IBM沈晓卫：在人工智能时代，每家企业都可能面临全新的变局，每家企业都可能成为变局中的颠覆者

网易科技讯9月21日，由网易新闻和网易科技主办的“2018网易未来科技峰会”之“ALL IN时代”在北京举办。IBM全球副总裁、IBM大中华区首席技术官、IBM中国研究院院长沈晓卫博士做了《从人工智能到量子计算》的主题演讲。

聚焦人工智能，沈晓卫博士认为今天的人工智能更多的是增强智能，以人工智能作为工具，通过人机同行的方式来解决我们生活中遇到的问题、行业中遇到的问题以及社会发展中遇到的问题。企业在人工智能的时代背景下，需要重新思考几个问题：企业的专长是什么？如何发掘企业数据的价值？如何利用平台的力量来推动企业变革？在未来的三到五年，我们会看到企业人工智能的全面兴起。

谈到人工智能的成功，沈晓卫博士指出人工智能在商业上成功的关键就是找到应用场景和产生规模化效应。精准发现应用场景需要人工智能专家和行业专家相结合；产生规模化效应需要人工智能技术更易于使用并更好地融入到商业场景和流程中。从人工智能技术的维度，沈晓卫博士举例分享了IBM在自然语言理解与知识推理领域的最新进展：IBM Project Debater在与人类的辩论中尝试理解辩论的内容，构建新的论点以及支撑论点的论据，并且进行清晰的逻辑表达。

除了人工智能技术本身的发展，沈晓卫博士还谈到未来可能的一种计算力突破就是量子计算。在过去几年，IBM陆续发布了16位和20位量子计算机以及50位量子原型机，同时也在考虑如何把量子计算应用在合适的场景中。沈博士特别指出，量子计算机与传统计算机不是替代而是互补的关系。

最后，沈晓卫博士表示在人工智能时代，每家企业都可能面临全新的变局，每家企业都可能成为变局中的颠覆者。

以下为沈晓卫演讲记录：

从人工智能到量子计算

这是一个人工智能的时代，在过去的若干年，我们看到人工智能技术的进步，看到人工智能在人机大战中战胜人类，也看到人工智能芯片方兴未艾。更重要的是，我们看到人工智能开始进入到我们的生活，进入到越来越多的行业。

每一年IBM都会发布关于未来五年将改变人类生活的五大科技预测。今年的预测涵盖了人工智能、区块链、量子计算等，比如人工智能技术让生活环境变得更加美好，区块链技术用来防止伪冒产品。与此同时，我们也看到这些技术可能带来的挑战，以及需要更多的新技术来应对这些挑战。

今天我们看到了很多人工智能的成功应用案例，例如人脸识别、语音识别等。这些案例中的人工智能更多的是用来解决单一问题，还处在人工智能的初级阶段。今天的人工智能更多的是增强智能。增强智能的概念就是基于今天的技术，以人工智能作为工具，通过人机同行的方式来解决我们生活中遇到的问题、行业中遇到的问题以及社会发展中遇到的问题。

把握人工智能时代企业变革的机遇：专长|数据|平台

在人工智能时代，我们需要特别关注企业变革所面临的机遇和挑战。在这个背景下我们特别来谈三个关键词：专长、数据与平台。

首先是企业的专长。在这样一个大数据和人工智能的时代，每一家企业都需要重新思考公司的专长是什么，重新定位公司的核心竞争力是什么。你可能是一家出版商，但与此同时，也许你拥有创作和提供内容的专长。你可能是一家制造业的龙头企业，在复杂的上下游生产链条中，你的核心竞争力也许还包括了物流和供应链的管理。

第二是关于数据。我们知道数据蕴含着大量的商业价值，但是今天我们从数据中挖掘到的价值远远小于我们所期待的。特别重要的一点是，今天80%的数据是在防火墙之后的企业数据，如何开发这些数据的价值，现在还处在一个非常早期的阶段。我们需要更多的技术创新来帮助人工智能进入到企业层级，在企业层级中开发和释放数据的价值。

第三是关于平台。这里的平台可能是技术的平台，也可能是商业的平台，甚至是整个生态圈的构建。借助平台的规模，可以极大地降低平台的边际成本，使得人工智能技术能够在一个平台上真正发挥它的作用。有一些企业本身就是一个平台商，也有一些企业开始把自己的业务转移到平台上，而更多的企业正在重新平台化，使得自己在这样一个平台上，重新整合业务、重新推进企业变革。

在这样的背景下，我们谈一谈未来的智能和未来的计算。

企业人工智能的全面兴起

今天的人工智能大多数情况下还是面对消费者的人工智能，而在未来的三五年乃至十年，我们将会看到一个趋势，那就是人工智能开始进入到行业，我们把它称之为企业人工智能。谈到人工智能，大家都会提到几个重要的支柱，包括数据、算法和计算力。人工智能的成功是需要商业的成功，而商业的成功非常重要的一点就是应用场景。如何选择应用场景，是一个很大的挑战，这个挑战主要来源于人工智能专家往往对于行业理解不够透彻，而行业专家又并不完全理解人工智能技术和未来的发展。商业成功还有一个重要因素，那就是如何产生规模化效应。人工智能技术需要易于使用，能更好地融入到今天的商业场景和商业流程中，这点越来越重要，也是富有挑战的。

面对这些挑战，我们需要技术与行业的相向而行，使得人工智能技术进入行业，使得人工智能可以发挥作用、产生真正的商业价值。比如，我们利用人工智能技术帮助企业更好地理解企业自身客户，发掘客户价值，预测客户需求。另外，通过基于数据和基于知识的决策支持能力，我们构建人工智能的行业助手，例如人工智能医生助手、人工智能律师助手。我们还看到制造业日益增长的需求，希望借助人工智能对业务进行重整，使得生产线的管理变得更加高效。我们利用人工智能视觉分析技术，对生产流水线上的产品质量进行管理，替代一部分的人工劳动。

当下人工智能经常被等同于深度学习，实际上人工智能有很多的领域，需要更多的技术突破。例如，关于自然语言理解与知识推理，我们看到过去的若干年产生了一些标志性的成果。2011年，IBM Watson系统参加了美国智力问答真人秀节目Jeopardy!（危险边缘），最终战胜人类冠军。今年6月，IBM Project Debater在美国旧金山首次与人类进行现场公开辩论。它尝试理解辩论的内容，构建新的论点以及支撑论点的论据，并且进行清晰的逻辑表达。

人工智能时代的挑战：创新技术|弥合人才|消除偏见

（编辑：东莞站长网）

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