IBM展示Watson實戰應用 Bluemix普及人工智能應用

企業轉型往往經漫長掙扎，隨著雲運算流行，不少IT企業必須求變。過去兩年，IBM逐漸轉向以數據分析、雲運算、認知分析為業務核心。最近，IBM在2016年行政人員峰會上，展示了認知運算如何改變未來企業營運。

從2005年起，IBM動用超過160億美元，收購35家商業分析和預測業務以求轉型。然而，IBM收入亦十六個月連續下趺。IBM中國香港有限公司總經理戴澤棠說，，IBM視收入下跌為轉型期間的代價。2013至2015年，IBM分析業務、雲運算、IT安全、社交媒體、以服務形式向客戶提供運算業務，佔收入從22%增長至33%，顯示業務踏入正軌但是，IBM最大寄望仍然是雲運算和Watson認知運算。2014年，IBM成立了Watson業務集團推動認知運算，同時發展PaaS平台Bluemix，開放了Watson的API供第三方開發之用小題：雲運算普及人工智能

雲服務和認知運算正逐步發展成IBM的業務重心。戴澤棠說，雲運算和認知運算，實際上是一體的兩面。IBM通過Bluemix的PaaS，以API形式向開發人員提供認知分析的功能，認知運算又反過來，推動了Bluemix的業務擴展。

通過API提供不同運算能力，已成為雲運算發展方向。Amazon屬下AWS就以眾多API，吸引成千上萬始創企業，成為最大公共雲。IBM策略是發展混合雲，企業結合私有雲，可適當時則借助公共雲，或以雲服務加快服務推出市場，並增加業務靈活性。IBM也通過多項收購，加強公共雲SoftLayer，最近收購 Cleversafe，加入物件存儲存，又大力發展Bluemix上服務，客戶可以用公開標準開發應用，並連接到Bluemix上的Watson應用，甚至開發出新的商業模式。

Watson發掘非結構數據價值 

Watson可處理極大量非結構性數據，並發掘出其中的意義。Watson可閱讀文獻，甚至聽取對話或從社交媒體的留言，解讀其中意義；例如Tone Analyze API可參透字裡行間情緒，分析與服務人員對話，是否有不滿或者負面反應，及時作出補救。企業可通過Bluemix，分析企業內或外的非結構數據，結合人工智能找出數據背後的意義。

目前，Bluemix預計年底前會有多達50種Watson API。IBM又與多家公司合作透過Watson改善營運；包括與本港利豐集團合作，上海成立「利程坊」（Explorium）消費實驗室，以認知技術來分析消費者行為。消費者愈來愈利用流動和社交媒體，與品牌建立關係。利程坊建立的實驗室，可讓消費品牌實驗以嶄新的技術，與消費者建立關係，並測試新的零售技術。IBM向利豐集團提供零售技術及分析功能，以Bluemix上的IBM Presence Insights技術，透過顧客於店內位置及移動數據，甚至和家人之間互動，推送不同優惠和信息，並測試其效果。

Watson助設計癌症療程

目前全球約只有1%應用，運用認知運算技術。但隨著IBM開放愈來愈多Watson人工智能在Bluemix平台上，更多應用可結合認知運算幫助決策，甚至作出預測推斷客戶行為和市場走勢。Watson能夠閱讀文件，理解內容，不斷改善答案的準繩度。Watson也可辨認圖像，甚至協助放射科醫生閱讀掃描影像。

戴澤棠說，Watson Health已收購了多家著名的健康資訊公司；包括Phytel、Explorys，醫療影像公司Merge Healthcare等，上月再以二十六億美元收購全球最大醫療數據庫之一Truven Health Analytics。

IBM大數據及分析副總裁Paul Zikopoulos說，機器學習結合雲運算，可將數據分析普及化到一般的員工。Watson已應用於癌症診斷，IBM與美國Memorial Sloan Kettering合作，訓練Watson解讀病歷，設計針對病人的療程。「即使同一種癌症；亦有多種不同治療方式，效果因人而異；根據特有病徵治療，可望增加痊癒機會。Watson憑病人病歷，結合大量癌症診斷紀錄和治療數據，向醫生推荐針對性療程。」

普及人工智能助前線決策

Zikopoulos說，通過機器學習，可從歷史數據，推斷出最可能因果關係。「IBM機器學習分析了「鐵達尼」號沉船事故記錄，從數據分析研究沉船中最大生還機會的乘客，原來跟年齡性別沒有關係（不少人以為，小孩和女性的生存機會較大），分析結果是客艙位置愈低，死亡風險愈高，顯然缺乏時間逃生所致，其他因素都屬次要。」Watson可從沉船事故記錄，推斷出原因，預測同樣情況下的結果。

以往，預測分析要靠數據科學家先行整理統計，再建構預測模型（Predictive Model），或者以試算表作情景分析。類似預測模型，已大量應用於保險等數據分析，處理索償和推斷欺詐行為。金融機構也從客戶數據，發掘業務機會和客戶償還貸款能力等。

Watson助消費品牌開拓產品

但是掌握分析和建立模型，往往只能靠少數數據科學家，以至預測分析往往只供高層人員，甚至是董事局會議審閱。Zikopoulos說，Watson最終可讓前線人員直接用日常語言詢問系統，從數據馬上得悉如何作出建議。客戶代表可利用日常語言與數據互動，毋須技術背景。他說，IBM將普及化商業分析和預測，協助前線人員作出決策。Watson甚至可自行閱讀索償文件和醫療報告，判斷賠償個案是否需要跟進，甚至會上網尋找有關事故新聞報導，協助判斷。

新加坡DBS銀行亦與IBM達成協議，以Watson幫助前線人員執行財富管理業務，向客戶度身作出投資建議。DBS bank技術及營運執行董事David Lynch說，人工智能掌握日常語言，有機會改變銀行的營運模式。客戶與銀行的往來，可以認知運算改善體驗。

Watson也進入了消費市場，Watson也可結合物聯網（IoT），從穿戴式設備蒐集數據，比對不同用戶的運動模式和效果，向想法最接近的用戶作建議。IBM與運動品牌Under Armour合作，通過穿戴式設備所獲的數據，比較其他用戶行為，再加入環境數據，度身訂造運動和飲食等建議，以求達到特定健身目標。

市場上甚至出現了Watson認知運算玩具；一家眾籌企業Elemental Path，正計畫推出認知玩具Cognitoys dino小恐龍，能跟兒童對答、講故事、問答遊戲，甚至說笑話。Cognitoys dino的應對，還自動隨主人成長改變，堪稱得最人工智能的玩具。