IBM如何在人工智能領域對抗谷歌，亞馬遜、蘋果和谷歌都在開發了自己的人工智能助手，但無論是 Alexa、Siri 還是 Google Now，知名度似乎都無法比肩 IBM 沃森。后者 6 年前在電視智力問答節目《危險邊緣》上亮相，本月早些時候還出現在“超級碗”橄欖球賽的一段廣告中。
具有諷刺意味的是，IBM 沃森雖然廣為人知，但它卻主要發展企業應用領域，并沒有像其他科技巨頭一樣著眼于消費市場的人工智能產品。IBM 重點宣傳沃森在醫療、零售和金融等領域的多樣化能力，它已經在這些領域積累了大量專業知識。
IBM 的許多客戶利用沃森虛擬助手處理客戶支持業務。事實上，該公司的目光也很遠大。沃森總經理大衛·肯尼（David Kenny）表示，他們目前正在考慮能否對新聞進行事實驗證，從而判斷內容真偽。
沃森總經理大衛·肯尼
肯尼一年多以前加盟 IBM，之前曾在多家企業任職，還曾擔任互聯網骨干服務公司 Akamai 總裁，后來負責運營 The Weather Company。在 IBM 2015 年末收購 The Weather Company 后，他也隨之加盟 IBM。
IBM 看重該公司通過世界各地的傳感器收集海量天氣數據的能力，他們能通過對數據的分析每天提供 2600 萬份天氣預報。IBM 認為這是物聯網的一部分，而該公司已經向這一領域投入 30 億美元用于擴張。
他最初的任務是負責沃森業務，由于之前就與很多大企業客戶建立了聯系，所以很符合 IBM 將沃森應用于更多企業的目標。他去年 11 月還兼任 IBM 公共云服務和兩個數據團隊（其中一個以物聯網產品為開發重點）的負責人。
他在接受采訪時談到了 IBM 如何與其他大型科技公司在人工智能領域展開競爭，IBM 內部關于應該重點拓展消費市場還是企業市場的爭論，以及該公司為什么而沒有像其他企業一樣在人工智能領域積極收購。以下為采訪摘要：
問：提到沃森，有人還會想到《危險邊緣》，但沃森如今的能力早已超出智力問答領域。6 年前，這是一個在 IBM 數據中心里的研究項目，他現在都包含哪些內容？
答：它的核心是一個與云端平臺關聯的沃森平臺。人工智能需要很多帶寬來吸收數據，還需要很多計算能力來“推理”或預測。在 IBM 的內部和外部，有數以百計的優秀應用都是以沃森為基礎構建的。
從消費者的角度，或者從搜索和商業角度來看，沃森與其他人工智能公司相比的獨特之處在于，我們設計時所圍繞的數據并不在互聯網上。正因如此，我們才著力發展醫療和金融服務，我們還要學習稅法，吸收建筑圖紙等數據，還將數據應用到內容出版領域。
我們正在每個垂直領域設計用例。首先是與機器人進行問答。我們在特定領域擁有深厚的知識儲備。其次是發現，比如怎樣搜索基因序列或臨床試驗，或者學習稅法。第三，學習規則，這對合規、審計和反洗錢活動非常重要。沃森正在學習這些事情，并將其應用到一系列應用中，有的應用來自 IBM，有的則來自第三方。沃森正在跟隨這些領域一同成長。
問：IBM 投放了一則廣告，讓有個性的名人與沃森展開了簡短對話。如果你們希望面向企業推廣自己的產品，又為什么投放這樣的廣告？
答：我們的重點與另外三大人工智能企業有所不同。這方面爭論很大——是否應該以消費市場的方式來塑造沃森的品牌？這樣做的好處是可以由此創造一套標準。如果你認為會出現類似人工智能操作系統的東西，那就應該向這個方向努力。但我們不這么認為。
在與沃森的多數互動中，終端用戶都看不到沃森。他們只會認為自己在與一家銀行或保險公司溝通，或者跟律師或醫生對話。沃森的主要任務是延伸企業用戶的人格，所以這更像是“白牌”。我們之所以探討增強智能，而不是人工智能，是因為我們從事的很多事情都是提升企業各種措施的實際效果。
問：IBM 做人工智能的時間比其他公司都長，可是谷歌為什么成為人工智能人才的首選呢？
答：我不覺得所有人才都奔向谷歌。他們肯定吸引了許多人，尤其是斯坦福大學的人才。但如果你擁有某個領域的專長，我認為 IBM 是更好的選擇，因為我們是垂直領域的專家。
最有價值的人往往都是某個領域的專家。你不會向腫瘤醫生尋求房地產建議，也不會向房產中介尋求買車建議。所以，我們其實是在構建專業的垂直人工智能，這可以吸引那些關注這些專業領域的人。
消費者希望跟谷歌 Home 或亞馬遜 Echo 對話，這很有幫助，所有的搜索都可以幫助消費者找到很多信息。有很多垂直領域，這正是 IBM 的長期優勢所在。這是兩種不同的思路，但都很重要。
問：IBM 如何營造有魅力的文化來吸引高校里的人工智能人才？
答：很顯然，IBM 研究院比 Alphabet 更有深度。我們長期以來都在努力發展阿爾馬登、紐約、蘇黎世和東京的 IBM 研究院。但很多年輕人之所以來到這里，是因為他們希望影響世界。盡管 IBM 是一家大公司，你也可以改變銀行、會計、建筑、零售、醫療或環境，對某個領域的運行方式產生巨大影響。我認為，我們給人們提供了一個對世界的重要領域產生重大影響的機會。
問：某些人工智能技術的速度更快，這對客戶客戶來說有多重要？
答：關鍵不僅僅在于速度，還在于準確性和對決策的實用性。速度和準確性之間總要進行一些取舍，你肯定要確保最終的成果能夠起到作用。歸根到底，我們需要用搜索來尋找信息，需要用人工智能來提供決策建議。你是否理解我要做的決策？系統是否會為我提供實用的好建議？當我們關注臨床試驗等嚴肅決策，或者我的資產負債表目前有什么價值，或者我最佳的報稅方式是什么的時候，沃森就可以提供幫助。只要能幫助客戶制定更好的決策，最終便可增加市場份額。
搜索促使報紙等很多業務轉向“商品化”，因為價值在于渠道。但我不認為人工智能在渠道上的價值可以比肩它在智能性方面的價值。所以我們還是認為自己可以幫助企業提升智能程度。正因如此，我們的重點才放在了智能和決策質量上，而不僅僅關注速度。
我們現在正在尋找一種方法，用人工智能核查事實。某條新聞是否屬實，是否能夠驗證？正因如此，我認為渠道已經在經濟上達到了極限。因為真正重要的是通過渠道來傳播哪些內容。所以，沃森才通過數據來實現增值，而沒有通過界面來增值。我們希望別人評判我們的時候不僅看重速度這個渠道指標，還能看重準確性，以及細微和復雜的決策質量。
我不是說速度不重要，但它只占到三分之一，另外三分之二在于內容價值。假新聞就是很好的例子，雖然它掌握了渠道，但久而久之，還不是要靠高質量來創造價值？
問：IBM 在人工智能并購方面為什么不像谷歌等其他公司那么活躍？
答：我們針對云基礎設施、數據能力、監督式學習和無監督學習等方面制定了清晰的路線圖。在很多情況下，我認為我們都領先于其他公司。我們進入該領域的時間更長，有著專業的視角，而很多公司都是從消費領域起步的。
因此，我們沒有看到很多并購機會。有的時候，我們的確看到一些東西能夠節約我們的時間，幫助我們引入人才。例如 The Weather Company 就解決了一個挑戰，把海量傳感器數據轉化成每天 2600 萬份天氣預報。該交易幫助 IBM 的物聯網路線圖節約了幾年時間，而且引入了人才。
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