IBM在人工智能領域如何與谷歌作斗爭，亞馬遜，蘋果和谷歌正在開發自己的人工智能助手，但無論是Alexa，Siri還是Google Now，人氣似乎都與IBM Watson無法匹敵。后者六年前出現在電視智力競賽節目《危險邊緣》上，并出現在本月早些時候的“超級碗”足球比賽廣告中。具有諷刺意味的是，雖然IBM Watson眾所周知，但它主要開發企業應用程序，而且沒有像其他技術巨頭那樣專注于消費者市場的人工智能產品。 IBM專注于Watson在醫療保健，零售和金融領域的多元化能力，在這些領域積累了豐富的專業知識。許多IBM客戶使用Watson的虛擬助手來處理客戶支持業務。事實上，該公司的眼睛也很大。沃森總經理大衛肯尼表示，他們目前正在考慮是否要驗證新聞的真實性，以確定內容的真實性。 Kenny一年多前加入IBM，此前曾在多家公司工作過。他還曾擔任互聯網骨干服務公司Akamai的總裁，后來經營The Weather Company。 IBM于2015年底收購了The Weather Company后，他也加入了IBM。 IBM重視該公司從世界各地的傳感器收集大量天氣數據的能力，并且他們可以通過分析數據每天提供2600萬份天氣預報。 IBM將此視為物聯網的一部分，該公司已在該領域投資30億美元用于擴展。他最初的任務是照顧Watson的業務，并且由于他與許多大型企業客戶建立了聯系，因此他符合IBM將Watson應用于更多公司的目標。去年11月，他還擔任IBM公共云服務的負責人和兩個數據團隊（其中一個專注于物聯網產品）。 在一次采訪中，他談到了IBM如何與人工智能領域的其他大型科技公司競爭，IBM關于是否專注于擴大消費者市場或企業市場的內部爭論，以及為什么公司在人工智能方面不那么活躍和其他公司一樣。收購。以下是訪談摘要：問：當你提到Watson時，有些人會想到《危險邊緣》，但Watson的能力現在超出了測驗領域。六年前，這是IBM數據中心的一個研究項目。他現在包括什么？答：其核心是與云平臺相關的Watson平臺。人工智能需要大量帶寬來吸收數據，并且需要大量計算能力來“推理”或預測。在Watson的IBM內部和外部構建了數百個優秀的應用程序。從消費者的角度，或從搜索和業務的角度來看，與其他人工智能公司相比，Watson是獨一無二的，因為我們設計的數據不在互聯網上。這就是我們專注于開發醫療和金融服務的原因。我們還需要研究稅法，吸收建筑圖紙上的數據，并將數據應用于內容發布。我們正在設計每個垂直區域的用例。首先是向機器人提問和回答。我們在特定領域擁有深厚的知識基礎。第二個是發現，例如，如何搜索基因序列或臨床試驗，或研究稅法。第三，學習規則，這對于合規，審計和反洗錢活動非常重要。 Watson正在學習這些東西并將它們應用于一系列應用程序，其中一些來自IBM和其他來自第三方的應用程序。沃森正在這些領域成長。問：IBM發布了一則廣告，允許有個性的名人與Watson進行簡短的對話。如果您想為商業推廣您的產品，為什么要這樣做廣告？答：我們的重點不同于其他三家人工智能公司。在這方面存在很多爭議。——我們應該以消費市場的方式塑造Watson品牌嗎？這樣做的好處是您可以創建一組標準。 如果您認為會出現像人工智能操作系統這樣的東西，那么您應該朝著這個方向努力。但我們不這么認為。在與Watson的大多數交互中，最終用戶看不到Watson。他們只認為他們正在與銀行或保險公司溝通或與律師或醫生交談。 Watson的主要任務是擴展企業用戶的個性，因此這更像是一張“白卡”。我們之所以探索增強智能而不是人工智能，是因為我們所做的許多事情實際上都在提高各種措施的有效性。問：IBM花在人工智能上的時間比其他公司多，但為什么Google是人工智能的首選？

答：我認為所有人才都不會去谷歌。他們當然吸引了很多人，尤其是斯坦福大學的人。但是，如果您擁有特定領域的專業知識，我認為IBM是更好的選擇，因為我們是垂直領域的專家。

最有價值的人通常是某一領域的專家。您不會向腫瘤科醫生尋求房地產建議或尋求房地產經紀人的建議。因此，我們實際上正在構建專業的垂直人工智能，這可以吸引那些關注這些專業領域的人。消費者希望與Google Home或Amazon Echo交談，這非常有幫助，所有搜索都可以幫助消費者找到大量信息。有許多垂直領域，這是IBM長期優勢所在。這是兩個不同的想法，但它們都非常重要。問：IBM如何創建一種引人入勝的文化來吸引高校的人工智能人才？答：顯然，IBM Research比Alphabet更深入。我們長期致力于在阿爾馬登，紐約，蘇黎世和東京開發IBM研究機構。但許多年輕人來到這里是因為他們想要影響世界。雖然IBM是一家大公司，但您可以更改銀行，會計，建筑，零售，醫療保健或環境，從而對特定區域的運作方式產生巨大影響。我相信，我們為人們提供了一個對世界重要領域產生重大影響的機會。問：一些人工智能技術的速度有多快，這對客戶客戶有多重要？答：關鍵不僅在于速度，還在于決策的準確性和實用性。速度和準確性之間總是存在權衡，你必須確保最終結果能夠奏效。最后，我們需要使用搜索來查找信息，我們需要人工智能來提供決策建議。你了解我必須做出的決定嗎？系統會為我提供實用的建議嗎？當我們專注于臨床試驗等重要決策，或者我的資產負債表的價值是什么，或者提交納稅申報表的最佳方式時，沃森可以提供幫助。只要它能幫助客戶做出更好的決策，他們最終可以增加市場份額。搜索促使許多企業（如報紙）轉向“商品化”，因為價值在于渠道。但我不認為人工智能在渠道上的價值可以比較其在智能方面的價值。 所以我們仍然認為我們可以幫助公司提高他們的智力。因此，我們的重點是智能和決策的質量，而不僅僅是速度。我們現在正在尋找一種用人工智能驗證事實的方法。某個新聞是真的嗎？可以驗證嗎？正因為如此，我相信渠道已經達到了經濟的極限。因為真正重要的是通過渠道傳播的內容。因此，Watson只通過數據實現了增值，并沒有通過界面增加價值。我們希望當別人評判我們時，我們不僅會重視速度的渠道指標，還會評估細微而復雜的決策的準確性和質量。我并不是說速度并不重要，但它只占三分之一，其他三分之二是內容價值。假新聞就是一個很好的例子。雖然它掌握了渠道，但隨著時間的推移，它是不是建立在高品質的基礎上創造價值？問：為什么IBM不像谷歌等其他公司那樣積極參與人工智能合并和收購？答：我們為云基礎設施，數據功能，監督學習和無監督學習制定了明確的路線圖。在許多情況下，我認為我們領先于其他公司。我們已經在該領域工作了很長一段時間，從專業角度來看，許多公司已經從消費領域開始。因此，我們沒有看到很多并購機會。有時候，我們會看到一些可以節省時間并幫助我們引進人才的東西。例如，The Weather Company解決了將大量傳感器數據轉換為每天2600萬天氣預報的挑戰。這筆交易幫助IBM的物聯網路線圖節省了數年并引進了人才。