IBM研究院新任COO解读人工智能发展“时间表”

IBM研究院的一举一动一直备受外界关注。

这两天，IBM公司官方微信的信息都与研究院有关：4月19日，IBM公司公布了11名新院士名单。据说当选IBM院士不仅仅是技术荣誉，薪水也会在原来的基础上多在后面加很多个“0”。

IBM公司研究院是世界上最具有引领性的技术研究院之一，在过去100年的历程中，这里诞生了几位诺贝尔奖获得者，“图灵奖”获得者排在所有IT公司首位，每年的专利申请也排在首位， 将之称为“全球最强大脑”聚集地并不为过。而且，IBM也是最成功的商业研究院之一。目前IBM研究院的几千名“全球最强大脑”分布在IBM全球12个研究院中，IBM中国研究院就是其中一员。

那么，现在和未来，IBM研究院聚焦哪些重点? IBM如何看待人工智能中的商机?IBM的研究院如何运作?IBM如何激发这群最强大脑?IBM研究有哪些外人不知道的秘籍? 4月下旬，IBM全球研究院首席运营官Sophie Vandebroek 博士莅临IBM中国研究院，关于以上的问题，她给出了什么样的答案?

“成为真实自己”和“问题导向”

今年1月23日，曾任施乐公司首席技术官的Sophie Vandebroek，加盟IBM研究院担任研究院首席运营官(COO)。让人很好奇，究竟是什么样的特质和背景让Sophie成为IBM这群全球“最强大脑”的管理者?

听到这个问题，Sophie爽朗地笑了起来：“这个问题得问约翰.凯利!”不过她没有打太极，而是给出了IBM研究院选择她的可能原因。

在她看来，一个公司用人有两个路径，一是从内部培养，二是从外面招聘，从外面招聘能够获得一些新的独特的视角。据她解读，事实上目前IBM的CEO身边有很多高管都是外部而来，IBM需要从外面获得一些新的视角来推动新的转型。她之所以成为IBM研究院COO，或许与她的这两个背景有关，其一从技术的深度和广度来看，她接触过非常多的技术，包括化学、分子、材料、机械、电子、人工智能、人机交互等。其二是她在施乐PARC工作时对众多的垂直行业有深入了解，包括医疗、交通、政府等。

而正是这两点事实上体现着IBM研究院之所以能够在全球众多研究院中一直“鹤立鸡群”的原因所在。一方面，IBM的科学家们积极推进基础科学的研发，雄厚而宽泛的基础学科底蕴让IBM能够给产业界贡献非常多的原始创新，另一方面，能够提出对实际应用有益的科学新思想。

曾经有离开IBM研究院的研究员说，IBM研究院的氛围非常令人留恋，在那里你会体会到尊重。这究竟是一种什么样的氛围?Sophie提到了这个氛围的几个关键点，其一是要“让大家做真实的自己，真实的自我会特别有创造力”。在她看来，研究人员来公司不仅是把智力、大脑带过来，更需要把心和热情都带到工作中，才会有最大的创造力，这就需要打造一个非常开放、诚实、坦诚的环境，“要让大家做真实的自己，无论你有什么宗教信仰、文化，都让你做真实的自己。”

其二是客户痛点导向。“要把客户的难点和挑战性的问题让研究人员处理”。Sophie介绍，IBM中国研究院有约一半的项目是研究人员与客户共同参与的。研究人员必须要了解客户的痛点、愿景、梦想，才能够激发更大的创造力。某跨国公司研究院院长曾对记者表示，对于做研究，提问题比找答案更难，IBM提出问题的重要方向之一就来自于客户和现实难题。

其三是积累和传承。IBM有大量的专利和发明，新进入的研究员通过学习、通过老研究员传帮带能快速成长。

Sophie透露了IBM研究院全球遵循的制定GTO(全球技术展望)流程。基于这样的流程，研究人员会通过多轮头脑风暴，来预测分析下一个大的技术改变会在哪里发生，哪些好的想法能够变成业务，然后向CEO以及总部提出建议，获批后，研究人员便与相关的业务部门以及客户一起沟通合作，这是一个共同创造的过程。正因为这个机制，使得众多的研究员能够在IBM的技术战略方向上，将更多的成果推向解决现实问题的商用市场。

Sophie上任以来，开启了“一线模式”，到访了IBM全球多个研究院。从目前来看，IBM研究院有哪些问题是亟待解决的?关于这个问题Sophie显现了她的高情商。在她看来，IBM研究院是非常成功的商业化研究院，有很多非常好、非常伟大的东西都在这里诞生。但依然有可以做得更好的方面，就是如何把好想法很快地转变成现实，有的时候想法很好，但是把想法付诸实践的过程可能很漫长，所以如何做得更快、更好，速度和规模是可以提升的方向。

AI完全具备人的所有认知能力“没有时间表”

IBM研究院从现在到未来的研究重点可以概括为聚焦在三个领域：认知计算、区块链和量子计算。目前IBM研究院在这三个领域的成果在全球是走得最靠前的。

有观点称，目前虽然人工智能(IBM将之概括在认知计算范畴内)很热，但事实上人工智能(AI)距离完全具备像人一样的所有能力还有很长的一段路要走。

从IBM大中华区CTO、中国研究院院长沈晓卫博士的判断来看，一方面，人工智能需要发展，另一方面，只要选择合适的领域，AI已经可以给这些领域带来价值。“人工智能技术今天依然有很多需要发展的地方，虽然今天我们不能造出一个机器，比如说和一个8岁孩子的智力和行为一模一样。但是今天的AI已经可以选择合适的领域、针对合适的问题，进行解决和突破了。”沈晓卫说。从规模化和商业化的角度看，有三个关键 ，其一是需要有高质量的数据支撑;其二是需要有很好的商业模式。一方面，商业模式本身很重要，另一方面，解决方案需要经过一个迭代的过程，AI解决方案不是在实验室做好就可以直接交给客户的，它需要不断地迭代;其三，需要很好的生态系统。以认知医疗为例，生态中需要有类似IBM这样的公司与政府、药厂、医院等一起去推动技术、政策、产品、数据的不断优化。

在Sophie看来，目前AI应用在这个阶段的商业应用主要体现在，企业可以通过人工智能来形成自己的洞见，比如让交易流程形成自动化。下一个阶段是“强智能增”，帮助专业人士增强某一专业领域的能力，比如律师、医生、教师。再下一个阶段是让“人工智能更具有创造力”，让人工智能也能够创造出新的东西。比如它自己能够编曲、写诗或者能够引领潮流，具有同情心，能理解人类的感情等。而AI要大规模商用需要成熟的商业人工智能技术平台，目前IBM的人工智能云平台以及AI能力已经嵌入到这个平台架构当中，在很多领域已经有丰硕应用成果。

从IBM在AI应用的战略优先级来看，一是在医疗领域，让人工智能在医疗领域帮助全球的医生获得“增强智能”。记者发现，有数据显示，一个研究人员一年平均约可以阅读200-300份医学文献，但是据东大医学院的案例显示，IBM Watson可以在10分钟内阅读和剖析20万份医学文献、论文和病理，协助医生提供个性化专业治疗建议，“在一些领域，机器10分钟的学习，甚至会节省医生30年的努力”。二是物联网应用。运用AI能力自己开发或是通过并购来构建物联网认知解决方案，比如并购天气数据公司，利用全球的天气数据洞察，推动比如“绿色地平线”这样意义非凡的项目。三是利用海量结构化和非结构化数据进行分析，为更多的领域提供个性化服务与行业方案。

人工智能未来是否会超过人类甚至威胁人类，对于这个问题，Sophie说，“透过IBM主推的‘增强智能’的定义，就可以很好地理解IBM的立场，人工智能会不断增强人的能力和智力，让人类更好地工作，而不是简单地复制和取代人。当然，肯定有一些工作会消失，不过人工智能也会带来一些新的工作岗位，所以不能简单的回答是或否。” Sophie表示，人工智能需要不断学习，要到达和人类具有同样的推理和理解能力还有很长一段路要走，没有一个具体的日期。

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