來源：AI世代

　　IBM董事長及CEO羅睿蘭（Ginni Rometty）近期撰文，闡述了外界對機器學習技術最大的認識誤區。

　　以下為文章全文：

　　人工智能的崛起令人們對未來世界感到興奮和恐懼。一些科技預言家認為，我們將迎來人工智能“奇點”。在這一時間點，人工智能將帶來快速的技術發展。另一些人則擔心，自動化機器未來將反噬人類，摧毀我們。然而，如果你親自參與到機器智能的科學研究中，你就會知道，這是由誤導性表達帶來的錯誤觀念。

　　“人工智能”的說法出現于1955年，表達的是通用智能的概念。這一概念認為，人類認知來源于一個或多個基礎性算法。如果以同樣的方式對計算機進行編程，我們就可以創造出模擬人腦的計算機系統。

　　與此同時，其他研究者則采取了不同的方法。他們的方法從底層開始，試圖從逐漸增長的數據量中尋找模式。這被稱作“智能增強”。諷刺的是，這種并未嘗試模擬人腦的方法反而創造了當前的認知系統。智能增強帶來了許多現實應用，例如語言處理、機器學習和人機交互?！叭斯ぶ悄堋钡恼f法最終勝出，但實際上這是用詞不當。

　　無論將其稱作人工智能還是智能增強，這些認知系統，例如IBM沃森，都可以處理大量數據，從中進行學習，并以假設和推薦的形式展開推理。這樣的認知系統正在變革一個又一個行業，例如法律、醫療、教育和零售。腫瘤研究者，例如紀念斯隆-凱特琳癌癥中心利用這類系統去理解海量醫療數據，隨后分析患者的癌癥；梅西百貨利用認知系統向逛店的消費者發送個性化優惠信息；沃森正在與“Sesame Street”合作，開發用于下一代協作學習的認知教學工具；甚至時尚設計師、電影剪輯師和廚師也在將認知技術用于創意流程。

　　每天，全世界產生了大量數據，例如視頻、音頻、來自傳感器的信息、醫療記錄和電影片段等等。其中約80%是非結構化數據，對傳統計算機來說無法處理。這類計算機可以捕捉信息，但無法理解信息的意義。認知系統則可以做到這一點。

　　這些認知系統并不是自動化的，也不帶情感。這代表了一類新的智能，但與人工無關。它們強化了我們的理解能力，幫助我們更好地了解復雜的世界中發生了什么。

　　每個行業和機構的領導者都在加速數字化，接受數字化的產品、運營和商業模式。然而，在一切都被數字化之后，誰將是贏家？

　　答案很明確：將會是能以最佳方式利用數據的公司和產品。數據是我們當前時代最重要的自然資源，而認知系統是從大量、多樣化、快速變化的數據中發掘價值的唯一途徑。在自己吸收了大量數據之后，我歸納了如下的經驗法則：如果今天是數字時代，那么明天就將是認知時代。

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