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【IBM Watson 變親民了！更易於 AI 落地化與效益評估】
說到人工智慧 (AI)，IBM 應該是最有資格評論的廠商之一；但這些年以來，一直有人質疑 AI 的落地化與實質效益。去年就曾傳出休斯敦安德森癌症研究中心 (MD Anderson Cancer Center) 以「未能有效降低醫院成本」為由，與 IBM Watson 終止合作 (http://compotechasia.com/a/____//2017/1212/37598.html)；近日，坊間又有 Watson Health 部門裁減人力的耳語不斷，再度引發業界對於按表操課的合約式服務、支出龐大卻難以量化投資報酬率、乃至非結構化資料處理的反思。殊不知，今年或將是 IBM 在 AI 史上的關鍵轉折。
IBM 指出，現代資料處理流程包括：資料預處理、神經網路 (NN) 的選擇、訓練過程、推理能力，在企業建構 AI 的過程中，最花時間的部分是準備及標記資料，其次是挑選參數及訓練資料，故 IBM 針對傳統的數據處理架構做品牌設計，協助用戶實現新一代具備 URLI (理解 Understand、推理 Reasoning、學習 Learning、互動 Interactive) 的智慧系統，未來將走向多雲、備份、雲端及儲存虛擬化，並推出專為「認知」工作設計、該公司首款基於 AI 的晶片 Power 9。
量子電腦 (Quantum Computer) 亦將為 AI 提供神助。有別於傳統每一個運算位元 (bit) 只能計算一個數值、只有 2 X N 種狀態的 0、1 二進序列運算，量子位元 (Qbits) 兩大創新精神是：疊加 (Superposition)——記錄 0、1 或 0、1 共存等三種類型，以及兩種元素互相「糾結」(entanglement)——2 X N 變成 2 的 N 次方，可同時表示多種狀態，尤其適合分子藥開發、交通調度、導航演算、化工研究、氣象預測等數據量大的複雜計算。
然而，AIoT 的發想能否落實，關鍵仍在效益；著眼於應用完整性，IBM 除了個別企業的自有服務，也大方將 Watson 等菁華服務開源共享，並針對一些第三方程式優化，將 IoT 平台疊加於 IBM 雲端平台上、包裝成 Platform on Platform 的「店中店」營運模式。中國大陸即透過此一 AIoT 智能化養豬，協助疫病防治、增加產能、把握豬隻發情期並提高配種率；而 Watson IoT 在工控和車聯網亦已有具體實績，微服務應用項目多＆專業顧問團隊是其最佳賣點。
延伸閱讀：
《智慧玩轉 IoT 之數位轉型：Watson IoT 讓 AIoT 微服務走入千家萬戶》
http://compotechasia.com/a/____//2018/0716/39419.html
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