摘要：许多行业知识均被锁定在非结构化的之中，因此，如果能够训练通过人工智能和机器学习的方式来组织处理和吸收这些信息，那么，将能加速完成几乎所有人工智能领域的工作。还认为人工智能将对认知和机器建模机器学习的同宗技术产生影响。
尽管要以计算技术的发展为依托，但人工智能已然成为科技界最炙手可热的话题。无数的初创公司现在都以人工智能为噱头来解释他们开展的工作，技术营销人员纷纷利用人工智能开展品牌宣传，令算法和基本机器学习等简单的东西听起来显得更智能、更高端。
IBM研究院认知计算（IBM对人工智能的称呼）副总裁Michael Karasick表示：“现在无论什么东西都被冠以人工智能，真是可笑。”
Karasick日前在拉斯维加斯召开的IBM InterConnect 2017大会上发言时介绍了IBM研究院的人工智能路线图。Karasick工作团队以孵化可能对企业有用的技术为己任，对人工智能采取了相当务实的做法。正如您所预料的那样，他们所开展的许多工作最终都要归于自动化和大数据。
Karasick表示：“我们之所以使用机器学习来解决这些问题，主要是因为数据量太大。”他在IBM研究院中主管的工作团队由数学家和系统分析师组成，使用人工智能开展三类工作：
1. 开发工业级解决方案
2. 提高人员利用率
3. 加快创造价值速度
Karasick在IBM InterConnect会议上名为“展望未来：人工智能的未来”讲话为人们了解IBM正在开展的人工智能项目提供了窗口。大致可汇总为以下10点内容。
1. 了解PDF
从医学研究到烹饪菜肴，IBM Watson的许多主要功能均以在各个领域处理大量知识为基础。许多行业知识均被锁定在非结构化的PDF之中，因此，如果IBM能够训练Watson通过人工智能和机器学习的方式来组织、处理和吸收这些信息，那么，Watson将能加速完成几乎所有人工智能领域的工作。
2. 了解责任和义务
企业、政府、各种规模的组织、甚至项目组均一如既往地致力于在某些规则和参数下完成工作。当这些参数有变时，他们经常会修改目标。IBM希望借助人工智能来快速识别并标记出不断变化的规则、制度、法律和要求。
3. 给影像加字幕
通过使用机器学习来了解、评估和分类内容影像，人工智能可释放大量的价值，并能在可视数据集之间建立宝贵的连接。今天，这些工作大部分都是由薪酬极低的数据标签员手工完成的。
4. 自动制作电影预告片
IBM进一步推进了影像内容分析的概念，已经证明人工智能可结合使用视频影像与自然语言处理技术来制作电影预告片。虽然好莱坞可能会继续依靠数字艺术家来处理影像，但那些设计资源匮乏的公司却可以利用这项技术来制作视频内容预览。
5. 为数据科学家提供认知助理
数据科学家是科技领域最炙手可热的人才之一，数据科学家的匮乏将给未来创新带来风险。但在现如今，这些人却将大把的时间浪费在数据排序和数据组织工作上，没有太多的时间去开展随后的数据评估和建立重要联系等工作。他们需要借助人工智能来清理大量数据并使用Watson Conversations对数据执行自然语言搜索。
6. 充当放射科医生助理
IBM Watson Health已经开始证明自己在帮助处理期刊文章、开展医学研究、以及随后充当诊断助理方面的宝贵价值。现在，IBM正在训练Watson读取医学影像，以帮助放射科医师加速开展工作并减少错误。
7. 经营绩效调研
经营绩效调研通常需要3个月或更长时间，并且会涉及到复杂的分析模型以确保最小误差。人工智能可将这一时间控制在四周之内，同时还具有极高的准确度。
8. 开展对话无需具备深度专业知识
IBM正在利用其在人工智能和自然语言处理方面的优势来积极开发聊天机器人(chatbot)。公司希望开发出能像Watson那样处理主题领域大型数据集的“深度实例知识”系统以及无需具备此类深度实例知识便可正常工作的聊天机器人。
9. 认知软件DevOps
IBM认为人工智能可帮助实现DevOps赋权 — 而不仅仅是通常与DevOps相关联的软件生命周期。IBM还认为人工智能将对“认知UX”和机器建模（机器学习的同宗技术）产生影响。
10. 提升深度学习的能力
提升深度学习的能力也许是IBM现阶段使用人工智能所开展的最重要的一项工作。IBM认为非结构化数据的爆炸性增长乃是推动机器学习取得进步的催化剂，以便我们利用这项技术来提取数据子集、开展深入分析、然后再利用这些数据从数据集中的其余部分提取价值。Karasick表示：“深度学习是帮助我们及早利用机器学习的一种方式，”提升这方面的能力将能帮助我们建立更加紧密的数据连接并加快创新速度。
IBM正利用认知技术让我们的生活更美好，人类的智慧也从未如此闪耀！2017年4月11日，IBM 论坛盛大开启，“天工开物，人机同行,”让我们一起在AI时代，逐梦前行！ 去感受科技照进现实的魅力！
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