愛迪生發(fā)明了留聲機,卻用來留遺囑;AI的場景,你判斷對了嗎?
人工智能現(xiàn)狀:應用場景與技術同樣重要,一些場景已經(jīng)實現(xiàn)閉環(huán)
陳黎明:如果沒有多年來人工智能(AI)技術研發(fā)上的積累,就不會有今天各種人工智能應用百花齊放的成果;當然,如果AI沒有商業(yè)化的成功,也不會有投資參與和對技術研發(fā)持續(xù)的投入。
AI在一些領域內可能已經(jīng)出現(xiàn)閉環(huán),有一些領域可能還僅僅是個開端。AI技術其實是一個非常寬泛的定義,我們通常把它稱為認知計算,認知計算即機器要具備四個不同的能力:理解、推理、學習、交互。
如果機器具備其中的某一項能力,你說它就不是AI,也不一定。比如說車輛進入小區(qū),過去都是要抄牌號,現(xiàn)在根本不用,都是自動識別,車牌號多少,幾點幾分進來,幾點幾分出去,機器都會知道,其實這就是識別技術。過去要做到這一點都很難,現(xiàn)在很容易實現(xiàn),這項技術已經(jīng)實現(xiàn)閉環(huán)。但是很多很復雜的應用場景,我想還是得要一段時間發(fā)展成熟。
數(shù)據(jù)保護和安全:公司應該自律
陳黎明:AI發(fā)展的驅動力當中,數(shù)據(jù)是一個非常核心的驅動力。正是因為有了海量的數(shù)據(jù),使得機器有了自我學習的可能性??梢哉f,大數(shù)據(jù)為AI提供了養(yǎng)料。
但是,我們今天通過互聯(lián)網(wǎng)所能夠搜索到的數(shù)據(jù),大概占總數(shù)據(jù)量的20%,80%的數(shù)據(jù)是沒有辦法通過互聯(lián)網(wǎng)收集到的。也就是說,很多數(shù)據(jù)掌握在大公司手中,在它們的防火墻后面。
今天的數(shù)據(jù)的利用量,有人曾經(jīng)說過,大概有12%左右,也有一些人認為可能12%都不到,總之,我們今天的數(shù)字利用率不是很高。如何化解這個問題?我認為首先是挖掘數(shù)據(jù)潛力,尤其是挖掘防火墻后面的數(shù)據(jù)潛力。第二,如何做到數(shù)據(jù)的共享,這是一個更大的命題,你如何讓一些企業(yè)、政府機構、社會大眾愿意在安全可控、法律保持健全的情況下,做到數(shù)據(jù)共享,這是一個需要去解決的命題。
關于數(shù)據(jù)隱私,有的時候有人講中國人對隱私不太敏感,我覺得這種說法值得商榷。不是說我們不注重隱私,有的時候是被迫無奈沒得選擇。因為沒有人愿意在使用一款App前閱讀冗長的法律條文,我們在大多數(shù)時候不得不選擇默認同意。
這時,企業(yè)就需要自律。企業(yè)要有社會責任,要有數(shù)據(jù)責任??蛻舻臄?shù)據(jù)屬于客戶,客戶數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價值也是屬于客戶。當然,用戶的隱私屬于用戶,而不是屬于這些企業(yè)。關于數(shù)據(jù),IBM一直有自己的原則,就是“客戶的數(shù)據(jù)屬于客戶”,IBM不會去碰,由數(shù)據(jù)產(chǎn)生的價值也是屬于客戶。
Watson:遵循自然規(guī)律,從不成熟到成熟
陳黎明:Watson在中國已經(jīng)有了很多實際應用,比如說 Watson for Oncology,就是Watson腫瘤解決方案在中國的一些應用。
從醫(yī)院的角度來說,我們早期把人工智能運用于腫瘤輔助診療的時候,只能為4個不同的腫瘤提供治療建議,現(xiàn)在可以針對13種不同的癌癥提供治療建議。很多一些著名的醫(yī)生,比如乳腺癌領域里知名的江澤飛教授,他在采用Watson腫瘤解決方案這一方面就很有心得,他覺得Watson有很大幫助。
談IBM轉型:這次是最艱難的一次
陳黎明:IBM在歷史上經(jīng)歷過至少四次重大轉型。在我看來其實不止四次,比如說最早的一次轉型, 就是由Thomas J. Watson引領,他在1914年被任命為總經(jīng)理,對整個業(yè)務進行了一個重新的規(guī)劃,那次實際上可以被看作第一次轉型。
當時IBM有切肉機、磅秤、奶酪機、咖啡研磨機,各種產(chǎn)品都有,也有跟計算相關的產(chǎn)品。但Thomas J. Watson認為,未來科技將是最重要的,所以他把公司的未來發(fā)展方向壓縮在計算領域。這其實就是一次重大轉型,是科技路線的一種選擇,使得IBM進入了計算時代。
我到IBM的時間不到四年的時間。在我看來現(xiàn)在是最困難的一次轉型,從目前來看,羅睿蘭董事長做得非常成功。中國的情況跟全球的情況有相似的地方,也有不同的地方。我來之后,在內部曾經(jīng)做過一個“3+3”戰(zhàn)略。第一就是如何重塑我們的核心業(yè)務,比如我們傳統(tǒng)的硬件軟件、傳統(tǒng)咨詢、技術服務這方面的業(yè)務。讓它們能夠進入新領域、新應用、新行業(yè)、新的地域,重塑它們。第二個就是加速在新領域里的一些發(fā)展,比如進入到云計算、大數(shù)據(jù)、移動社交安全、認知計算,進入到新的領域。這也是IBM轉型的方向。第三個我們叫Bold Play,即大膽的嘗試。在合法合規(guī)的情況下,要做一些大膽的嘗試。
談到場景:愛迪生也判斷錯了
陳黎明講了一個故事。“你知道愛迪生是怎么發(fā)明留聲機的嗎?”接著他說,愛迪生發(fā)明留聲機時,想到的是“這個東西可能會用于留遺囑”。
可實際上,發(fā)明留聲機后20年,并沒有人為了留下遺囑而購買留聲機。相反,它被用于灌唱片。愛迪生的第一反應是:這項偉大的發(fā)明怎么會用來灌唱片?他不屑一顧。直到后來,愛迪生也承認灌唱片才是留聲機真正的應用場景,使這項科技有了生命力。
說完這個故事,陳黎明也表明了他的觀點:“AI也一樣,如果說你僅僅是個實驗室的技術,不能找到應用場景,不可能會有生命力?!保ㄘ敻恢形木W(wǎng))