本文是Watson系列文章的第一篇。介绍了Watson在医疗行业的应用场景和人工智能的发展。

医疗行业信息量巨大，给行业发展带来了很大的难题。对于每一名患者，其个人历史、病例和临床医疗信息都需要考虑，医生和保险服务提供商在做出决定前需要处理大量信息。这往往是非人力所能及的。不过对于Watson来说，却轻而易举。IBM的人工智能计算系统Watson能够处理自然语言问题，深入挖掘数据，提供答案。

Watson可以在三秒钟之内，针对具体的问题，筛选相当于100万本书的数据量，分析相关信息，最终提供准确的答案。医疗保险商WellPoint和IBM已经合作两年了，它需要在线上和三千多家医疗机构联系，实时提供患者信息和治疗方案。

WellPoint负责医疗IT战略的副总裁Elizabeth Bigham表示：“我们把Watson训练成能像护士或医生一样思考的机器。它从使用者接受问题，寻找医疗措施，将其与使用者的问题相匹配，确认患者身份，了解患者需求，最终生成推荐方案。”

Bigham认为，Watson改变了医疗领域的游戏规则。其他公司也在开发基于Watson的应用，为患者提供个性化的饮食、锻炼和预防方案，比如软件初创公司Welltok。

Watson不止应用在医疗行业。IBM在一月份刚刚成立了Watson业务部门，希望在金融服务、旅游、电信和零售等行业中推动IT的进一步消费化。IBM对这一新部门投入了1亿美元的费用，用于资助第三方软件开发者。其中，Welltok获得了2200万美元的投资。IBM还在云端提供了Watson云服务，允许软件开发者访问Watson的API，构建新的认知计算应用，Welltok就是其中之一。其他还有基于Watson的“smart adviser”自服务应用，它能够理解自然语言，阅读并理解文本，还具有机器学习的能力，比如虚拟个人助手。另外，为在线零售设计软件的公司Fluid正在开发一种应用，可以基于自然对话的信息进行产品推荐。有了它的帮助，与iPad等智能设备对话也能达到和店员对话同样的效果。

计算时代的变革？

IBM十分推崇认知计算，他们认为认知计算能够模拟人脑、具有学习和理解文本的能力，不同于一般的工具，它能够为计算带来真正的变革。

这虽然是IBM官方的说法，但也得到了一些专家的认同。调研公司Opus创始人兼高级分析师Dan Miller认为这项技术将“改变游戏规则”。

他表示：“IBM向人们展示了深度计算，比如快速理解和识别话题，辨别反讽和讽刺。它打破了传统方法的限制。众所周知，如果系统能够识别具体的问题或领域，它就能更快、更好地给出答案。这就是IBM正在努力实现的。”

在医疗行业，数据量每五年就会翻一番，要收集一个医疗诊断需要的数据，医生至少需要二十分钟。而认知计算几秒钟就可以实现。

Bigham表示：“Watson让我们变得更有效率，能够更快速地获得答案。同时，它也保证了医疗政策和法规应用的一致性。

IBM也和制药企业开展合作，了解药物的相互作用。新的Watson“Discovery Advisor“服务，能够在上百万的文章、论文和研究中建立联系，药物研究人员以前可能要花费几个月才能得出研究结论，有了“Discovery Advisor”，只需要几个小时的时间。

人工智能

认知计算并不是一个新概念。在六十年代，人工智能曾是个很热门的话题，那时计算机科学家提出要构建像人脑一样智能的系统。八十年代，从Symbolics、Lisp Machines等公司涌现了一批“专家系统”、和针对人工智能处理程序的大规模并行处理超级计算机。但这些仅如昙花一现。包括IBM在内的其他一些大型计算机厂商，也致力于实现机器的智能，不过它们的关注点在于解决科学问题，比如建立全球变暖模型、构建人类基因组计划，这些只需要强大的计算能力，并不需要机器具备认知能力。

IBM负责Watson系统销售和市场运营的副总裁Steve Gold表示，今天，处理能力和存储已经不再是问题。2011年，Watson首次诞生的时候，它运行在90台服务器和20TB容量的硬盘上。现在只需要9台服务器，但性能却提升了20倍。

而认知计算还在不断向前发展。

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