不止是转型云计算 IBM真正下注的是人工智能

尽管IBM公司这一科技巨头近年来向云计算的转型速度不断加速，但IBM向云计算的转型更像是规定动作，而不是真正的战略举措。毕竟IBM过去的优势是服务器、存储、软件等多个IT产品层面，从这些领域向云计算转型更顺理成章；而从IBM的战略布局来看，公司目前真正瞄准的领域则是人工智能。

不可否认，人工智能是当下科技业中最为火热的领域，几乎所有的公司都在加速人工智能领域的布局，不过，IBM在人工智能领域的布局更加偏重商业层面，这似乎也更符合这家“国际商业机器”公司的基因。事实上，在当下人工智能更多应用在个人应用层面的今天，人工智能在商业领域的应用所爆发的价值更大。

Waston以认知计算切入人工智能

早在五年前，IBM Watson就在智力节目《危险边缘》打败了人类对手，展示了其强大的学习能力。那时候，Waston更像是一个“极客”项目，并没有像今天这样作为整个IBM战略的重中之重，当时的IBM更多还是讲精力集中在传统的硬件、软件，或者说咨询服务层面。而所谓的向云计算转型也更多停留在说大于做的层面。

不过，近年来人工智能的快速发展正在改变这一状况，甚至在某种程度上超出了当年IBM的预期，在当年，IBM或许认为，云计算、大数据这样的技术还需要若干年才会真正成熟，IBM没有必要在未来的战略上投入过多精力。这样的判断显然拖慢了IBM变革的进程，即便在云计算大数据领域，IBM也开始落后于微软、亚马逊等对手，醒悟过来的IBM才发现，那些及时并快速切入云计算、大数据的企业所收获的不仅仅是这些市场，还有在它们基础上所孕育出的人工智能等新兴市场。

于是，IBM开始重视Waston这样的前沿项目，并希望借助它的超前布局，及时将IBM在短期内落下的市场弥补回来。不过，正如上文所说，人工智能同样需要构建在云计算、大数据的基础之上，因此，IBM基于Waston所期望打造的认知商业依然选择了从认知计算作为突破口，先让系统理解、然后学会推理，最终实现真正的机器学习。

只有如此，IBM才能真正让Waston走进商业决策，并为企业的变革和发展提供助力。与此同时，IBM开始尝试在金融、医疗等领域推动Waston的落地应用，这所带来的不仅仅是当下的营收，更可以帮助Waston在日益复杂的商业环境中得到锻炼，通过持续的优化实现机器学习，推动人工智能。

其实，人工智能在医疗、教育、金融等领域的应用所带来的好处已经毋庸置疑，这就如当初计算机刚刚普及之时，计算机所存储的知识以及它的运算能力都远远超过人脑，而当时，计算机的应用还只是在个人应用层面，如今，面对不同行业的复杂应用，系统同样可以展现出其强大的实力。这正是Waston要做的。

产学研相结合 IBM正在加速Waston的智能化

对于IBM来说，战略目标的确定也在很大程度上弥补了战术布局的迟到。不管在品牌上，还是在产品技术积淀上，亦或是人才储备上，IBM都具备深厚的经验，这些都在帮助IBM Waston快速走向人工智能。除此之外，IBM也在推动产学研的合作，以增强自身在人工智能方面的能力，产学研相结合，这一颇具中国特色的词汇，如今正在运营到IBM布局人工智能的战略中。

IBM刚刚宣布将收购金融公司Promontory Financial Group，这不只是一家提供金融服务的公司，相反更像一家大数据科技公司，而IBM会将这家公司的服务整合进人工智能平台Waston，提供金融监管服务。这可以看作是IBM针对Waston在金融行业的应用的加码。

而在IBM传统所擅长的产品技术领域，不管是传统的Power处理器，还是新推出的基于人工智能大数据平台的一站式分析服务——Project DataWorks，或是IBM开发的一款名叫TrueNorth的芯片，所有的一切都是增强公司在认知计算领域的能力，进而帮助企业实现认知商业。

据国外媒体报道，IBM研究中心已经宣布与麻省理工学院(MIT)的大脑与认知科学系展开为期数年的合作，旨在推动机器视觉这一科学领域的发展。这次合作催生的新实验室的全称是“脑启发多媒体机器理解IBM-MIT实验室”，简称BM3C，其目标是开发出模仿人类理解能力的认知计算系统，以及把多种音频和视频信息源集成到对人类世界的详尽电脑模型中。这种模型可用于各种领域中，如医疗、教育和娱乐。

与此同时，IBM和Facebook、Amazon、谷歌Alphabet、微软等已经自发聚集在一起，并缔结新的人工智能(AI)伙伴关系，以进行研究和推广最佳做法。他们努力建立一种体制，实现公司间的沟通，通过不断的竞争，利用机器智能开发出最好的产品和服务。这一新组织似乎真想要通过实践来促进AI在社会中的变革，而不时照本宣科，他们要使用一个标准的开放式许可证，对外发布包括伦理、包容性和隐私在内的研究课题。

如果这一组织所开展的研究和项目能够切实落地，并在推动人工智能的发展中发挥出实际作用，这未尝不是一种理想的选择。因为这不仅仅是IBM所需要的，同样也是人工智能领域，乃至全人类应对人工智能的普及所需要的。

本文为科技新媒体“常言道”（微信公众号：changyandao1）出品，作者丁常彦。原创作品，欢迎转载，转载或引用请注明作者及来源。

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