以下內(nèi)容根據(jù) IBM 在神策 2017 數(shù)據(jù)驅(qū)動大會的“AI 人機(jī)共生時(shí)代：認(rèn)知商業(yè)如何重塑企業(yè)數(shù)字化”主題演講所得。

IBM一向注重讓新興技術(shù)重塑企業(yè)和體驗(yàn)，人工智能技術(shù)也不例外。認(rèn)知系統(tǒng)是相對信息系統(tǒng)而言，與通常信息系統(tǒng)預(yù)先設(shè)定規(guī)則不同，認(rèn)知系統(tǒng)無需設(shè)定規(guī)則，可以在實(shí)際中學(xué)習(xí)。IBM 對整個(gè) AI 時(shí)代的看法很“務(wù)實(shí)”，強(qiáng)調(diào)的并不是科幻電影中無所不能的仿生人和機(jī)器人，而是增強(qiáng)型的智能，在人類智慧上面擴(kuò)展和提升人的能力，用新的技術(shù)幫助人變得更加有吸引力、專注與優(yōu)秀。

◆??人工智能的三駕馬車：數(shù)據(jù)、算法、算力

數(shù)字化帶來的沖擊對大家是有目共睹的。每人每天平均要花 3 個(gè)小時(shí)在手機(jī)上，每天互聯(lián)網(wǎng)都會產(chǎn)生 90 億 GB 的個(gè)人數(shù)據(jù)。國家在“十三五”期間對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的規(guī)劃是一萬億，AI 剛剛起步。AI 爆發(fā)為什么不是十年前或十年后？實(shí)際在 1956 年 AI 一次會中，就在談?wù)?AI 的誕生，認(rèn)為十年之后 AI 可以打敗人類的國際象棋高手，而這個(gè)過程計(jì)算機(jī)用了整整 40 年，直到 1997 年，IBM? 的“深藍(lán)”的出現(xiàn)。

為什么是現(xiàn)在？答案是整個(gè) AI 領(lǐng)域三個(gè)關(guān)鍵生產(chǎn)要素已經(jīng)集齊，即數(shù)據(jù)、算法和硬件算力，這三駕馬車讓 AI 的出現(xiàn)水到渠成。這些要素之間是可以互相作用的，例如更強(qiáng)的計(jì)算機(jī)硬件可以幫助工程師開發(fā)和測試更好的算法，更多的數(shù)據(jù)可以使得算法更穩(wěn)定更有效，也可以支持更高層級的算法。

◆??企業(yè)數(shù)字化重塑核心：用戶體驗(yàn)

圖1 IBM 提出數(shù)字化的重塑框架

企業(yè)到底如何應(yīng)用 AI？這是 IBM 曾提出的數(shù)字化的重塑框架。我們關(guān)注企業(yè)的組織內(nèi)外部的更廣泛、更深刻、更長遠(yuǎn)的變革。中間是以用戶體驗(yàn)為中心，用戶既是外部的參會者，也是內(nèi)部的變革者。通過新的關(guān)注點(diǎn)、新的專業(yè)能力、新的工作方式等三個(gè)方面入手推動企業(yè)的創(chuàng)新和運(yùn)營的模式，也重塑客戶、員工和合作伙伴之間的關(guān)系。

舉個(gè)例子，IBM 有專門生產(chǎn)空氣壓縮機(jī)的企業(yè)，截止目前大客戶中，超過百分之五十的收入是來自數(shù)據(jù)化服務(wù)，產(chǎn)品本身變成了一個(gè)服務(wù)的載體。而客服一直是客戶中難以管理的崗位，因?yàn)榭头墓ぷ鲏毫艽?#xff0c;員工的培訓(xùn)周期很長，流失率也很高。我們幫助很多客戶在銀行、保險(xiǎn)、物流等實(shí)施了一個(gè)認(rèn)知客服的項(xiàng)目，幫助客戶實(shí)時(shí)圍繞客戶獲取實(shí)時(shí)洞察和來自 AI 的建議，大大提高了每個(gè)客戶的幸福感、工作效率和工作能力。

圖2 IBM 高管調(diào)研報(bào)告

今年 6 月份我們發(fā)布了新一版的高管的調(diào)研報(bào)告，其中三分之二的 CEO 認(rèn)為 AI 將會在他們的企業(yè)當(dāng)中起到?jīng)Q定性的作用，不僅包括市場、銷售平臺，還包括采購、人資、IT、供應(yīng)鏈、法務(wù)等，都會受到深入的影響。

AI 場景，包括認(rèn)知收益顧問、認(rèn)知維修顧問、認(rèn)知精準(zhǔn)營銷等。舉個(gè)例子，大家知道一個(gè)飛機(jī)降落以后通常要進(jìn)行飛行維護(hù)，工程師上飛機(jī)后會拿著手冊走一遍流程，時(shí)間會消耗很多，但并不一定會找到問題，而每個(gè)飛機(jī)的型號手冊都不一樣，培訓(xùn)這些工程師也需要很多時(shí)間。但認(rèn)知維修顧問，加上物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，在飛機(jī)落地之前就知道有哪些參數(shù)有問題。下面就分析一下認(rèn)知的研究顧問和認(rèn)知的視覺識別。

◆??認(rèn)知研究顧問——ARIA

ARIA（Advanced Research Intelligent Advisor ）是先進(jìn)認(rèn)知研究顧問，起初是為消費(fèi)品公司設(shè)計(jì)。如果你是研發(fā)人員，你一定做過大量的行業(yè)調(diào)研、產(chǎn)品調(diào)研和市場調(diào)研。一些會要把一些重要資源放在企業(yè)內(nèi)部的知識共享平臺上，供有需求的員工進(jìn)行搜索。

這里要說的是，員工搜索出來的是文檔而不是知識，他們要打開這些文檔而不是知識，然后從里面做閱讀理解，最終獲得這些知識。運(yùn)氣好的話，檢索者可以很快找到所需，而運(yùn)氣不好的話周期會很長。ARIA 就是通過設(shè)計(jì)解決這個(gè)問題。它有三個(gè)功能點(diǎn)，如圖：

圖 3 ARIA 的三個(gè)功能點(diǎn)

圖 4 認(rèn)知研究顧問案例

當(dāng)我提問“是什么促使瓶裝水的消費(fèi)？”，幾秒鐘內(nèi)會展示出這樣的結(jié)果，系統(tǒng)使用算法對文檔進(jìn)行排序，并用自然語言生成的非?？焖俸喖s的摘要。這對于進(jìn)行大型搜索項(xiàng)目的用戶來說意義非凡，在搜索過程中，快速反饋的摘要幫助檢索者對鏈接里有沒有所需內(nèi)容一目了然，判斷每個(gè)鏈接是否值得要花更多的精力。

圖5 IBM 認(rèn)知研究顧問案例

這是一家消費(fèi)品公司，ARIA 在 3 秒當(dāng)中產(chǎn)生了 400 多個(gè)文檔，從中提取了 32 萬行的句子形成摘要。ARIA 會根據(jù)檢索者所選擇的文檔和圖片自動生成報(bào)告，用戶稍加修改后可提交給老板。無論是產(chǎn)品研發(fā)還是市場研究，ARIA 會幫助他們快速從海量的信息中獲取知識。

◆??IBM 認(rèn)知視覺檢測

最近我們收到了很多來自制造業(yè)客戶的需求，他們希望判斷有什么認(rèn)知的手段或者 AI 的技術(shù)在質(zhì)量檢測方面可以減少時(shí)間和成本，提高檢測的一致性。

IBM 認(rèn)知視覺檢測在電子行業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域已經(jīng)有廣泛的應(yīng)用。舉個(gè)例子，我們有一個(gè)客戶是做晶片的，一共有 9 位質(zhì)檢員 24 小時(shí)日夜顛倒排班，每天要處理 36 萬張圖片……公司設(shè)備的平均生產(chǎn)生命周期是 8 天，需要花費(fèi)半天時(shí)間來做質(zhì)量檢測。

圖6?IBM 認(rèn)知視覺檢測用來品質(zhì)檢驗(yàn)

該公司引進(jìn)認(rèn)知視覺檢測，解決了人工檢測成本高、效率不穩(wěn)定、無法發(fā)現(xiàn)太過細(xì)微的缺陷等問題，工廠的品質(zhì)檢驗(yàn)效率大幅提高。最終節(jié)省了 75% 的人工檢測工作，在成本降低的同時(shí)，效率得到大幅提升。

圖7 IBM 認(rèn)知視覺檢測將不確定的問題發(fā)給人工檢測

簡單地解釋一下，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)一批沒有問題的樣本，然后進(jìn)行預(yù)測新的樣本。第一個(gè)圖片 OK 的，后面的那些都是有缺失的，給用戶檢測的不僅是一類缺失問題，而是有幾十個(gè)甚至幾百個(gè)這樣的問題。IBM 如果遇到這種沒有辦法通過機(jī)器識別的，會轉(zhuǎn)交給人工，讓他們來識別做增強(qiáng)學(xué)習(xí)。

IBM 一直致力于這種工業(yè)性和行業(yè)性的解決方案，把事情做精做專是不太容易的。通常來說一般的圖像識別和工業(yè)識別有什么區(qū)別？

圖 8 工業(yè)視覺檢測與普通視覺分析對比

例如，工業(yè)識別是大圖片里的小對象，而普通視覺分析是小圖片的大對象。工業(yè)照相機(jī)中拍攝出幾十萬甚至上千萬的照片，捕捉細(xì)微缺失等。工業(yè)中企業(yè)本身的缺陷率就比較低，且要?dú)w為不同的缺陷分類，具體在每一個(gè)類上，樣本是極度不平衡的，如果在樣本極度不平衡的基礎(chǔ)上，提高模型的準(zhǔn)確率是相當(dāng)困難和有挑戰(zhàn)的。這種類似的需求一直在增多，包括芯片識別、液晶顯示屏的識別、汽車劃痕和噴漆識別等，都可以做工業(yè)視覺檢測。

圖9 視覺檢測需求

再說下認(rèn)知視覺檢測中的 2D 和 3D 實(shí)時(shí)檢測，2D 模型會通過照片分析把劃痕錯(cuò)誤等問題通過自動方法的識別。在 3D 模型中，在質(zhì)檢主管的儀表盤上以熱力圖的方式顯示出哪些地方有問題，具體到哪些批次、哪些人、哪些排班，并進(jìn)行報(bào)修，這形成了業(yè)務(wù)閉環(huán)。

圖10 2D 實(shí)時(shí)檢測示例

圖11 3D 實(shí)時(shí)檢測示例

◆??更多認(rèn)知服務(wù)……

IBM 在 AI 落地場景方面已經(jīng)很多。如今整個(gè) AI 領(lǐng)域技術(shù)已經(jīng)不再是一個(gè)瓶頸，瓶頸反而是在商業(yè)環(huán)境、業(yè)務(wù)執(zhí)行能力和自己的想像力。

除了以上應(yīng)用外，還有認(rèn)知聲學(xué)的檢測。通過聽聲音識別是否有故障，在生產(chǎn)制造領(lǐng)域可以幫助企業(yè)檢查流水線，并保證企業(yè)生產(chǎn)線 24 小時(shí)不停地工作。我們知道，一些大型的制造業(yè)和能源行業(yè)如果發(fā)生宕機(jī)是非常大的生產(chǎn)事故。在服務(wù)領(lǐng)域 IBM 與一個(gè)電梯公司合作，通過聲音辨別電梯的參數(shù)預(yù)測電梯故障，而不是發(fā)生電梯故障再去檢修。

圖12 IBM 聲學(xué)分析用例

在時(shí)尚行業(yè)，我們曾經(jīng)分析過一個(gè)明星的微博以及公共場合的各種言論，結(jié)合設(shè)計(jì)分析海量的圖片抓取其中的時(shí)尚要素，包括顏色、面料、剪裁等，將一件禮服的設(shè)計(jì)從幾個(gè)月的縮短到幾天。

圖13 IBM 認(rèn)知技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用示例

在農(nóng)業(yè)方面，去年我們幫助法國的一個(gè)葡萄酒莊通過衛(wèi)星云圖確定地表溫度和植被覆蓋率，通過物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)控制噴灑劑等。

今年 IBM 的 Wason 的檢測準(zhǔn)確率已經(jīng)超過了 97%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了人類專家80% 的平均水平。IBM 現(xiàn)在已經(jīng)有了目標(biāo)，或者可以找到一個(gè)切入點(diǎn)來實(shí)施 AI 大數(shù)據(jù)的項(xiàng)目和場景，制造屬于自己的下一波顛覆浪潮。

“偶得”是 IBM 中國研究院基于回饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，開發(fā)的詩歌自動寫作應(yīng)用系統(tǒng)。它巧妙地將語音學(xué)特征引入到詩詞的算法當(dāng)中，當(dāng)輸入“神策數(shù)據(jù)”四個(gè)字后，自動輸出一首五言藏頭詩：“神仙不得隱無蹤，策杖長空水墨中，數(shù)點(diǎn)紅蓮開碧玉，據(jù)臨萬象搫金龍。”

圖14 IBM “偶得”為神策數(shù)據(jù)做藏頭詩

衣食住行無小事，IBM在大數(shù)據(jù)和人工智能方向做了多種探索，歸根結(jié)底都是為了讓數(shù)據(jù)分析能夠真正造福于消費(fèi)者。相信隨著認(rèn)知商業(yè)的發(fā)展，社會的進(jìn)步與科技的發(fā)展密不可分。

作者介紹：

火雪挺，IBM 公司全球業(yè)務(wù)咨詢服務(wù)部認(rèn)知與分析部門的資深咨詢經(jīng)理。在數(shù)據(jù)行業(yè)工作十余載，在人工智能、數(shù)據(jù)咨詢、數(shù)字化戰(zhàn)略與轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)分析與治理、商業(yè)智能與認(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域有相當(dāng)豐富的經(jīng)驗(yàn)。曾為跨國車企商業(yè)智能項(xiàng)目、電信制造企業(yè)商業(yè)智能與數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目、零售企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略與轉(zhuǎn)型規(guī)劃項(xiàng)目、消費(fèi)品企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與運(yùn)營優(yōu)化項(xiàng)目等數(shù)十個(gè)大型數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目提供深度咨詢服務(wù)。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的IBM 火雪挺：人工智能如何影响衣食住行？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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