IBM 硬體部門主管:要以認知運算找出資料大海中的黃金

作者 | 發布日期 2015 年 12 月 21 日 16:26 | 分類 網路 , 雲端 follow us in feedly
IBM-Stephen-Leonard

在一片雲端、big data 的風潮下,不少公司在思考可以怎麼利用這些技術。但是在一大堆資料當中,怎麼找出對企業營運有幫助的資料呢?IBM 提出認知運算 congnitive computing,來解決企業的疑慮。今天有幸請到 IBM 硬體系統部銷售總經理史蒂芬.蘭諾 (Stephen Leonard),來談談認知運算是什麼,公司如何運用。




蘭諾首先說明認知運算是什麼,他舉了資料為例子。在日常看到的資料,有一種我們稱為黑暗資料的類似,佔所有資料 90%。這些黑暗資料不只是沒結構化的資料,還有電腦不知道資料的意義,也就難找出對人有意義的資料,因此需要認知運算,IBM 就是打算帶給企業的方案。

像是天氣預報所需要的資料就是很好的例子,有不同層級的資料,像是衛星雲圖、觀測資料,要如何做出還算準確的預測就是門大學問。另外,在醫療照顧上,華生系統變成 Watson Health Care,協助醫生整理文獻,做出更精準的判斷。另外在能源、物流方面,認知運算也能夠協助找出更省時間更節能的選項。

美國的影集疑犯追蹤 (Person of Interest),劇中角色以電腦系統預測那裡可能有犯罪發生,再採取行動;或是比較負面的狀況、黑暗的未來,像是電影關鍵報告中預防犯罪系統被奸人所用,主角因而被陷害。我想我們都需要防範可能的黑暗面,並且樂觀期待對人類生活有幫助。

認知運算想做的跟 big data 很像,但是蘭諾認為差很多。他解釋說認知運算能用的資料比起 big data 範圍大,畢竟要做決策,只要掌握關鍵資料,與資料量大小未必有關。另外,資料還有分結構、非結構的問題,必須找出關連,可能會需要符合 big data 的資料集,但並不是一定要。

儘管從資料收集到幫助人做決策,一直是不少公司想要發揮的地方。新創公司紛紛以創新技術,希望能迎合先機。大公司除了其深厚的研發底子,也能夠以銀彈攻勢收購小公司取得技術。儘管大家已經被推陳出新的名詞所迷惑,IBM 提出認知運算來包裝他們提供的方案,協助客戶用在公司營運運用,不只收集資料,還能更快做出決策。

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