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IBM的五年人工智能之路:一切都可以“Watson”一下

2016-09-07 08:45
夜隼008
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  想必大家都对IBM的认知计算平台Watson并不陌生,它利用语义分析、自然语言处理和机器学习造福人类。2011年2月,Watson在智力节目《危险边缘》打败了人类对手,用自然语言实现深度问答,展示了其强大的学习能力,自那个时候开始,它能做的就已经远远超乎参加娱乐节目了。

  而在五年来的发展中,Watson在人工智能上的布局又是怎样的?

  认知计算

  回归核心,Watson代表的是一种名为“认知计算”的计算模式,具体包括三个方面:理解、推理和学习。

  理解:能“理解”人类,是Watson能进行认知协作的第一步,主要运用的是计算系统处理结构化和非结构化数据的能力。

  推理:Watson主要运用的是一种名为“假设生成”的算法,能从数据中抽丝剥茧,寻找事物间的相关联系。

  学习:Watson从大数据中提取关键信息,以证据为基础进行学习。

  根据万能的三步,Watson就能“以不变应万变”,改变商业解决的方式,并以此提升效率。

  认知商业即IBM基于认知计算战略建立的一个商业模式。和原有的“智慧地球”战略,这个面向云计算、大数据、人工智能的规划显然更加吃香一些。

  认知商业能够基于结构化数据提供全面的人际互动,个性化体验在今时今日的互联网时代愈发显得重要。

  基于对自然语言的了解和解构,认知计算能够有针对性地在各个领域进行深入的研究分析,比如下文将提到的医疗、金融、安全等方面,帮助用户大幅提升工作技能。对于企业,认知商业可以从非结构化的数据中进行挖掘,推动产品的服务质量,甚至能够在研究领域有所拓展。

  而这一战略自今年三月份也正式在中国推行,它所带来的深入影响,甚至可以渗透到任何一个行业。

  目前,Watson已经推出了以下多个应用工具,包括:

  Watson Engagement Adviser:通过对话不断进行学习的系统;

  Watson Explorer:适配企业内部工作的数据整合,通过API将各种数据在Watson的云上进行整理和分析。

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