認(rèn)知商業(yè)：領(lǐng)航人數(shù)據(jù)時(shí)代

郭繼軍

認(rèn)知技術(shù)的儲(chǔ)備由來已久，將認(rèn)知這一新興市場點(diǎn)燃的，正是大數(shù)據(jù)。

過去數(shù)年，受數(shù)據(jù)、分析、云、移動(dòng)、社交媒體及物聯(lián)網(wǎng)的同步發(fā)展所驅(qū)動(dòng)，IT行業(yè)一直不斷地重組。作為世界上從事人工智能和認(rèn)知計(jì)算研發(fā)的先驅(qū)者之一，IBM為何篤定地在認(rèn)知計(jì)算與云平臺的藍(lán)海再度起航？我們所置身的IT環(huán)境與商業(yè)世界究竟發(fā)生了怎樣的變化，使得認(rèn)知這一相當(dāng)燒腦的名詞成為決勝未來的利器？

大數(shù)據(jù)，“燒錢”也“燒腦”的時(shí)代

認(rèn)知技術(shù)的儲(chǔ)備由來已久，將認(rèn)知這一新興市場點(diǎn)燃的，正是大數(shù)據(jù)。

今天的世界被數(shù)據(jù)所充斥。移動(dòng)設(shè)備、社交網(wǎng)絡(luò)及所有的數(shù)字化和聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品、機(jī)器和基礎(chǔ)架構(gòu)，都會(huì)生成數(shù)據(jù)。然而滾滾襲來的大數(shù)據(jù)洪流中，80%的數(shù)據(jù)無法被計(jì)算機(jī)辨識。各類非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)尤其讓系統(tǒng)困擾，他們包括人類的書面作品、對話、以及各種流媒體信息、照片、在社交媒體上發(fā)布的信息等等。

大數(shù)據(jù)被譽(yù)為未來的“石油”，政府、公共部門、企業(yè)投入巨資，換來了仍在海量增長的數(shù)據(jù)。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(yàn)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(duì)等；公共事業(yè)部門和媒體行業(yè)的數(shù)據(jù)增長也將分別達(dá)到93%和97%，其中82%是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

到2020年，這個(gè)地球上的每一個(gè)人每分鐘都將創(chuàng)建1.7MB的信息量，其中很大一部分是流媒體數(shù)據(jù)。獲取與存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)耗費(fèi)了巨大的開支，而CEO們非常關(guān)心的是能夠讀懂他們的設(shè)備，或者說“大腦”在哪里？大數(shù)據(jù)背后的價(jià)值如何才能挖掘出來？

對于CIO而言，大數(shù)據(jù)讓業(yè)務(wù)部門對IT部門的需求極大地提升了，但在企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者對此并不以為然，預(yù)期的數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值尚未兌現(xiàn)。大數(shù)據(jù)帶來的麻煩似乎比成果還要多，會(huì)不會(huì)淪為一筆注定沉沒的開支？

答案當(dāng)然是不。大數(shù)據(jù)帶給人們的機(jī)遇遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于挑戰(zhàn)，在數(shù)據(jù)洪流面前業(yè)務(wù)人員手足無措是完全可以理解的，因?yàn)樗麄內(nèi)鄙俪檬值摹肮ぞ摺?。置身于高速前行的商業(yè)世界，只有那些率先洞察環(huán)境變化的企業(yè)，有能力更深與客戶溝通，提供更精準(zhǔn)、高品質(zhì)服務(wù)的企業(yè)和組織才能脫穎而出。IBM的專家發(fā)現(xiàn)，認(rèn)知計(jì)算技術(shù)的突破性進(jìn)展與大數(shù)據(jù)的結(jié)合可以充分滿足“工具”需求，并引領(lǐng)企業(yè)進(jìn)入認(rèn)知商業(yè)時(shí)代。

認(rèn)知計(jì)算，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改善服務(wù)

市場上對人工智能（A1）的討論如火如荼，幾乎所有人都免不了將AI與認(rèn)知等量齊觀。一種聲音認(rèn)為，認(rèn)知計(jì)算包括之前的AI某些要素，概念更為寬泛；另一種則截然相反，認(rèn)為現(xiàn)有的認(rèn)知計(jì)算僅僅放入了AI技術(shù)所探索的人腦諸多智能的幾種，諸如想象、創(chuàng)新這樣的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)尚未涉足。

事實(shí)上，認(rèn)知計(jì)算不是制造“為人們思考”的機(jī)器，而是與“增加人類智慧”有關(guān)，能夠幫助我們更好地思考和做出更為全面的決定。人工智能的概念已經(jīng)有二十多年了，從歷史和研究角度來講主要目的是為了讓機(jī)器表現(xiàn)得“更像人”。從技術(shù)角度上來講，認(rèn)知計(jì)算和人工智能是有很多共性，比如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。但認(rèn)知計(jì)算除了要能夠表現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)的交互更加自然流暢之外，還會(huì)更多強(qiáng)調(diào)推理和學(xué)習(xí)，以及如何把這樣的能力結(jié)合具體的商業(yè)應(yīng)用、解決商業(yè)的問題。

認(rèn)知計(jì)算沒有試圖去挑戰(zhàn)人、戰(zhàn)勝人、替代人，相反，是把幫助人、增加人類的智慧當(dāng)作了自身的使命。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。

全球第一位認(rèn)識計(jì)算大使非IBM Watson莫屬。早在2011年的“Jeopardy危險(xiǎn)邊緣電視問答挑戰(zhàn)賽”，Watson就技驚四座：它會(huì)用自然語言進(jìn)行深度問答，記住，是深度問答而不是有一搭沒一搭的聊天。經(jīng)過幾年發(fā)展，Watson日益強(qiáng)大，回答問題只不過是其現(xiàn)在具備的諸多項(xiàng)能力之一。這些能力被封裝為數(shù)字服務(wù)或API，如同一種智慧的積木，IBM將依據(jù)這些積木盒子為社會(huì)走向認(rèn)知商業(yè)時(shí)代搭建起越來越堅(jiān)實(shí)的智能橋梁。

認(rèn)知將提供更加智能的商業(yè)服務(wù)。更深入地與人互動(dòng)，更強(qiáng)大的專業(yè)學(xué)習(xí)能力，使得一些新型產(chǎn)品與服務(wù)成為可能。知識的增加大大延長了培養(yǎng)專業(yè)人士的時(shí)間和成本，比如在美國，醫(yī)生拿到行醫(yī)執(zhí)照需要11～16年。律師平均需要具備7～10年的工作經(jīng)驗(yàn)，才能成為律師事務(wù)所的合伙人。因此，縮短將專業(yè)人員培訓(xùn)為專家的時(shí)間成為當(dāng)今社會(huì)的重大需求。

值得注意的是，認(rèn)知技術(shù)不僅能改變企業(yè)的服務(wù)能力和改善產(chǎn)品，同時(shí)還能改變企業(yè)運(yùn)營的方式，甚至是業(yè)務(wù)流程本身。通過構(gòu)建認(rèn)知供應(yīng)鏈，一家零售商的需求預(yù)測錯(cuò)誤率可減少50%，甚至可以運(yùn)用預(yù)測性分析技術(shù)來同時(shí)處理內(nèi)部的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、及八種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括社交媒體情緒、本地事件和天氣模式，由此來預(yù)測以前看似隨機(jī)的行為，這大大拉近了庫房與商店的距離。

認(rèn)知商戰(zhàn)已經(jīng)打響

在今年1月的CES展上，IBM已經(jīng)在運(yùn)動(dòng)、健康、消費(fèi)等領(lǐng)域與眾多行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)廠商展開了合作。家電制造商惠而浦將互聯(lián)家電與包括認(rèn)知分析功能在內(nèi)的IBM Watson相連接，從而為用戶提供更為個(gè)性化的服務(wù)。Medtronic利用IBM認(rèn)知解決方案處理來自可穿戴醫(yī)療設(shè)備及其他情景化來源的數(shù)據(jù)，并提供個(gè)性化的糖尿病管理。隨著智能科技的發(fā)展，各個(gè)行業(yè)都在變得“智慧”，這倒逼那些“反應(yīng)遲鈍”的企業(yè)跟上新的節(jié)奏。這場認(rèn)知商業(yè)的革命已經(jīng)打響，現(xiàn)在，有36個(gè)國家、17個(gè)行業(yè)的客戶都在使用認(rèn)知技術(shù)。Watson API每月被調(diào)用高達(dá)13億次，并且還在繼續(xù)增長。因此，企業(yè)如果要在大數(shù)據(jù)時(shí)代占得先機(jī)，部署認(rèn)知技術(shù)是一條捷徑。在不遠(yuǎn)的將來，認(rèn)知的產(chǎn)品和服務(wù)將得到普及，它們將真正能夠識別、了解用戶、感知外界的變化并提出建議，逐漸自我提升。

IBM多份研究報(bào)告表明，運(yùn)用高級預(yù)測性分析技術(shù)（包括機(jī)器學(xué)習(xí)）的應(yīng)用在2016年將會(huì)加速增長。這些應(yīng)用的增速將比不提供預(yù)測功能的應(yīng)用高出65%，到2018年，全球一半的消費(fèi)者將會(huì)經(jīng)常與基于認(rèn)知技術(shù)的服務(wù)進(jìn)行互動(dòng)。到2019年，決策管理平臺將以60%的復(fù)合年平均增長率增長，以滿足提高決策一致性及知識保留等需求。