的能力。

同年4月,ibm宣布在沃森集团下设watson health部门,同时收购了医疗分析公司explorys与医疗管理软件公司phytel,以增强沃森在医疗领域的分析能力。

这年8月,ibm豪掷10亿美元,收购医疗成像软件公司merge healthcare,让沃森得以阅读海量的医疗图像数据。如今沃森能够识别许多病症(如前两天报道称能检测出早期青光眼),与这笔收购获得的数据有密不可分的关系。

15年10月,ibm又花费超过20亿美元巨资收购了天气数据及分析公司the weather company,为沃森添加了进行天气预报,乃至指导农业及与天气高度相关行业的活动的能力。

2016年1月15日,ibm收购德国实时交易诈骗检测公司iris analytics,沃森进驻商业分析。

该月底至2月初,ibm接连收购三家数字化创意营销机构resource/ammirati、aperto ag、ecx.io ag,让沃森获得了市场营销方面的具体数据。

同年2月18日,ibm斥资26亿美元高价收购了基于云端的医疗数据存储及分析公司truven health analytics。

16年9月,ibm收购睿鹏金融集团,后者为金融机构提供风险管理和合规咨询。不久后依靠沃森驱动的新部门“金融服务(financial service)”即成立。

事实上,在沃森集团14年成立至今的这短短三年里,ibm一共完成了28笔收购。上述提及的只是与人工智能直观联系最紧密、影响力最大的几个收购案例。在这28笔收购中,超过一半都是与云端技术和数据存储、传输相关,而这些也是能为人工智能服务的重要底层技术。余下的,则是各行业的数据收集、管理、分析公司。换句话说,几乎每笔收购,都能让沃森在数据上受益。

当然,大手笔的代价不菲。三项旨在为沃森搭建应用能力的大型收购(对merge healthcare,the weather company,truven health analytics)的总价超过56亿美元,这还仅仅是28笔收购中披露了价格的3笔。作为比较,根据最新财报,ibm在2016年第四季度的净利润为45亿美元。

在ibm几乎是不计代价的数据“投喂”下,沃森成长为一套具有强悍分析能力的巨型人工智能,涉足各个领域。如今的沃森更像是一个品牌,旗下的产品分成多个部分,在ibm官方的划分中,沃森涉足医疗健康、教育、金融、保险、市场营销、人力资源等多个领域。

当然,“沃森涉足某某领域”这样的话让人眼都不会眨一下。但如果仔细看一下沃森在这些领域的表现,那么从业人员们就不得不为自己的将来抹一把汗了。

在ibm投入甚多的医疗领域,沃森的名气最大。面对身患癌症的病人,沃森可以利用它学习过的海量诊疗数据,在数分钟之内对病人进行病情分析,并给出诊疗方案,其癌症诊断率超过90%。这样高效的诊疗系统让世界各地的医疗机构都动心,来自美国、加拿大、日本以及中国的数十家机构都引入了沃森,其中不乏安德森(mda,数日前刚与沃森“分手”)癌症中心和凯特琳癌症中心(msk)这样的顶尖癌症医院。

在没有沃森之前,这些顶尖的癌症医院在治疗病人时,往往需要一个专家组讨论数次才能给出结果,消耗时间以周计算,并且,培养这样有经验的专家通常需要十年乃至数十年的时间。更加关键的是,医疗专家其实是一种稀缺资源,并非每个人都能享受到专家们的联合会诊。

沃森则能够在很短的时间内给出专家级的诊疗方案。对于广大患者来说,这是莫大的福音。对于人类医生来说,这实在算不得什么好消息,因为在另一边,自动机器人在手术上正迅速拉近和人类的距离。面对人工智能,未来的医生在病情判定和手术实施上,或许都不再具有优势。

在商业市场上,沃森正在玩精准营销。与沃森达成合作的营销咨询公司influential运用沃森的自然语言处理能力,去分析网络大v们所写的文本内容,并为其划分人格特质、社会倾向。当某个品牌向influential提出他们的营销目标时,这家公司就使用沃森来识别该品牌最显著的特征,然后匹配与其特质最相符、关注者相关度最高的大v,借由大v在特定人群中的影响力实现广告的精准传达。以沃森驱动的精准营销所获得的关注度,比传统模式要高出30%。

而在金融领域,沃森快速学习着金融法规。在ibm收购睿鹏金融集团后,沃森依靠600名金融专家的协助训练大量金融知识和案例,获得提供金融建议的能力。尽管许多报道都在强调这些专家并不会因为沃森丢掉饭碗,但是一个金融领域的先例是:华尔街的高盛曾经拥有超过600名股票交易员,在具有学习能力的自动化交易程序投入使用后,保住工作的交易员只剩2名。

大概是意识到了人工智能对当前就业结构潜在的破坏性影响,ibm在对外宣传中一直在着力强调沃森对人类的辅助性而非替代性,乃至于ibm在推介沃森时会将ai重新定义为“增强智能(augment intelligence)”而非“人工智能(artificial intelligence)”。ibm称,沃森只是为人们提供分析与建议,最终的结果仍然由人们来定夺。

但尽管ibm小心翼翼地不让沃森站上人类的对立面,还是有人因为沃森失业了。今年1月,沃森进驻日本富国生命保险,负责理赔核算业务,通过扫描识别投保人医疗记录等文件,结合具体病情或伤情、过往病史及相关程序确定理赔金额。34名理算员因为饭碗被沃森端走,不得不离职。这一案例在日本引发了人们的忧虑:日本三菱综合研究所学者认为,人工智能技术将导致13年后日本工作岗位数量减少240万个。

如果说工业机器人让许多体力劳动者失业,那人工智能则让历史的车轮一并碾到了脑力劳动者头上。脑力劳动过去总是被看做稳定的“高级劳动”,沃森们的出现正在改变这种看法。

有趣的是,让白领们要担心自己前途的沃森,正是ibm担心自己的前途而创造的产物,某种意义上,甚至可以说沃森是ibm的拯救者。

专注b端,尤其是大型服务器及专用系统,曾让ibm在特定领域难逢敌手。有人戏称ibm是it相关业务的“教父”,如果做it遇到了什么难题,那么找到ibm基本都能得到解决,同时它也会给你“一个无法拒绝的出价”。正是这种碾压性的实力带来的高溢价让ibm在b端市场始终屹立。然而随着云计算与云服务的兴起,ibm的垄断地位渐渐被消解,b端业务不增反降,同时不面向大众消费者生产产品,也让ibm失去了许多机会。

在移动互联网时代,主营消费者业务的科技公司们纷纷平步青云:苹果通过向消费者出售硬件及软件服务,市值站上第一;谷歌向大量用户卖广告卖得不亦乐乎;亚马逊也靠电商平台(当然不仅仅是电商)托起了4000亿美元的市值。

而拥有105年历史的ibm,曾经it行业无人可撼动的霸主,市值只有1700亿美元,营收连续17个季度下滑,股东和管理团队如坐针毡。

ibm新ceo罗睿兰上任后,通过沃森打出了“认知计算”这张牌:借助沃森的分析能力,输入企业或者行业的数据,沃森将协助咨询人员给出针对性的“认知解决方案”。在ibm的宣传中,这家公司要用沃森开创“认知商业”。

ibm ceo罗睿兰

从数据上来看,沃森代表的“认知解决服务”增长迅速,在ibm2016年度营收中的占比已达23%,只是沃森暂时仍未能扭转ibm营收下降的颓势,2016年ibm的营收跌至799亿美元,比上年少了18亿。尽管如此,沃森作为ibm在人工智能领域的招牌,在人工智能之风兴起的2016年,它还是让ibm的股价从140美元涨到了近170美元。

从沃森在媒体上的曝光频率来看,它显然已经成为了ibm未来业务的中心。此前ibm在2002年斥资35亿美元收购了普华永道的咨询部门,整个公司的业务方向也由硬件软件向认知计算和云平台转型。在今后的规划上,ibm的一大走向将是“人工智能驱动的咨询业务”,借助运行在云端的沃森通过其各项能力为各个行业提供相应的服务。这是对ibm作为it咨询巨人身份的一个顺承,同时其势力范围又伸出了it的边界,将触及各个领域。

当然,到目前为止,ibm给众人以及自己描绘的未来图景都十分美好,但是人工智能的果实,并没有那么容易就能采摘。

在诸强争霸的今天,ibm在人工智能方面的实力一直遭受怀疑。与谷歌、微软、facebook等公司不同,ibm在人工智能的基础研究方面似乎并不是很热衷,论文发表数量和它们不在一个量级。谷歌大脑的eric jiang完全不把ibm当做竞争对手,甚至把它排在了苹果之后。他称ibm的信息检索系统除了图像识别,其余部分根本没有使用最新的深度学习技术,沃森只是借人工智能的东风做卖点。国外也有其他人工智能研究者认为,沃森更多依靠的是简单粗暴的计算力。

尽管在人工智能的商业化道路上迈步很早,但面对其他人工智能大佬的竞争,ibm的认知商业不会走得太轻松。在人工智能的基础研究上缺乏顶尖竞争力,一方面这影响了沃森学习的效率和可靠性;另一方面,这种相对较弱的学界影响力让沃森难以吸引到更多人工智能的顶级人才。如果这种状态持续下去,最后的结果可能就是其他的人工智能大公司凭借底层技术的更新快速实现比沃森更高的指标,让沃森风光不再。

除了外部威胁,ibm还有巨大的内部问题需要解决。沃森的认知解决方案代表着高效,而ibm的庞大架构简直就是效率的反义词。在经营中,ibm发现雇佣大量低技术人员比培养单个高技术人员在成本上更有利。这造成了ibm体量的非理性扩张,如今蓝色巨人在全球员工总数超过37万。

这种庞大组织结构所形成的官僚体系、各立山头的利益团体,以及超大体量包含的方向惯性,都会对ibm的转型造成阻碍。

在沃森引领的效率革命下,ibm的冗员们首当其冲,大量的工作将被沃森取代。如何应对沃森对内造成的冲击,ibm必须交出一个妥善的回答。

从1997年的深蓝到如今的沃森,已经过去20年。20年后,ibm在后起之秀的挑战下,早已丢掉了it老大的宝座,转而向人工智能寻求复兴。按照沃森整合各项能力的速度,未来它将变成一个超脑般的存在,接收人们给出的各种难题,然后给出解决方案。有了这样强大的人工智能系统,许多工作将不再需要人类的参与,至少是非创造性的脑力劳动将由沃森代劳。

作为沃森们兴起的负效应,曾经看起来完全不会被机器人所替代的白领们,正在祈求自己的工作不要被人工智能盯上。

世界每天都在发生变化,时代的浪潮翻涌着,无论是庞大的ibm,还是微渺的个人,都不能脱离历史的行程独善其身,抱残守缺者终将落后。

只是ibm在威胁中看到了机遇,并花下血本要借人工智能转型。又有多少个人在暂时的安定中看见了酝酿中的风暴,下定决心求新求变呢?


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