收购Cognea背后：IBM押宝认知计算

上周，IBM宣布收购一家名为Cognea的虚拟助手软件开放商，使业界重新将目光投向了这个蓝色巨人。

Cognea的功能与苹果的Siri类似，但在IBM沃森集团副总裁Mike Rhodin看来，Cognea的技术比Siri更加智能。“我并不是在谈论给计算机一个简单的命令，或者问一个简单的问题。这是昨天的技术。”他在一篇题为“IBM沃森：与对话技能相伴的计算机的未来”的博客中写道：“我谈论的是更真实的对话——从友善的聊天到紧张的辩论。随着认知交谈能力的进步，我们已经不再是了那个没有人情味的按钮操作者。”

不过这桩收购被广泛关注，并非因Cognea的技术领先，而是在于它给沃森以及围绕沃森开发的应用提供的可能性。Cognea带来的是一种更接近人类交谈的方式，而将与它结合的沃森则拥有类似于人类的“智慧”——强大的认知计算能力。

“危险边缘”的精彩亮相

在2011年之前，提起IBM的沃森，对这家公司有了解的人只会想到它的创始人托马斯·沃森。不过2011年，一个同名人工智能系统改变了人们的印象。

在这一年，机器人沃森参加了美国著名的电视智力问答节目“危险边缘”（Jeopardy）。这档栏目创立于1964年，题目涉及历史、文学、科学、技术、地里、流行文化等方方面面。对于计算机系统来说，这个栏目的难点在于不仅知识点众多，而且每个知识点都可以被以不同的形式设置成问题，因此开发人员无法像此前开发打败国际象棋世界冠军的“深蓝”那样用一套统一的规则去应对，而需要计算机能够更智能地处理海量的数据。

为解决这个难题，IBM的开发人员汇集了字典、百科全书、新闻报道和学术文献等各种资料，将其存储在了其内存而非硬盘里，以求达到答题所需要的响应速度。他们还为沃森配备了90台IBM Power 750服务器，使其具备每秒处理500GB数据的能力；据IBM方面透露，仅硬件部分的造价就高达300万美元。

更重要的是，在深度学习等新技术的成功应用之下，沃森拥有超强的分析、推理能力，还能“读”懂自然语言，能在“无监督”的情况下自主学习各种资料。这些能力被统称为认知计算。

“如果我告诉它2加2等于3，最开始它可能会认为3是正确答案；但经过对大量数据的学习，它会将答案纠正为4。”在近日的“沃森创新日”上，沃森解决方案部门营销和销售副总裁Stephen Gold用案例讲解了沃森的与众不同之处。他表示，人类在处理自然语言时能够熟练地在并不相连的词语之间建立逻辑关联，但这对于计算机来说是一件十分困难的事情，而这也是认知计算需要突破的一个关键点。

凭借出众的硬件和自主学习能力，沃森最终战胜了两位前任冠军，成为最终的优胜者，赢得了100万美元的奖金。

“危险边缘”对于沃森来说是个精彩的亮相，也让外界了解到了IBM在人工智能领域的最新进展。此后一段时间，沃森消失在了公众的视野中；不过它的任务并未完成，相反，“危险边缘”只是一个开始。

智能时代的机遇与挑战

随着大数据成为企业IT领域的热门话题，IBM决定将沃森的能力运用到解决实际问题中。它首先瞄准的是行业应用——沃森在海量文献中搜寻信息并快速给出答案的能力是知识密集型行业的从业者急需的。2013年初，IBM和WellPoint联合推出了沃森的首个商业应用——为一个癌症中心的肺癌治疗提供管理决策上的帮助。此后，沃森又被运用到金融领域。

但一个个具体的行业案例对于投入巨资的沃森来说还不是足够高效的利用方式；在新一波智能化浪潮来临之际，IBM决定参考Google、苹果等公司的方式，为其构建一个生态系统。2013年11月，IBM开放了沃森的API，让软件、移动应用开发者可以利用其能力开发应用。

今年年初，IBM宣布成立沃森业务集团，由公司高级副总裁Michael Rhodin担任负责人；与此同时，IBM还决定将沃森的能力云化，以便让开发者更方便地利用其认知计算能力。

除为这个业务集团投入10亿美元之外，IBM又斥资1亿美元成立了一家风投基金，投资认知应用领域的优秀开发者。这一计划的受益者将不仅是企业级应用开发者，也包括开发消费级产品的创业公司。

事实上，如何利用现有的知识处理信息正是许多智能硬件迫切需要解决的问题。很多产品能够积累相当大量的用户数据，而云计算降低了处理大数据的技术门槛，但处理这些数据的专业门槛并未降低。例如，智能手环和智能手表能够测量你每天走了多少路、消耗了多少热量，但这些数据对你来说意味着什么，下一步该怎么办，它并不能告诉你。它们会记录你的起居、出行信息，甚至你也会主动输入你每天吃了什么，但它们并不能有效利用这些数据，为你提供健康指南。

沃森能解决这样的问题吗？目前或许还不行，但相信它所存储的文献里已包含了解决这些问题所需的知识，如果开发者能找到合适的调用方式，或者说用提出合适的“问题”，他们就有可能在沃森这里找到他们所需答案。而随着Cognea以及未来更多的能力被加载到沃森身上，下游开发者将可以基于“沃森云”做更多的事情。

当然，要想从企业市场切入消费市场，IBM并不仅仅需要解决技术方面的问题。例如，穿着西服、衬衫、皮鞋的IT从业者如何与穿着T恤、牛仔裤、休闲鞋的人打交道，并将后者纳入自己的生态系统中，微软和英特尔等公司并没有找到很好的解决之道，IBM能做得好吗？