認知商業：領航人數據時代

郭繼軍

認知技術的儲備由來已久，將認知這一新興市場點燃的，正是大數據。

過去數年，受數據、分析、云、移動、社交媒體及物聯網的同步發展所驅動，IT行業一直不斷地重組。作為世界上從事人工智能和認知計算研發的先驅者之一，IBM為何篤定地在認知計算與云平臺的藍海再度起航？我們所置身的IT環境與商業世界究竟發生了怎樣的變化，使得認知這一相當燒腦的名詞成為決勝未來的利器？

大數據，“燒錢”也“燒腦”的時代

認知技術的儲備由來已久，將認知這一新興市場點燃的，正是大數據。

今天的世界被數據所充斥。移動設備、社交網絡及所有的數字化和聯網產品、機器和基礎架構，都會生成數據。然而滾滾襲來的大數據洪流中，80%的數據無法被計算機辨識。各類非結構化的數據尤其讓系統困擾，他們包括人類的書面作品、對話、以及各種流媒體信息、照片、在社交媒體上發布的信息等等。

大數據被譽為未來的“石油”，政府、公共部門、企業投入巨資，換來了仍在海量增長的數據。未來兩年，醫療數據將增長99%，其中88%的醫療數據都將是非結構化數據，包括電子病歷、化驗結果、醫學影像、視頻以及病患傳感器（如可穿戴醫療設備）。政府和教育數據也將增長94%，其中84%是非結構化數據，這些數據來自各類傳感器、建筑物、道路、車隊等；公共事業部門和媒體行業的數據增長也將分別達到93%和97%，其中82%是非結構化數據。

到2020年，這個地球上的每一個人每分鐘都將創建1.7MB的信息量，其中很大一部分是流媒體數據。獲取與存儲這些數據耗費了巨大的開支，而CEO們非常關心的是能夠讀懂他們的設備，或者說“大腦”在哪里？大數據背后的價值如何才能挖掘出來？

對于CIO而言，大數據讓業務部門對IT部門的需求極大地提升了，但在企業領導者對此并不以為然，預期的數據商業價值尚未兌現。大數據帶來的麻煩似乎比成果還要多，會不會淪為一筆注定沉沒的開支？

答案當然是不。大數據帶給人們的機遇遠遠大于挑戰，在數據洪流面前業務人員手足無措是完全可以理解的，因為他們缺少趁手的“工具”。置身于高速前行的商業世界，只有那些率先洞察環境變化的企業，有能力更深與客戶溝通，提供更精準、高品質服務的企業和組織才能脫穎而出。IBM的專家發現，認知計算技術的突破性進展與大數據的結合可以充分滿足“工具”需求，并引領企業進入認知商業時代。

認知計算，從數據中學習并改善服務

市場上對人工智能（A1）的討論如火如荼，幾乎所有人都免不了將AI與認知等量齊觀。一種聲音認為，認知計算包括之前的AI某些要素，概念更為寬泛；另一種則截然相反，認為現有的認知計算僅僅放入了AI技術所探索的人腦諸多智能的幾種，諸如想象、創新這樣的能力遠遠尚未涉足。

事實上，認知計算不是制造“為人們思考”的機器，而是與“增加人類智慧”有關，能夠幫助我們更好地思考和做出更為全面的決定。人工智能的概念已經有二十多年了，從歷史和研究角度來講主要目的是為了讓機器表現得“更像人”。從技術角度上來講，認知計算和人工智能是有很多共性，比如機器學習、深度學習等。但認知計算除了要能夠表現人與計算機的交互更加自然流暢之外，還會更多強調推理和學習，以及如何把這樣的能力結合具體的商業應用、解決商業的問題。

認知計算沒有試圖去挑戰人、戰勝人、替代人，相反，是把幫助人、增加人類的智慧當作了自身的使命。系統通過與人的自然語言交流及不斷學習幫助人們做到更多，使專家可以更好地從海量復雜的數據中獲得更多洞察，從而做出更為精準的決策。

全球第一位認識計算大使非IBM Watson莫屬。早在2011年的“Jeopardy危險邊緣電視問答挑戰賽”，Watson就技驚四座：它會用自然語言進行深度問答，記住，是深度問答而不是有一搭沒一搭的聊天。經過幾年發展，Watson日益強大，回答問題只不過是其現在具備的諸多項能力之一。這些能力被封裝為數字服務或API，如同一種智慧的積木，IBM將依據這些積木盒子為社會走向認知商業時代搭建起越來越堅實的智能橋梁。

認知將提供更加智能的商業服務。更深入地與人互動，更強大的專業學習能力，使得一些新型產品與服務成為可能。知識的增加大大延長了培養專業人士的時間和成本，比如在美國，醫生拿到行醫執照需要11～16年。律師平均需要具備7～10年的工作經驗，才能成為律師事務所的合伙人。因此，縮短將專業人員培訓為專家的時間成為當今社會的重大需求。

值得注意的是，認知技術不僅能改變企業的服務能力和改善產品，同時還能改變企業運營的方式，甚至是業務流程本身。通過構建認知供應鏈，一家零售商的需求預測錯誤率可減少50%，甚至可以運用預測性分析技術來同時處理內部的結構化數據、及八種非結構化數據，包括社交媒體情緒、本地事件和天氣模式，由此來預測以前看似隨機的行為，這大大拉近了庫房與商店的距離。

認知商戰已經打響

在今年1月的CES展上，IBM已經在運動、健康、消費等領域與眾多行業領導廠商展開了合作。家電制造商惠而浦將互聯家電與包括認知分析功能在內的IBM Watson相連接，從而為用戶提供更為個性化的服務。Medtronic利用IBM認知解決方案處理來自可穿戴醫療設備及其他情景化來源的數據，并提供個性化的糖尿病管理。隨著智能科技的發展，各個行業都在變得“智慧”，這倒逼那些“反應遲鈍”的企業跟上新的節奏。這場認知商業的革命已經打響，現在，有36個國家、17個行業的客戶都在使用認知技術。Watson API每月被調用高達13億次，并且還在繼續增長。因此，企業如果要在大數據時代占得先機，部署認知技術是一條捷徑。在不遠的將來，認知的產品和服務將得到普及，它們將真正能夠識別、了解用戶、感知外界的變化并提出建議，逐漸自我提升。

IBM多份研究報告表明，運用高級預測性分析技術（包括機器學習）的應用在2016年將會加速增長。這些應用的增速將比不提供預測功能的應用高出65%，到2018年，全球一半的消費者將會經常與基于認知技術的服務進行互動。到2019年，決策管理平臺將以60%的復合年平均增長率增長，以滿足提高決策一致性及知識保留等需求。