发布于：2018/5/31 9:09:16 | 506 次阅读
不久前，据 The Register 报道，有 IBM 内部消息人士透露，Watson健康部门要解雇了大约 50% 至 70% 的员工。
这对IBM来说是一个非常糟糕的消息，这些年IBM大力宣传“认知计算”，而Watson 健康就是这其中的标杆项目。如今Watson健康大裁员，基本就是宣告IBM这些年的努力基本失败了。
IBM作为最早将AI技术推向市场的企业，我们可以从Watson健康的失利，来看看目前AI落地的一些痛点。
1、缺乏有效的评估标准
关于Watson健康我们可以在网上看到各种评论，有些人评价其为“笑话”，也有人认为其技术先进性不可否认，在各种说辞中大家莫衷一是。
这里面当然很大一部分原因是因为IBM为了宣传自己的产品，通过媒体、广告等手段混淆了大家注意力。但业界缺乏统一的基础测试，使得AI产品无法量化评价，是问题的本质。
其他的行业，无论广告怎么宣传，行业里自会有其自己的标尺，通过基准测试，大家总可以大概分个高下，但在AI行业，除了图像和语音以外，公认的基准测试根本不存在。
在李飞飞建立ImageNet图像测试集之前，在图像识别领域，也没有统一的评测标准。这就很难定量的评价各种算法的优劣。
我们可以看到，自从ImageNet数据集成为行业基准测试的标准后，极大的推动了图像识别领域的发展。图像识别很快成为人工智能领域发展的最快的领域。
这里面自然有算法的适用性问题，但建立统一的评测标准，让行业可以定量分析算法的有效性，确实对整个行业是有极其重大的意义的。这也是李飞飞在人工智能界如此受人尊重的原因。
我们再回过来看，在医疗健康领域，虽然IBM耕耘多年，但几乎没有发布任何行业公认的测试结果，或者自己制定一套严密的评测体系供外界参考。
反过来，IBM通过各种非学术渠道，大肆宣传自己取得的成果，导致人们对其期望过高，但在应用中又无法验证其有效性，这种落差很容易给人不信任感。
2、没有良好的商业模式
商业模式，对于技术变现来说至关重要，但IBM并没有给其AI产品找到合作双方都接受的商业模式。
IBM的商业模式非常古板，即通过技术服务合同锁定客户，然后派遣人员去合作伙伴那边进行项目实施。
这种合作模式一般适用于传统的IT项目，由于目标明确、需求清晰，投入产出相对可预计，合作双方都可以将自己的投入控制在可控的范围内。但是目前一些AI项目实施其投入规模巨大，但其收益却无法衡量。
以的IBM和MD Anderson癌症研究中心为例，据报道MD Anderson向IBM支付了3900万美元的费用，但该报道同时指出：“使用过 Watson的医生都不愿谈及此事。”像此前条所说，AI带来的好处，无法量化，以至于昂贵的AI其结果完全无法评估。
另外一个案例是IBM和新加坡政府的合作，根据钛媒体的报道，当时在试验的时候，其治理交通的情况获得了肯定，但后期如果投入真实运营，新加坡交通管理部门需要首先缴付巨额的支出，巨大的成本让相关部门望而却步了。
由于云计算的兴起，现在的IT服务我们已经逐渐向按需付费转变，越来越多的企业不愿意为不确定的效果性的支付巨额的固定费用。AI服务需要找到类似的模式以便取得客户的信任，以传统合同绑架客户的模式肯定不是未来。
3、缺少有效的行业模型和训练数据
我们知道，现在AI计算需有成熟的行业应用模型，并通过大量的经过标注的数据对系统进行“训练”才可以真正的投入使用。
而很多时候这样的模型和数据都是非常稀缺的。
在福布斯的对IBM沃森的报道中我们也可以看到这种困局：
“沃森需要几个月时间进行繁重的训练，而们需要给该平台饲喂海量条理清楚的数据，以使其能够得出有用的结论。对于沃森系统来说，‘条理清楚’的要求很难达到，因此未经整理过的数据一般都用不上。结果，沃森用户不得不雇佣咨询团队，对数据集进行改进整理，既费时又耗钱。”
为了给沃森健康提供数据支持，IBM在近年进行的大量的收购，这些公司很多为医疗数据分析和解决方案的公司。这包括2016年斥资26亿美元收购的医疗数据公司Truven、2015年斥资10亿美元收购的医疗影像公司Merge以及同样在2015年收购的医疗保健管理公司Phytel。
但即使如此大的投入，IBM似乎还是没有获得太多高质量的数据，其训练的AI表现并部尽如人意。福布斯报道援引评论道：“的机器学习算法通常不能提供足够的敏感性、特异性和精准性，而这都是临床决策所必需的。”
此前收购的医疗数据和服务公司人员正是这次裁员的主要部分，也侧面证明了他们并没有给IBM带来太大的价值。
IBM的沃森是AI产业化最早的先驱，其遇到的困境也是整个产业所面临的困境。
新生的AI企业，需要克服这些困境：建立行业认可的评价标准;推出更加灵活的实施方案，控制企业成本;建立真正的行业应用模型并获得海量数据进行训练，得到可用的方案。完成以上这些点，才能真正让AI从概念走向应用。
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