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一切都被数字化之后,谁将是赢家?IBM CEO罗睿兰为你解答!

IBM董事长及CEO罗睿兰(GinniRometty)近期撰文,阐述了外界对机器学习技术最大的认识误区。人工智能的崛起令人们对未来世界感到兴奋和恐惧。一些科技预言家认为,我们将迎来人工智能“奇点”。

  IBM董事长及CEO罗睿兰(Ginni Rometty)近期撰文,阐述了外界对机器学习技术*的认识误区。

  以下为文章全文:

  人工智能的崛起令人们对未来世界感到兴奋和恐惧。一些科技预言家认为,我们将迎来人工智能“奇点”。在这一时间点,人工智能将带来快速的技术发展。另一些人则担心,自动化机器未来将反噬人类,摧毁我们。然而,如果你亲自参与到机器智能的科学研究中,你就会知道,这是由误导性表达带来的错误观念。

  “人工智能”的说法出现于1955年,表达的是通用智能的概念。这一概念认为,人类认知来源于一个或多个基础性算法。如果以同样的方式对计算机进行编程,我们就可以创造出模拟人脑的计算机系统。

  与此同时,其他研究者则采取了不同的方法。他们的方法从底层开始,试图从逐渐增长的数据量中寻找模式。这被称作“智能增强”。讽刺的是,这种并未尝试模拟人脑的方法反而创造了当前的认知系统。智能增强带来了许多现实应用,例如语言处理、机器学习和人机交互。“人工智能”的说法最终胜出,但实际上这是用词不当。

  无论将其称作人工智能还是智能增强,这些认知系统,例如IBM沃森,都可以处理大量数据,从中进行学习,并以假设和推荐的形式展开推理。这样的认知系统正在变革一个又一个行业,例如法律、医疗、教育和零售。肿瘤研究者,例如纪念斯隆-凯特琳癌症中心利用这类系统去理解海量医疗数据,随后分析患者的癌症;梅西百货利用认知系统向逛店的消费者发送个性化优惠信息;沃森正在与“Sesame Street”合作,开发用于下一代协作学习的认知教学工具;甚至时尚设计师、电影剪辑师和厨师也在将认知技术用于创意流程。

  每天,全世界产生了大量数据,例如视频、音频、来自传感器的信息、医疗记录和电影片段等等。其中约80%是非结构化数据,对传统计算机来说无法处理。这类计算机可以捕捉信息,但无法理解信息的意义。认知系统则可以做到这一点。

  这些认知系统并不是自动化的,也不带情感。这代表了一类新的智能,但与人工无关。它们强化了我们的理解能力,帮助我们更好地了解复杂的世界中发生了什么。

  每个行业和机构的*都在加速数字化,接受数字化的产品、运营和商业模式。然而,在一切都被数字化之后,谁将是赢家?

  答案很明确:将会是能以*方式利用数据的公司和产品。数据是我们当前时代最重要的自然资源,而认知系统是从大量、多样化、快速变化的数据中发掘价值的*途径。在自己吸收了大量数据之后,我归纳了如下的经验法则:如果今天是数字时代,那么明天就将是认知时代。

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