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从这个月开始最近几次分享会将国外几个知名的的人工智能系统都介绍下，首先从AI界的老大哥IBM Waston开始，因为在AlphaGo出世前Watson一直是人工智能的代名词。 一、Watson的历史标志着人工智能兴起的事件就是AlphaGo在2016年击败李世石，而早在20年前IBM深蓝和卡斯帕罗夫在国际象棋方面对弈是最早的人机大战，深蓝先输后赢，在1997年成为历史上第一个成功打败世界冠军的计算机系统。 
1997年电脑深蓝首次战胜国象棋王卡斯帕罗夫（图片来自网络）
号称蓝色巨人的IBM很早就投入到相关研究当中，以公司创始人Thomas J. Watson（托马斯·约翰·沃森）命名的Watson的系统，最早在2011年的综艺节目Jeopardy上，就击败了所有的参赛人获胜，赢得了100万美金的奖金。  被誉为计算机之父的
托马斯·约翰·沃森
（图片来自网络）
2013年2月，IBM宣布Watson系统的第一个商业应用将是在肺癌治疗中提供管理决策。而今天Watson在健康医疗上面的应用是他们引人关注的要点之一。 2014 年，IBM 投资10亿美金成立了 IBM Watson 业务集团，全面运作 Watson 的研究和商业化事宜，这也成为 Watson 快速成长的开始。 2016年，软银和IBM在CES上联合推出Watson版人形机器人Pepper。  孙正义和Pepper（图片来自网络）
二、Waston到底是什么在IBM的官网上（http://www-31.ibm.com/ibm/cn/cognitive/outthink/，有兴趣的朋友也可以去官网看看），是这样描述Waston的：Watson是采用认知计算系统的商业人工智能。是一个通过自然语言处理和机器学习，从非结构化数据中揭示洞察的技术平台。 简单的说，Watson就是一个基于大数据和机器学习的技术平台，是IBM面向人工智能商业领域的平台。 Watson的工作的几个重要步骤： 1、理解：通过自然语言理解技术，分析所有类型的数据； 2、学习：通过机器学习以及专家训练，来获取反馈，优化模型，不断进步； 3、推理：通过假设生成，来获取深入的洞察以及决策证据； 4、交互：以自然的方式与人互动交流。 这里特别要提到的是推理这个步骤，是基于一个问题提出N种假设，然后逐一验证每种假设，得出最佳假设。这是我个人觉得很有意思的点。  2017年更换的新LOGO（图片来自网络）
三、Waston的明天尽管Watson很早就开始人工智能，一度是人工智能的代名词，但是真正让人工智能火起来的并不是它，甚至现在质疑的声音也越来越多，个人觉得有以下的不足： 1、公司基因 IBM成为科技界常青树的秘诀是保守，尽管失去了无数次发展机会，也让他专注最重要的事，立于不败之地。所以在人工智能上面，他们也逐步从领跑者往后退了。 2、数据问题 Watson是基于机器学习的，因此需要海量数据来训练，尽管通过收购来获取的一些数据，但同时谷歌，亚马逊和苹果同样也在竞争，特别是他们的重点医疗方面，数据更是紧俏或者难以触及。 3、处理新问题的难题 基于机器学习面对已知的问题相对简单，但是对于潜在的新问题已经远超人类所涉及的范围，比如检测基因变量和疾病之间的关系，在机制上就很难突破。 举个简单的例子，AlphaGo是通过学习所有的棋谱来提高自己的水平，但是也意味着它不可能比已知的棋谱高太多，也就是说如果人类棋手最高水平9段，那它最多10段，不会有指数级的提高。而Watson显然要面对更多的新问题，这也是他们的困局。 4、过多宣传 实际上IBM一直在大力宣传Watson，但是实际上的突破并不大，因此在美国遭到了不少批评，觉得说得多做得少，过度炒作，甚至有人觉得Watson只是IBM用来支撑收入下降的皇帝新衣。 尽管有一些不足，但是我觉得健康作为人工智能的重点方向还是正确的，因为人工智能无论是在延长寿命还是治疗疾病方面，显然比现在国内目前做烂的大数据广告变现（有么有感觉打开APP就是给你推荐你最近看的商品？）有价值有意义多了，也许最后能够成功的并不是Watson，但是做为先驱，还是要为他们点一波赞，也期待他们能在相关方面取得突破，广泛的应用起来。 |
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