IBM内部对AI的大胆愿景：CEO Ginni Rometty的7项战略见解
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2017-12-27
牛透社
IBM CEO Ginni Rometty:“我们真的认为这是关于人与机器如何合作的事情，而不是人类VS机器。”
IBM CEO Ginni Rometty
再度兴起的AI又只是一阵风？
AI消费不仅成了购买者的主流意识，同时也进入了营销战略领域，IBM以及它的Watson品牌就是这一现象的主要体现。
但那又如何，除非Watson和AI能为IBM带来巨额收入，不然谁又会在意它呢？
AI为何受IBM如此重视？
微软的CEO Satya Nadella非常关注迅速崛起的AI，他在担任微软CEO的3年半里，微软市值增加到了2500亿美元，同时他还创建了一支由5000位计算机领域的科学家和工程师组成的全球AI团队。
事实上，无论科技圈内外，还是任何重要的商业领域，都要用长远的眼光看待AI，不能忽视它对行业和客户的影响，否则真的是愚蠢至极。
Nadella在一个活动上说，“人工智能不仅仅是一个技术分支——它可能是人类有史以来创造的重要基础技术之一，”正如此前《华尔街日报》所报道的一样。
如果你还在怀疑AI只是一阵热潮，那么请参考下Nadella在上述活动中的这条评论：“对我来说，AI实际上可以赋予人们更多的权利，让更多的人融入到我们的社区乃至社会中来。”
在这样的背景下，可以说明人工智能所扮演的角色，以及在IBM未来的重大转型中将会发挥更加重要的作用。这些重大转型不仅包括了软硬件，还包括云计算、AI和其他先进的技术。
（注意：IBM在最近12个月以151亿美金打败了亚马逊145亿美金的云计算收入。在我的云端之战TOP10榜单上亚马逊位列第2而IBM位列第五。）
上个月《彭博商业周刊》对IBM的CEO Ginni Rometty进行了一次专访，在这篇题为：Ginni Rometty：The End of Programming（译者注：Ginni Rometty——编程的终结）的精彩采访中，揭示了她对AI和其他一些重要问题的观点。
排名第五的IBM开始将自己定位为一个“认知计算与云平台公司”
1.微软—随着《Hit Refresh》这本书的火爆，Nadella预计在18财年云计算收入达到200亿。
2.AWS（并列第二）—M&A（译者注：微软&亚马逊）时代？这里有亚马逊可能需要关注的10家软件公司。
2.Salesforce（并列第二）—Q2季度达到100亿美金大步领跑，Benioff表示在2020年要达到200亿。
4.SAP—所有的准备都已就绪，但McDermoot需要搞清楚HANA和云计算的战略。
5.IBM—由于Remetty推动了AI的业务发展，过去12个月内以云计算收入达到每股15.18美金领先亚马逊的每股14.5美金居于首位
6.Oracle—Ellison在昨天的Open World大会上发布了“完全自主数据库”。
7.Google—潜力巨大但仍不清楚它怎样在企业中发挥作用。
8.ServiceNow—跳到了Workday的前面：收入增长了40%，新产品成了爆款。
9.Workday—随着CEO Bhusri进入Paas市场，Q2的收入快速上升了41%。
10.VMware—与AMZN MSFT IBM GOOG的交易是导致收入和股价跳涨的原因。
从这篇文章中，可以看到来自Rometty的七个简明扼要的见解，阐述了IBM对AI的愿景，以及将Watson和认知计算作为未来战略的核心。
为了感受谈话的全部画面和力量，请务必阅读彭博商业周刊编辑梅根·墨菲（Megan Murphy）的整篇文章。
1、将企业数据转化为见解的力量
“拥有自己的数据自己的IT和自己的竞争优势，不断训练算法，确保这些算法成为自己的。
即使在云端运行，我需要一个属于自己的AI平台。业务AI在领域的透析和专业度，不仅可以保护你的数据，更重要的是保护你的见解。”
2、为什么把AI视为“人类与机器的PK”是错误的
一项研究显示，我们的决定中有三分之一是非常正确的，有三分之一并非最好，还有三分之一是错误的……
这就是被我们称为认知的东西，我们想让人们明白“看啊，我们真的认为AI是关于人类和机器的共处，而非人类与机器的战争。”
3、业务AI与用户AI的区别
例如，你在手机上搜索1950年代的最佳歌曲，你不会去想这是谁选出的歌曲、为什么选这首歌。
但是，如果您要求对某种癌症进行正确的诊断，你就会想知道检测癌症的机器是谁设计的程序，用到了哪些数据以及背后的机制是什么。
对于企业来说也是一样的：人工智能是垂直的，你可以训练它了解药物，训练它承销保险，训练它识别金融犯罪，了解肿瘤学，天气等等。
4、Watson与“编程的终结”
几十年以来，你所了解的一切都是可编程的。
Watson将开启一个没有编程的新时代。
我简单定义一下，机器在未来将会观察数据、理解数据、进行推理，然后它们继续学习：理解、推理和学习，不再需要编程。
5、AI系统自我学习之前都要先被教会
医生想要的是:“OK，给我可能的答案，告诉我为什么你相信它？为什么要信任AI的诊断结果？可以出示研究过程、证据，以及诊断的置信度吗？你还应该知道什么？诸如此类的问题。”
Watson确诊第一例癌症花了差不多一年的时间。
目前，这个过程已经缩短到30天之内。到今年年底，沃森将接受有关世界上80%癌症成因的相关培训。
6、平衡AI的影响要增加透明度和信任
我们创造了这个事物，就有责任引导它安全地进入这个世界。
首先，要明确一个目的，AI是与人合作，并不是来摧毁人类的。
第二，对于谁训练计算机，谁是专家，数据从何而来，要做到信息公开透明。
当消费者使用AI时，要将上述信息告知他们，并同时将情况告知给拥有相关知识产权的公司。
7、人工智能时代教育系统的大改造
“国内有500万—600万技能方面的职位空缺，这并不是AI导致的。
我们需要改造这个“人与机器”时代的教育系统。
这意味着你不能再坚持认为，一个人必须接受大学教育或者博士毕业才能对这个社会做出贡献。”
作者：Bob Evans
牛透社英文编辑 塔娜 编译
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