Zhidixcom（公众号：zhidxcom）文章 |起源 人工智能今天能做什么？人们接触最多的是聊天机器人——比如微软小冰。
稍微关注行业的人会关注热门的自动驾驶以及图像识别、自然语言处理相关领域。
媒体一直在唱衰司机，认为这将是第一个在人工智能冲击下消失的职业。
然而，尽管人们有意无意地回避，但不少从事脑力劳动的白领面临的处境并不比司机轻松。
目前，还没有司机因为人工智能而失业，但一些白领却因为人工智能的崛起而失业。
IBM的沃森就是“罪魁祸首”之一。
在谷歌努力开发自动驾驶以解放驾驶员的同时，IBM这个衰老的蓝色巨人正在借助人工智能的力量，通过其认知平台“Watson”向“认知计算”转型。
沃森本身就对白领的就业构成了巨大的威胁，因为它已经渗透到各个脑力劳动行业。
出乎意料的是，在当今的科技公司中，IBM可以说是人工智能领域的先驱。
1997年著名的人机大战中，IBM研发的超级计算机“深蓝”击败了世界第一国际象棋大师卡斯帕罗夫。
这是机器第一次在如此复杂的领域击败人类，而且还击败了顶尖专家。
事实上，IBM 在 20 世纪 80 年代中期就开始开发“深蓝”。
当时，《深蓝》还被称为《深思》。
不知道谷歌收购的人工智能公司“Deepmind”的名字是否就是受其启发。
效果），战斗力并不理想，甚至在国际象棋比赛中也会被计算性能差很多的PC击败。
为了让“深蓝”登上棋坛巅峰，IBM近十年来一直在软件和硬件上进行迭代。
不幸的是，1997年社交网络还不存在，普通人对人工智能一无所知。
《深蓝》的胜利就像一块石头落入水中，激起一圈圈涟漪，然后很快平静下来。
“深蓝”后来被拆解并送往博物馆。
不过，IBM在开发人工智能（这与今天使用深度学习的人工智能不同）、一些关键算法以及利用计算机挑战人类专家的热情方面的经验都被保留了下来。
14年后，IBM焦躁不安的研究人员将一台名为Watson的超级计算机再次带上人机战争的舞台。
这次的比赛不是国际象棋——在美国智力问答节目《危险边缘》中，沃森面对的是该节目历史上最强大的两位棋手。
他需要在短时间内理解人类语言提出的问题，然后用人类语言给出答案。
在本次比赛中，Watson 没有连接到互联网，无法获得编程工程师的任何帮助。
它只能通过接口获取问题，提取问题的真实意图，然后从内部存储的4TB数据中检索答案。
这个看似复杂的过程实际上只发生在几秒钟之内，因此为了避免信息传输的速度瓶颈，Watson 团队将所有数据安装在内存中，而不是传统的硬盘中。
在各种充满隐喻、影射、讽刺的问题中，沃森读出了隐藏在问题修辞技巧中的真意，最终轻松击败了两位人类顶尖选手。
看似没有什么麻烦，但6年后的今天，当百度引以为傲的百度大脑参与到人机大战时，却不敢依赖自然语言，不得不依赖人类打字的背景。
如果你反应过来，你就会知道这比下棋要好得多。
Watson的发展始于2000年——当时的百度还专注于搜索，英伟达还不知道GPU在人工智能方面的巨大潜力，而日后名声大噪的DeepMind直到三年后才成立之后。
再次遗憾的是，2010年IBM将ThinkPad出售给联想后，它就逐渐淡出消费者视野；另一方面，当时人工智能尚未普及，沃森未能取得开创性的历史地位。
它留给人们的印象只是“一个功能强大的计算机问答系统”。
不过，与前身“深蓝”的命运不同，当年的“深蓝”象征着工程师的挑战精神和创造力，而沃森强大的自然语言处理能力让IBM看到了人工智能的未来。
换句话说，IBM之所以同意开发这种看似无用的智能问答系统，正是因为它预见到了什么样的人工智能将占据未来。
从此，沃森注定被委以重任。
“数据会立即杀死所有算法。
”年初，IBM投资10亿美元成立“沃森集团”，将沃森的地位提升到战略层面。
IBM是一个商业组织，问答系统并不能创造多少价值。
Watson要想盈利，就必须拥有更多、更具体、更强大的能力，并投入到商业应用中。
六年后，沃森不再出现在电视上回答问题，但它已经比以前更好了：它可以进行视觉识别、数据分析和决策。
当然，它还是擅长自然语言处理：沃森可以翻译语言，可以对人们的语言文本进行情感分析、人格特质识别、写作风格分类、社会倾向分类。
而且，如果有足够的训练数据，这些功能可以产生非常具体的应用。
为营销人员提供销售建议；为金融机构生成风险报告；对保险业进行政策评估；为教师提供有针对性的教学方案；在投入最多的医疗领域，沃森可以识别大多数疾病，并为医生和患者提供诊断和治疗建议。
这些功能并不是凭空产生的。
除了算法改进之外，他们更多地依赖于大量数据的训练。
数据是人工智能最好的营养，是人工智能成长的土壤。
李彦宏在今年的内部演讲中得出了这样的结论：“数据瞬间杀死所有算法”。
IBM在2014年就明白了这一点，在2017年成立沃森集团的同时，IBM就宣布投资12亿美元建立云数据中心。
未来，里面存储的数据可以作为Watson的养料。
而这仅仅是个开始。
与To C公司相比，客户都在B端的IBM有一个先天的劣势：它无法每天从大量用户那里获取海量数据。
对此，财力雄厚的IBM选择了一个简单高效的解决方案：购买。
今年3月，IBM收购了AlchemyAPI和Blekko，利用它们的数据搜索和过滤帮助Watson提高获取有效数据的能力。
同年4月，IBM宣布在沃森集团下成立沃森健康部门，同时还收购了医学分析公司Explorys和医疗管理软件公司Phytel，以增强沃森在医疗领域的分析能力。
今年8月，IBM斥资10亿美元收购了医学影像软件公司Merge Healthcare，让Watson能够读取海量的医学图像数据。
Watson 现在能够识别很多病症（比如前两天有报道说它可以检测出早期青光眼），这与这次采集获得的数据密不可分。
2015 年 10 月，IBM 斥资超过 20 亿美元收购了气象数据和分析公司 The Weather Company，使 Watson 能够进行天气预报，甚至指导农业和与天气高度相关的行业的活动。
2019年1月15日，IBM收购了德国实时交易欺诈检测公司Iris Analytics，Watson进入商业分析领域。
当月末至2月初，IBM先后收购了Resource/Ammirati、Aperto AG、ecx.io AG 3家数字创意营销机构，让Watson获得了具体的营销数据。
同年2月18日，IBM斥资26亿美元收购了基于云的医疗数据存储和分析公司Truven Health Analytics。
2016年9月，IBM收购了瑞鹏金融集团，该集团为金融机构提供风险管理和合规咨询。
不久之后，由 Watson 提供支持的新部门“金融服务”成立。
事实上，自2014年沃森集团成立以来的短短三年时间里，IBM总共完成了28次收购。
上述只是与人工智能关系最密切、影响力最大的几个收购案例。
在这28起收购中，一半以上与云技术和数据存储传输相关，这些也是可以服务人工智能的重要底层技术。
其余的是各行业的数据采集、管理、分析公司。
换句话说，几乎每一次收购都能让沃森在数据方面受益。
当然，大额支出伴随着高昂的价格。
旨在为 Watson 构建应用程序功能的三项大型收购（Merge Healthcare、The Weather Company、Truven Health Analytics）总计超过 56 亿美元，而这只是已披露价格的 28 项收购中的三项。
相比之下，IBM最新财报显示，今年第四季度净利润为45亿美元。
在IBM几乎无成本的数据“喂食”下，沃森已经成长为拥有强大分析能力的人工智能巨头，涉足各个领域。
如今的屈臣氏更像是一个品牌，其产品分为多个部分。
据IBM官方部门介绍，Watson涉足医疗、教育、金融、保险、营销、人力资源等多个领域。
白领们，做好失业的准备吧。
当然，“沃森涉足某某领域”并不是一个引人注目的说法。
但如果仔细观察沃森在这些领域的表现，从业者们就不得不为自己的未来付出汗水了。
在IBM大力投资的医疗领域，Watson最为出名。
对于患有癌症的患者，Watson可以利用其学到的海量诊疗数据，在几分钟内分析患者的病情，并提供诊断和治疗方案。
其癌症诊断率超过90%。
如此高效的诊疗体系引起了世界各地医疗机构的关注。
来自美国、加拿大、日本和中国的数十家机构都引进了沃森，其中包括安德森癌症中心（MDA，前几天刚刚与沃森“分手”）的许多机构。
中心和顶级癌症医院，如凯特林癌症中心 (MSK)。
在 Watson 出现之前，在这些顶级癌症医院治疗患者时，往往需要一组专家讨论多次才能给出结果，这需要数周的时间。
而且，培养这样的经验丰富的专家，通常需要十年甚至几十年的时间。
年时间。
更重要的是，医学专家其实是一种稀缺资源，并不是每个人都能享受到专家的联合会诊。
沃森可以在很短的时间内提供专家诊断和治疗方案。
对于大多数患者来说，这是个好消息。
这对于人类医生来说确实不是一个好消息，因为在另一边，自主机器人正在迅速拉近与人类在手术中的距离。
面对人工智能，未来的医生在疾病诊断和手术方面可能不再具有优势。
在商业市场，沃森玩的是精准营销。
Influenceial是一家与Watson合作的营销咨询公司，利用Watson的自然语言处理能力来分析互联网影响者撰写的文本内容，并将其分类为人格特征和社交倾向。
当一个品牌向 Influenceial 提出营销目标时，该公司使用 Watson 来识别该品牌最显着的特征，然后将其与最符合其特征且与其追随者最相关的影响者进行匹配。
通过特定人群的影响力，实现广告的精准传播。
Watson 精准营销比传统模式获得了 30% 的关注度。
在金融领域，沃森很快就掌握了金融法规。
IBM收购瑞鹏金融集团后，沃森依靠金融专家的协助，训练了大量的金融知识和案例，获得了提供金融建议的能力。
尽管很多报道都强调这些专家不会因为沃森而丢掉工作，但金融领域有先例：华尔街高盛曾有10多名股票交易员在具有学习能力的自动交易程序被推出后保住了工作。
投入使用。
只剩下2个交易者了。
或许是意识到人工智能对当前就业结构潜在的破坏性影响，IBM在对外宣传中一直强调Watson的辅助性而非替代性，以至于IBM在推广Watson时会重新定义AI。
它是“增强智能”而不是“人工智能”。
IBM表示，Watson只是为人们提供分析和建议，最终结果仍然由人们决定。
但尽管 IBM 小心翼翼地不让 Watson 与人类为敌，但仍有一些人因为 Watson 而失去了工作。
今年1月，沃森进入日本富国生命保险公司，负责理赔业务。
它扫描并识别投保人的医疗记录和其他文件，并根据具体的疾病或伤害、既往病史和相关程序确定索赔金额。
34名理算员因工作被沃森抢走而不得不辞职。
此案引起了日本民众的担忧：日本三菱综合研究所的学者认为，人工智能技术将导致日本在13年内减少1万个就业岗位。
如果说工业机器人让很多体力劳动者失业，那么人工智能则让历史的车轮从脑力劳动者的头上滚过。
过去，脑力劳动一直被视为稳定的“高级劳动”。
屈臣氏的出现正在改变这种看法。
白领的砒霜，IBM的蜂蜜。
有趣的是，让白领们为自己的未来担忧的沃森，正是IBM因为担忧自己的未来而打造的产品。
从某种意义上来说，甚至可以说Watson是IBM的救世主。
。
专注于B端，尤其是大型服务器和专用系统，一度让IBM在某些领域难以与对手竞争。
有人戏称IBM为IT相关业务的“教父”。
如果你在IT方面遇到什么问题，基本上找IBM就可以解决，而且它还会给你“一份你无法拒绝的offer”。
正是这种压倒性的实力带来的高溢价，让IBM在B端市场屹立不倒。
不过，随着云计算和云服务的兴起，IBM的垄断地位逐渐被消除。
B端业务不升反降。
同时，它不生产面向大众消费者的产品，这也导致IBM失去了很多机会。
移动互联网时代，专注消费者业务的科技公司迅速崛起：苹果通过向消费者销售硬件和软件服务，市值排名第一；谷歌喜欢向大量用户销售广告；亚马逊还依靠电子商务平台（当然不仅仅是电子商务）拥有1亿美元的市值。
拥有17年历史的IBM，曾经是IT行业不可动摇的霸主。
其市值仅为1亿美元。
该公司营收连续17个季度下滑，股东和管理团队如坐针毡。
IBM新任CEO罗睿兰上任后，通过Watson大打“认知计算”牌：利用Watson的分析能力，输入企业或行业数据，Watson将协助顾问提供有针对性的“认知解决方案”。
在IBM的宣传中，该公司表示想要用Watson打造“认知业务”。
从数据来看，IBM CEO罗睿兰表示，以Watson为代表的“认知解决方案服务”增长迅速，占IBM年收入的23%。
暂时扭转了IBM营收下滑的局面，2017年IBM营收下滑至18亿美元，尽管如此，Watson还是IBM在人工智能领域的招牌之年。
情报的出现，也使得IBM的股价从1美元上涨到了近1美元，从沃森在媒体上的曝光频率来看，它显然已经成为了IBM未来业务的中心。
此前，IBM斥资35亿美元收购了普华永道的咨询部门，整个公司的业务方向也从硬件和软件转向认知计算和云平台。
在未来的规划中，IBM的一大趋势将是“人工智能驱动的咨询服务”，利用运行在云端的Watson，通过其各种能力为各个行业提供相应的服务。
这是对IBM作为IT咨询巨头身份的继承。
同时，其影响范围也超越了IT的界限，触及各个领域。
问题：外部有强大的敌人，内部有多余的官员和人员。
当然，到目前为止，IBM为大家描绘的未来图景和它本身都非常美好，但人工智能的果实却不是那么容易采摘的。
在当今大国争霸的世界，IBM在人工智能方面的实力一直受到质疑。
与谷歌、微软、Facebook等公司不同，IBM对于人工智能的基础研究似乎并不十分热衷，发表的论文数量也与他们不在一个数量级。
Google Brain 的 Eric Jiang 根本不把 IBM 视为竞争对手，甚至将其排在苹果之后。
他表示，除了图像识别之外，IBM的信息检索系统根本没有使用最新的深度学习技术，而Watson只是以人工智能为卖点。
其他国外人工智能研究人员认为，沃森更多地依赖于简单粗暴的计算能力。
尽管在人工智能商业化方面已经迈出了早期步伐，但IBM的认知业务面对其他人工智能巨头的竞争不会太轻松。
人工智能基础研究缺乏顶尖竞争力，影响沃森学习的效率和可靠性；另一方面，这种相对较弱的学术影响力使得沃森很难吸引更多的人工智能研究人员。
顶尖人才。
如果这种状态持续下去，最终的结果可能是其他大型人工智能公司能够凭借底层技术的更新，迅速取得比沃森更高的指标，让沃森不再受欢迎。
除了外部威胁之外，IBM还有巨大的内部问题需要解决。
Watson的认知解决方案代表着效率，而IBM庞大的架构简直就是效率的反义词。
IBM 在运营中发现，雇用大量低技能人员比培训一名高技能人员更具成本效益。
这导致了IBM规模的非理性扩张。
如今，蓝色巨人在全球拥有超过 370,000 名员工。
这个庞大的组织架构所形成的官僚体系、各种利益集团、以及极其庞大的规模中蕴含的方向性惯性，都将阻碍IBM的转型。
在沃森引领的效率革命下，IBM的冗余员工将首当其冲，大量工作岗位将被沃森取代。
如何应对Watson的内部影响，IBM必须给出正确的答案。
结论 从2001年的深蓝到今天的Watson，已经过去了20年。
二十年后，IBM在后起之秀的挑战下早已失去了IT领导者的地位，转而转向人工智能寻求复兴。
按照沃森整合各种能力的速度，未来它将成为一个超级大脑般的存在，接收人们给出的各种问题，然后提供解决方案。
有了如此强大的人工智能系统，很多工作将不再需要人类参与，至少非创造性的脑力劳动将由沃森来完成。
作为沃森崛起的负面影响，曾经似乎完全不会被机器人取代的白领们正在祈祷自己的工作不会成为人工智能的目标。
世界日新月异，时代潮流汹涌澎湃。
无论是庞大的IBM，还是小人物，都无法脱离历史的进程。
依附弱者，最终会落后。
只是IBM在威胁中看到了机会，花费大量资金通过人工智能进行转型。