您的认知计算未来（2015）

您的认知计算未来下一代计算如何改变我们的生活和工作方式IBM商业价值研究院第1部分：认知计算的演进 执行报告Watson与战略分析IBM WatsonWatson是一种认知系统，它在人与计算机之间实现了新的合作关系，增强并扩展了人类的专业知识。欲了解关于IBM Watson的更多信息，请访问：ibm.com/watsonIBM战略与分析IBM战略与分析服务部将管理咨询专业知识与分析科学结合在一起，帮助领先企业获得成功。欲了解关于IBM战略与分析服务的更多信息，请访问：ibm.com/services/us/gbs/strategy 1为何认知计算应成为您的关注焦点企业已经开始触及认知计算能力的表层。从改进客户交流到增强研究能力以识别能够挽救生命的全新治疗方式，认知计算的潜在价值是无限的。通过研究，我们发现了各个行业中存在的多个创新机遇，为早期参与者实现巨大的先发优势创造了机会。据WinterGreen Research估计，到2019年，随着新的认知计算技术的发展，全球医疗决策支持市场的价值将增加到2000多亿美元。1综述几十年来，科学幻想家分享了他们对于能够像人类一样学习和运行的智能机器和计算机的设想。自此以后，智能机器超越了科学幻想的范畴；如今，凭借认知计算的突破，它们已经变成了现实。认知计算出现了－ 而且这种创新能力在我们的日常生活中无处不在，并且从根本上改变我们开展工作、与他人交流和交互、学习并制定决策的方式。各行业以及全球各地的领先企业已经开始利用这些能力实现巨大的业务价值，并且帮助解决社会上的一些最严峻的挑战。我们正在进入新的计算时代。在可编程和制表时代后，认知计算代表着巨大的进步。这个新时代对于系统如何构建以及如何与人类交互带来了根本性的差异。在可编程系统时代，人类完成大多数发指令任务。传统可编程系统“吃进”数据，而且其结果基于真人预编程的处理。另一方面，认知时代是指自我思考 － 我们如何收集信息，如何访问信息并且做出决策。基于认知计算的系统积累知识，并且学习和理解自然语言，进行论证，并且比传统可编程系统更自然地与真人交互。“论证一词”指认知系统如何展示与真人的理解非常类似的洞察。(形容词)：有意识的精神活动(例如思考、理解、学习和记忆) 2您的认知计算未来认知系统能够将内容放置在上下文中，根据支持证据而提供经过置信度加权的响应。这些系统还能够在海量数据中快速找到所需的信息，识别新的模式和洞察。随着时间的推移，认知系统将更好地模拟大脑如何工作。2 这样，它们能够降低大数据的复杂度，并利用自然语言处理和机器学习的能力，从而帮助我们解决世界上最复杂的问题。尽管认知计算在过去50多年取得了巨大的进步，但这种令人振奋的基本上还处在演进的于初级阶段。采用认知解决方案并将其集成到企业中是一个过程，而非目的地。因此，企业需要设定切合实际的期望，并制定长期的计划，通过渐进的里程碑而从该技术未来的进步中获益。根据与客户合作的经验以及全面的研究，我们确定了各行业内当前以创新方式应用认知计算的多个机遇，并且考察了该技术在未来可能如何演进。在《您的认知计算未来》这一IBM专项研究的第一篇报告中，我们探索了认知计算的三个能力领域。我们还讨论了未来的机遇如何受到认知计算能力演进的影响，例如机器学习技术的进步，以及该技术的接受如何受到多种力量的影响，包括从社会观点到政策和技能。在第二篇报告中，我们将讨论从早期采用先锋学习到的经验，并且为您提供如何利用认知计算解决方案的洞察。认知能力的三个领域与人们思考和工作的方式直接相关。六种力量将决定认知计算的接受程度和进步速度。五个关键维度将影响未来认知能力的强健性。认知计算能做什么？认知计算...• 加快、增强并扩展人类专业知识；• 获取表现最优秀者的专业知识－并加快其他人的专业知识培养；• 增强专业人员的认知过程，以帮助改进即时的决策；• 通过快速提高企业内决策的质量和一致性而扩展专业知识。 3发现交流决策认知计算能力资料来源：IBM商业价值研究院分析。图1.认知计算有三个新的能力领域认知计算的三个能力领域我们看到认知系统有三大能力领域。这些能力为创新打开了新的大门，与人们思考和工作的方式直接相关，并且显示了日益提高的认知能力。每个能力领域都已经取得了巨大的进步，而且这些能力的未来发展前景远大，因为它们不断从多个行业中获得发展的动力。3 需要指出的是，这些能力并不互相排斥。特定的业务解决方案实际上可能利用一个或多个能力领域。“认知计算当前的能力只是其潜力发挥的开始。”Manuela Veloso博士卡耐基梅隆大学计算机科学教授 4您的认知计算未来交流 － 通过提供专家级援助和理解的能力，这些系统从根本上改变了人类和系统交互的方式，并且大大扩展了人类的能力。这些系统通过开发深入的领域洞察，并以及时、自然和适用的方式将这些信息提供给人们，从而提供专家级援助。这时，认知系统扮演了助理的角色 － 这位助理不知疲倦，能够分析海量的结构化和非结构化信息，能够对比模糊、甚至自相矛盾的数据，而且能够学习。在这种合作关系中，人和机器的合力要比各自孤军奋战更加高效。与人类的大脑类似，这些系统首先要构建它们自己以及周围世界的模式。这个世界由系统本身、从信息主体中吸取的知识和系统的用户组成。模式包括系统的世界中多个实体之间的上下文关系，这些关系使其能够形成假设和论据。因此，这些系统能够与真人进行深入的对话。围绕这个能力领域已经形成了一些经过验证的重要能力。将来，预计越来越多的特定领域问答(Q&A)系统将会出现。许多系统可能预先掌握了领域知识，可在不同的特定业务应用领域快速采用。此外，未来的认知系统不断发展，具有形式自由的对话和论证能力。4 (参见案例研究：利用认知计算帮助军人过渡到普通人的生活。) 5案例研究利用认知计算帮助军人过渡到普通人的生活美国金融服务公司USAA致力于为1040万现役和退役的美国军人及其直系家属成员提供银行和保险服务，包括通常难以从军队重返普通人生活的老兵。与任何事业变化一样，从军队重返普通人的事业对军人和他们的家庭都是一项挑战。这个过程可能复杂而且棘手，因为许多人不知道在过渡的过程中询问哪些问题和考虑哪些概念。为了更好地为这些军人服务，USAA利用IBM的Watson实施了创新的认知计算解决方案。该解决方案允许处于过渡期的军人访问usaa.com，或者使用手机浏览器提出与离开军队相关的问题，例如“我是否受保护，并获得退伍军人福利补偿？”，或者“如何充分利用911之后的《退伍军人法案》呢？”一个团队从2,000个问题开始，花了6个多月对系统进行训练和教育。此外，解决方案分析并且理解了超过3,000份专业军人过渡文件。系统的自然语言处理功能使它能够理解以不同方式提出的实际问题，并直接向客户提供专家建议。这样，USAA能够在非批判性的环境中对客户的复杂问题提供综合的答案。5 6您的认知计算未来决策 － 这些系统有决策能力。认知系统所做决策基于证据，并且根据新信息、成果和行动持续演变。这些系统所做的决策是没有偏见的；然而，人类需要某些标准才能真正信任它们的决策。目前，认知计算系统更多地扮演顾问的角色，它们向真人用户建议一组选项，而最终决策由真人用户做出。(见案例研究：认知计算解决方案帮助支持决策并提高患者治疗质量。)对认知系统决策能力的信任取决于查询能力和追踪能力(以审查为何做出特定决策)，也取决于系统响应的最高置信度分数。置信度分数是由系统生成的定量值，代表了对多个选项进行评估后得出的最终决策的优点。6发现 － 发现是认知能力的体现。这些系统可以发掘即使最聪明的人类也难以发现的洞察。发现涉及到寻找洞察和连接，以及理解全球范围内可用的海量信息。由于数据不断增长，市场对系统提出的明确需求，即帮助比人类自身更有效地利用信息。7 尽管仍处于初级阶段，但某些发现能力已经突显，而且未来应用的价值主张非常有吸引力。这一能力在某些具体领域已经取得了进展，例如在科学资料非常充足的医疗研究领域。8 (见案例研究：认知计算解决方案支持医疗研究的新发现和洞察。) 7案例研究认知计算解决方案帮助支持决策并提高患者治疗质量WellPoint公司是美国最大的健康福利公司之一，通过其覆盖全国的网络提供了多项健康福利解决方案。利用率管理护士要花费40%到60%的时间对传真或邮件信息进行汇总，以根据基于证据的药品和WellPoint医疗政策而决定批准还是拒绝对程序的请求。对于复杂决策，患者通常要等待临床部门审查几星期，而且可用证据或者及时处理能力的缺乏可能延误治疗或导致错误出现。另外，医疗专业人员很难跟上医疗知识的快速进步。为了应对这些挑战，WellPoint实施了基于IBM Watson的认知计算解决方案，为预授权流程提供决策支持。该解决方案通过在复杂医疗数据和人类与自然语言的上下文中解析含义和分析查询命令而提供建议，包括医生的单据、患者病历、医疗注释和临床反馈。随着解决方案不断学习完善，它的结果会更加准确。即使护士必须对请求进行更多的研究，Watson汇总信息并以易读的结构化格式提交信息的能力可节省大量时间。提供决策支持能力并减少书面工作能够使临床医生将更多时间用在患者身上。9 8您的认知计算未来案例研究认知计算解决方案支持医疗研究的新发现和洞察著名的健康科学大学 － 贝勒医学院持续寻找创新方法实现医学研究的进步和加速。目前，研究专业人员测试假设并得出结论需要几天到几年的时间。典型情况下，研究人员每个月阅读大约23份科学论文，这使得人员不可能处理持续增多的科学材料。贝勒医学院的生物学家和数据科学家在贝勒知识集成工具包(KnIT)中采用基于IBM Watson的认知计算系统以加快研究，发现模式，并且使发现结果更加精确。系统经过训练，能够像真人研究专家一样“思考”，可以发现洞察，以可视化方式呈现各种可能性，并且更快地验证理论。通过利用这个解决方案，研究人员识别出了修改p53的蛋白质，这是一种与许多癌症相关的重要蛋白质，可最终在短短几个星期内提高药物和其他治疗方案的功效。该解决方案分析了关于p53的70,000篇科研文章，预测了打开或关闭p53活动的蛋白质 － 如果没有认知能力，研究人员需要几年时间才能达到这一成就。从而，癌症研究人员可以增加多个新的研究方向。10 9认知计算演进社会 • 对更智能的机器和移动设备接入能力的巨大需求可促进人们对技术的了解和接受。 • 对隐私泄露和机器执行人类作业的担忧可能是一种阻力。技术• 先进的智能设备将有助于更好地了解实体上下文，并提高可用信息主体的可靠性。• 对扩展能力的更多需求将推动新架构和范例的出现。政策• 更广泛的接受需要修改政策(例如数据共享)，并制定新的政策(例如决策追踪)。• 担忧、不确定性和怀疑可通过新政策而消除(例如数据安全和隐私)。技能• 认知计算需要独特的技能，例如自然语言处理和机器学习。• 关键技能的更高可用性对于能力的演进和采用至关重要。认知• 认知和期望必须良好地管理。 • 对风险和期望的不切合实际的认知可能导致第三次“AI寒冬”。信息• 未来系统的多样化和扩展能力将快速进步，能够应对信息的增长。• 信息爆炸可推动演进和接受率。图2.六种力量影响认知计算的演进资料来源：IBM商业价值研究院分析。认知计算的未来演进认知计算的未来 － 包括它作为一项技术如何进步以及在公共和私人领域中的采用率 － 将受外部力量以及技术演进路径和趋势的重大影响。六种主要推动力六种力量将影响认知计算的未来，并且影响其在公共和私人领域的采用率。“数据共享程度有可能影响认知计算解决方案的采用；然而，技术方面也很重要。政策可明确影响技术，但希望在于认知能力仍将向前发展。”Manuela Veloso博士，卡耐基梅隆大学计算机科学教授 10您的认知计算未来社会 － 在社会层面有两个相反的推动力。其中一个将推动技术的发展，因为对更智能的机器的需求会越来越大，而且对于通过个人移动设备接入这些机器的渴望也逐步提高。通过移动设备实现的这种更高的接入能力和认知能力的需求有可能增强人们对技术的了解和