2016-06-22 14:08 来源:笨手机
O2OEXPO专访丨IBM全球杰出工程师、IBM中国创新工程院院长田忠博士:依靠认知计算引领产业智能化
由世界O2O组织(WOO)、全球移动游戏联盟(GMGC)及光合资本共同主办的世界O2O博览会暨IN+2016创新大会于2016年6月22日在北京国家会议中心盛大举行。来自全球O2O领域的众多企业代表及行业精英齐聚一堂,共话年度O2O领域的热点议题。IBM公司IBM全球杰出工程师、IBM中国创新工程院院长田忠博士接受了媒体采访。
记者:大家好!今天世界O2O组织暨IN+2016创新大会新闻中心请到了IBM全球杰出工程师、IBM中国创新工程院院长田忠博士。
您刚才在主会场发表题为“认知计算引领产业智能化的精彩演讲”,您能给我们解释一下“认知计算”的概念吗?
田忠:当年计算是一个高大上的东西,在实验室里穿白大褂进去,后来有了个人电脑,可以跟机器有交流,打入专门的命令,有专门的程序,或者专门的了解,今天认知计算使得人类能够真正了解“你”,不是简单的人情交互,是人情交流,是真正能够回答你的问题。第三是它能够自己学习,不再是固化的程序,而是通过程序编程有这样的了解,能够根据所获得的知识,根据跟您过往的交流,能够更深入学习了解你的习惯,它更多有一种伙伴关系和交流关系,有自我提升和自我提高的能力,更像一种灵活的活动的能力。
记者:您觉得IBM在这个领域当中做出了什么样的贡献和突破?
田忠:在表面上看起来这个应用是更亲切,更可爱,能够更深入回答您的问题,而在这之下有很多科学工作要做。首先第一个问题是结构化数据和非结构化数据的统一,今天所说的数据库,大家了解过了,每天都在使用,到银行取款、存款都依靠这样的数据库,结构化数据。计算机和信息技术长久以来都非常擅长处理结构化数据,非结构化数据是噩梦,如何能在这里回答你的问题是非常复杂的问题。
非结构化数据就是微博、微信、社交网站上各种各样的推送,今天的录音、录像都是非结构化数据,同时又很多来自其它设备的非结构化数据,总量是远远超过所谓的结构化数据,能够把海量的非结构化数据,都能够应用起来这是一个非常大的突破。所以这是在数据处理层面上。
在人机处理,情感交流上面能够在通过自然语言的交流获得和问题的输入,并且给出输出。同时,还能够不仅文字上,一个人很聪明的时候,是叫做能够读懂言外之意,了解您真的在问什么,真的想了解什么。所以这些方方面面,包括更多硬件领域里更强的计算能力,通过云平台更广泛的计算能力,这都是一些方方面面的突破。
记者:现在很多企业,不同的创新企业,成熟企业,都在产业智能化作为企业信息化的建设,您是如何理解产业智能化的,如何界定这个范围?
田忠:可能没有一个严格界定的过程,因为这不是一个评审会,这是一个自然的应用。当IT技术、信息技术应用到生产领域当中去的时候,从最初的数字化开始,到数字化之后就开始了很多的可能性,这些可能性通过信息化,使得我们能够就这些获得信息。获得的数字输入能够做及时的处理,能够做更深入的处理,能够处理历史的数据,能够高效的方法运作。这部分其实就是一个开始,越来越多把更多认知能力带进来。包括早年的决策支持系统,包括早年的认知系统,人工智能系统加入进来,包括97年的时候IBM有一个深蓝系统,通过更高速的CPU系统,通过更大存储量,更严密的存储量快速处理各种各样海量数据。那时候算法比较简单,还是机械性的输入,包括无论是国际象棋,围棋也好,输入是直截了当的,看着棋盘几乘几,对计算机输入是A、F等等的。更多企业有更直观的感受,客户群体能够看到可以交流的部分,比如:IBM在帮助日本软银公司建立家政服务员体系,在中国来讲很多企业有市场在里找不到员工,我们注意到很多留守儿童没有人照顾。而对此更多机器人的引入会帮助我们解决后顾之忧,我们企业能够把认知的能力加入到创新当中去,就能够很大程度上解决很多的社会问题和现实问题,以及产业升级的问题。
记者:对于企业的产业智能化方面,IBM在未来会有哪些布局和举动,IBM方面更关注于哪个行业?
田忠:认知计算我刚才演讲里举了很多医疗领域例子,医疗领域是关乎升计的部分,同时也是循证医学很好的突破口。同样延伸医疗、卫生、健康等等领域,包括保健领域,都是与人民生活息息相关的,这些都是开始看到一些领域。同时我们也拓展影像、气象服务等等跟国计民生有关的能力,这表现我们首先会从关乎基础设施,关乎人民生计的基本领域开始,使得我们在有了体验之后,更多引入更多的领域,包括金融、保险、工程制造业开始有了有关的尝试。
记者:您刚才提到人工智能或大数据,包括人工智能也好,大数据也好也是倍受关注,对于现在而言,谈到了认知计算、大数据、人工智能,它们之间是否存在一些关联呢?
田忠:非常好的问题。云计算、大数据、人工智能,这些都是一个单独的领域,这些领域里这几年都取得了长足的进步,也有很多应用,基础领域里都有很多的发展,应用状况也更加深入。但是仅仅有大数据是不够的,它只是解决了理解数据,了解数据,如何应用到实际场景当中去,就需要云计算平台达成计算能力,有物联网跟现实生活有直接相关,就需要人工智能掌握数据条件下做出合适的归纳,从而得到更新的理解。他们之间是相互促进的过程。IBM是要把这些人工智能、大数据、硬件的创新,云平台的发展,综合在一起才形成了认知计算的坚实的基础。
记者:现场媒体朋友有什么问题?
提问:我有两个问题,第一关于IBM首先提出了智慧城市,也算是首先提出了认知计算,这两者有什么样内在联系?
第二个问题,认知计算整合大量知识,如何保证知识的正确性以及开放性,消除知识的垄断,IBM怎么看,您什么观点?
田忠:第一智慧地球和认知计算的关系,第二知识的正确的问题。
第一个问题智慧地球提出来关电视:智慧地球说三个“I”,智慧地球是IBM在认知计算里实践的环节,基于当时的理解,当时应用场景以地球做背景,所发展出来的这样一个理念和实践。无论是哪个做法使得我们能够获得大量数据,如何使得我们对现实世界有深入的了解,人和系统要有更智慧的,更有情感的交流,这都需要基础。不同的设备之间,不同的系统之间需要互联互通互操作,中间件的基础能力,云平台,打通所有数据和处理的通道。最后无论是人工智能能力,还是关于结构化数据,和非结构化数据等等方面的处理能力极大提升,综合在一起更多还算是一个新事情,更多是认知计算的能力,不仅仅是处理物理世界的能力。
第二个问题关于知识的问题,这就很有趣了,25年前我的论文就试着解决这个问题,在过去计算机系统往往是单调系统,就是我知道A是正确,B是正确,因此C就是正确的,过去的系统处理这样事情。忽然证明B是不正确,过去系统里会导致整个系统崩溃,但是人是没有这个问题的,我们成长的过程就是不断摔倒和学习的过程,我们过去认为一件事情要么正确,要么不正确,教育自己的孩子这样做对,那样做不对,但是随着成长发现可能还有中间的很多的环节,在某个场景下是正确,某个场景不正确,我可能认识到这样做法是合适不合适,很大程度上起源于了解和场景,更多了解推翻过去掌握的知识,所以人的能力是非常了不起的,我们把人叫做多目标,非单调的一个推理系统,这是我们早年就认为人是这样的系统。今天认知系统也同样需要达到这样的能力,能够处理矛盾的知识输入,能够寻求综合的答案,在11年对危险地带比赛当中情况又是这样子,包括循证医学里得到答案也是这样,得到结论不是一个。根据种种结果得到一组答案,每一组答案都有一个置信度,根据答案推荐几个,需要针对当时的情况才有所选择。
人类的知识是非单调,多目标的系统,认知计算也要解决这样的问题。谢谢!
提问:IBM主要优势有哪些,比行业内其它家优势有哪些,认知计算方面。
田忠:比较优势是相对来说比较难比较的。我这样理解一下,第一是说IBM是有历史传承的公司,技术积累和做事方式都非常适合大数据的年代,从大数据的处理能力角度来讲,我们综合了各种各样的能力,包括数据库到流体数据库也都有很多年研究,同时对于各类开源系统IBM也有很多工程师在第一线,我们是第一批全力拥抱大数据开放的公司,和业界一起以开源开放方式拥抱大数据新世界。
同时,IBM也做了大量收购,我们虽然嘲笑封建社会农民靠天吃饭,但是事实我们还真得靠天吃饭。今天早上上班的时候发现天气不好,因为大家心情不好,可能有点堵,晚上回家买菜要早一点,所以很多时候包括公共政策,包括交通安全,包括各个方面,包括警察的部署可能都会要有数据支持,还有能力。类似IBM跟美国最大的医疗数据库系统公司也收购了,IBM第一时间掌握过去历史病例,训练和处理第一时间更大服务循证医学能力。综合起来IBM两手出来,一个技术的研发和技术储备,一个是技术整理,掌握了第一手的数据,这是我所看到IBM在目前跟业界的一些从业公司差别。
提问:网上热门的一个话题,欧盟在裁定微软是否有数据垄断嫌疑,您怎么看?
田忠:“垄断”这个词是比较恐怖的字眼,它有好的部分,也有滥用的部分,垄断的市场地位可能会对社会经济和技术发展产生障碍,是不是成为垄断是需要法律界定的问题,我可能没有能力回答你的问题是不是构成垄断。我想我可以评论说无论地位如何关键在应用,关键在使用这个数据目的是什么,会不会造成垄断性应用,更多是在应用层面上,至少同IBM角度来讲无论市场地位是什么,本着说互联互通互相操作的心态,本着如何帮助客户解决问题的角度来处理我们的能力,服务客户,服务社会。
记者:非常感谢田博士。
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