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IBM Watson將被出售,人類的AI夢(mèng)該醒了?

2021-02-22 13:30
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知情人士報(bào)道,IBM正在考慮出售Watson Health業(yè)務(wù),可能的方案包括出售給私募股權(quán)公司、醫(yī)療行業(yè)企業(yè)或者與一家特殊目的收購公司(SPAC)合并。Watson Health部門主要負(fù)責(zé)將AI用于幫助醫(yī)院、保險(xiǎn)公司和制藥企業(yè)處理數(shù)據(jù)。 | 相關(guān)閱讀(華爾街見聞)
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閔萬里博士

閔萬里博士

產(chǎn)業(yè)智能專家 & 北高峰資本創(chuàng)始人

IBM擬出售Watson Health業(yè)務(wù),標(biāo)志了過去七年用超級(jí)計(jì)算機(jī)Watson挑戰(zhàn)腫瘤治療的努力暫時(shí)告一段落。這個(gè)偉大的先驅(qū)給我們多重警醒。

第一:依靠單方面 AI (Artificial Intelligence) 能力(自然語音,文本處理)挑戰(zhàn)腫瘤診斷的復(fù)雜問題(電子病歷文本和醫(yī)療影像結(jié)合)往往是不充分的。 每天新增的8000篇醫(yī)療文章充滿了大量的文本病歷和醫(yī)療影像,充分理解則需要文本處理和影像分析的增強(qiáng)智能AI(Augmented Intelligence).

第二: Watson超級(jí)計(jì)算機(jī)2011年在Jeopardy 節(jié)目的勝利歸功于DeepQA 的架構(gòu),若不是“急于求成”商用化,而是聚焦深挖DeepQA 的通用性和擴(kuò)展性, 就可能演變?yōu)榻裉焯幚砦谋竞蛨D像的主流深度學(xué)習(xí)Deep Learning。

第三: 不僅僅是Watson, 其實(shí)今天很多主流AI 還不能舉一反三獨(dú)立生成新見解,屬于把已知的見識(shí)(訓(xùn)練學(xué)習(xí)樣本)套用于新場景,只是檢索速度比人快一些。

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Hedouwudao

Hedouwudao

無論Watson如何發(fā)展,它帶來的Data Cognition視角和實(shí)踐,確如“登月行動(dòng)”......
登月行動(dòng)本身,也確實(shí)談不上直接經(jīng)濟(jì)價(jià)值,但其為人類帶來的綜合價(jià)值,浩瀚......

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閃光的假面

閃光的假面

無論多小的事情都能有影響

對(duì)IBM來說,出售業(yè)務(wù)并不是什么新鮮事,此次出售也跟此前IBM一系列剝離、分拆的操作如出一轍,都是為了精簡公司業(yè)務(wù),更加專注于云計(jì)算領(lǐng)域。復(fù)盤來看,當(dāng)營銷過度、定位過高、目標(biāo)過早過大時(shí),IBM卻仍舊要面臨AI從技術(shù)跨越到市場的巨大鴻溝,再加上用戶的接受度未能明顯提升、基于隱私醫(yī)療數(shù)據(jù)往往難以獲得等等因素,IBM投入巨大的Watson項(xiàng)目最終從先驅(qū)變成了先烈。實(shí)際上,AI醫(yī)療的正確性已無需爭辯,但究竟該以什么樣的定位以及什么樣的投入在市場中拼搏,仍然是存活下來的企業(yè)需要思考的問題。

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Vivian

Vivian

Watson被出售行業(yè)意義不大,對(duì)IBM的羞辱性極強(qiáng)。畢竟這是IBM一度all in的東西,羅睿蘭職業(yè)生涯押注。更重要一點(diǎn):Watson的命名來源于IBM公司創(chuàng)始人托馬斯·J·Watson。

把以創(chuàng)始人命名的資產(chǎn)賣掉,那說明真的是hold不住了。

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陳CC

陳CC

人類的AI夢(mèng)不應(yīng)該是不切實(shí)際的“夢(mèng)幻”,而應(yīng)該是仰望星空也要腳踏實(shí)地的“夢(mèng)想”。把AI用在醫(yī)療上是切實(shí)可行的,并且已經(jīng)有很多成功案例。但在醫(yī)學(xué)的兩大核心領(lǐng)域“診”和“療”,區(qū)別還是非常大的。所以IBM的Watson草草收?qǐng)觯且驗(yàn)槟壳暗募夹g(shù)還不足以撐起它把定位放在智能“治療”上的野心。

AI之所以能和醫(yī)學(xué)“聯(lián)姻”,主要是二者有共通的原理。醫(yī)療診斷基本來自過往臨床病例的數(shù)據(jù)總結(jié),這也是機(jī)器學(xué)習(xí)的地方。但問題就在于,“治療”不是頭痛醫(yī)頭腳痛醫(yī)腳這么簡單,AI也不是完全等同于統(tǒng)計(jì)學(xué),比如有時(shí)算法看來的“誤差”并沒有影響,有時(shí)又恰恰是關(guān)鍵,而很多時(shí)候并沒有普適性的公式或定理,再大的樣本數(shù)量也終究有限。很大程度上,這可能并不是技術(shù)發(fā)展可以完全解決的問題,也許永遠(yuǎn)只能是“無限接近”。

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