代表著IBM在認(rèn)知計算領(lǐng)域最核心的技術(shù)Watson（沃森）的一戰(zhàn)成名，是在2011年2月的美國問答節(jié)目《Jeopardy！》上。在這次節(jié)目中，Watson戰(zhàn)勝了這一節(jié)目的兩位冠軍選手，這被和1996年同樣來自IBM的“深藍(lán)”戰(zhàn)勝國際象棋大師卡斯帕羅夫相提并論，被認(rèn)為是人工智能歷史上的一個里程碑。

不過，在IBM董事長、總裁兼CEO羅睿蘭（GinniRometty）宣布IBM已經(jīng)轉(zhuǎn)型為一家認(rèn)知解決方案和云平臺公司的當(dāng)下，Watson已經(jīng)不再是會答題那么簡單。

認(rèn)知時代的商機

從技術(shù)角度來看，2011年參加“Jeopardy！”電視問答挑戰(zhàn)賽時，Watson做了一件事——用自然語言進行深度問答。但問答只是Watson具備的眾多能力之一，截至2015年10月，Watson已經(jīng)擁有包括問答在內(nèi)的28項能力。

據(jù)IBM全球認(rèn)知商業(yè)行業(yè)解決方案總經(jīng)理NeilIsford透露，Watson的這些能力如今均已被轉(zhuǎn)變成數(shù)字服務(wù)或API，在IBM內(nèi)部將其視為認(rèn)知能力的積木。包括關(guān)系抽取、性格分析、情緒分析、概念擴展及權(quán)衡分析等在內(nèi)的IBMWatsonAPI數(shù)量將在2016年達(dá)到50項。

而這背后，IBM并沒有打算讓以Watson為代表的人工智能系統(tǒng)遠(yuǎn)離公眾生活，這家“百年老店”已經(jīng)充分表露了對Watson商業(yè)化的信心。

不可忽略的市場大環(huán)境是，隨著物聯(lián)網(wǎng)的普及，每個設(shè)備都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。然而80%的數(shù)據(jù)無法被計算機辨識，這80%的數(shù)據(jù)中既包括使用人類語言編寫的書面材料，從教科書和公式到文學(xué)作品和對話；還包括系統(tǒng)從聽、說和肢體動作中，捕獲到的各類數(shù)據(jù)。

有調(diào)查數(shù)據(jù)預(yù)測，這些“非結(jié)構(gòu)化”的數(shù)據(jù)增長速度飛快，到2020年數(shù)據(jù)總量將超過44ZB（Zettabyte，十萬億億字節(jié)），將占到全球數(shù)據(jù)總量中的一大部分。

如果從具體行業(yè)來看，在未來兩年，醫(yī)療數(shù)據(jù)將增長99%，其中88%的醫(yī)療數(shù)據(jù)都將是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括電子病歷、化驗結(jié)果、醫(yī)學(xué)影像、視頻以及病患傳感器（如可穿戴醫(yī)療設(shè)備）；政府和教育數(shù)據(jù)也將增長94%，其中84%是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來自各類傳感器、建筑物、道路、車隊等；傳媒業(yè)的數(shù)據(jù)將增長97%，其中82%是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括書籍、期刊、報紙和其他出版物，以及視頻、電影、錄音及在線游戲等。

而NeilIsford的觀點是，計算技術(shù)正在進入一個全新的時代，我們叫作認(rèn)知的時代。數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸性增長的趨勢之下，這些數(shù)據(jù)所蘊含的尚未被挖掘價值，在認(rèn)知時代這意味著無限商機。“進入到認(rèn)知的時代，這是第一次我們可以把這些無形的數(shù)據(jù)更好地運用起來，不管是我們的教科書，或一些信息，或一些文件，來自于傳感器的數(shù)據(jù)，在運動當(dāng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，我們都能夠把數(shù)據(jù)結(jié)合起來進行挖掘，以前是沒有發(fā)現(xiàn)它的價值，現(xiàn)在可以從中獲得一些商業(yè)洞察。”

IBM大中華區(qū)董事長陳黎明說：“認(rèn)知時代已經(jīng)開啟。在不久的將來，我們將能看到整個商業(yè)模式由于認(rèn)知技術(shù)的推動而發(fā)生巨大變化——小到每個人獲得的服務(wù)和產(chǎn)品、創(chuàng)業(yè)者所能擁有的商業(yè)創(chuàng)新優(yōu)勢，大到傳統(tǒng)企業(yè)行業(yè)的轉(zhuǎn)型、甚至經(jīng)濟和整個社會治理效率的跨越式提升。我們堅信，認(rèn)知商業(yè)是大勢所趨。”

認(rèn)知計算與人工智能

IBM將認(rèn)知系統(tǒng)的三項重要特質(zhì)定義為理解、推理、學(xué)習(xí)。

所謂理解，就是通過感知和互動快速理解結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，能夠依據(jù)文本資料和感知與用戶進行交互，并理解和回答用戶的問題。認(rèn)知系統(tǒng)可以在理解的基礎(chǔ)上，通過假設(shè)，推理并揭示洞察、發(fā)現(xiàn)模式和關(guān)系，實現(xiàn)以多種方式認(rèn)知和產(chǎn)出多種結(jié)果而不僅僅是一種結(jié)果的傳統(tǒng)方式，以幫助人們做出更好的決策。

此外，通過以證據(jù)為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)能力，認(rèn)知系統(tǒng)能夠從所有文檔中快速提取關(guān)鍵信息，使其能夠像人類一樣進行持續(xù)的學(xué)習(xí)。通過追蹤用戶對自身提出的解決方案和問題解答的范庫和評價，以及專家訓(xùn)練，能夠不斷進步，提升解決方案和解答的能力。

盡管IBM提出Watson和認(rèn)知計算多年，但在科技領(lǐng)域?qū)τ谡J(rèn)知計算和人工智能兩者的關(guān)系依然很模糊。

這一次，IBM終于愿意出面將認(rèn)知計算與人工智能說清楚。

來自IBM的觀點是，“火了”二十多年的人工智能概念從歷史和研究角度來講主要目的是為了讓機器表現(xiàn)得更像人，我們稱之為IntelligentBehavior。

對此，IBM也承認(rèn)其認(rèn)知計算從技術(shù)角度上來講和AI有很多共性的地方，比如機器學(xué)習(xí)（MachineLearning）、深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）等方面都很類似。

但是IBM的認(rèn)知計算目的并不是為了取代人，或者說IntelligentBehavior只是認(rèn)知計算的一個維度，在講認(rèn)知計算的時候除了要能夠表現(xiàn)人和計算機的交互更加自然之外，還會更多強調(diào)推理的部分，自學(xué)習(xí)的部分以及怎樣把這樣的能力結(jié)合具體的商業(yè)應(yīng)用，解決商業(yè)的問題。后兩個維度不是傳統(tǒng)做人工智能的人關(guān)心的維度，他們更關(guān)心的只是怎樣表現(xiàn)得更像人。

換句話說，認(rèn)知計算不是制造為人們思考的機器，而是與增加人類智慧有關(guān)——認(rèn)知計算系統(tǒng)通過與人的自然語言交流及不斷學(xué)習(xí)幫助人們做到更多，使專家可以更好地從海量復(fù)雜的數(shù)據(jù)中獲得更多洞察，從而做出更為精準(zhǔn)的決策。

認(rèn)知計算廣義上講是通過獲取海量的不同類型的數(shù)據(jù)，根據(jù)信息進行推論，從自身與數(shù)據(jù)、與人們的交互中學(xué)習(xí)，并以對人類而言更加自然的方式與人類交互。它最重要的目的是如何整合這些能力，并結(jié)合具體的商業(yè)應(yīng)用場景，來解決商業(yè)上的問題，幫助企業(yè)實現(xiàn)商業(yè)變革?，F(xiàn)在，企業(yè)正面臨著大數(shù)據(jù)帶來巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)計算方式會錯過世界上80%的信息（非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），而認(rèn)知技術(shù)能夠支持組織去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式，挖掘出令人驚喜的新的商機，也能夠加速發(fā)現(xiàn)新藥、發(fā)現(xiàn)新的登月方式，甚至發(fā)現(xiàn)未知領(lǐng)域。