IBM Watson为什么会失败？
17世纪初，活跃在南中国、东南亚，以及爪哇群岛的日本商人相信，他们的武士刀买卖即将成为天底下最强盛的军火贸易。
当时混战中的中南半岛贵族与城邦，纷纷拿出真金白银购买远道而来的日本武士刀。在暹罗，一把日本武士刀要卖到四两白银一把，是本地长刀的五倍。靠着强大的铸刀技术与远洋船队，日本商人似乎看到了一个新的时代。
不长时间之后，西班牙火绳枪出现在了亚洲市场上，也卖四两银子一把……
这个悲催的故事告诉我们，当你以为已经站到时代之巅的时候，说不定时代已经准备好了恶搞你一把。
当然本文不是想讨论武士刀，而是想聊一个非常著名的ai项目：ibm watson。
2011年的时候，ibm的认知计算系统watson横空出世，在问答节目中首次击败了人类。随后身价大涨的watson逐渐成为了ibm，乃至全球ai项目的代表。那个时候没有deepmind，没有智能音箱，没有深度学习框架——只有watson——一个新时代似乎就要开始了。
随后，上边说的那些东西都有了。
关于watson最近的新闻，是不久之前媒体爆料watson健康部门要解雇了大约 50% 至 70% 的员工。而大伙显然已经见怪不怪了，因为这件事是建立在ibm五年来收入连续下滑、持续裁员、股东回报率不到 0.1%的背景上。
watson这个顶着万千光环的宠儿，到底是怎么走到“人人喊打”的地步的？
尝试回答这个问题前，我们必须纠正这样一个认识。很多分析者认为，ibm watson的四面楚歌，在ai行业中是一个很有代表性的问题：它展现出ai应用普遍面临的落地难题。
ai行业当然面临落地难题，但这个判断实在太片面化了，就像不能说日本武士刀的败退是兵器史的失败一样。watson的快速上升而长期下跌，恰恰都是因为它的独特性：过早地超前，然后又过早地落后。
一位不合时宜的带头大哥
还是回到2011年，在答题节目中赢得冠军的watson可谓意气风发。报纸的惊呼和资本市场的尖叫下，大众一时间似乎相信电影里的ai真的要来到世界上。
这种效果并不仅仅是因为一场答题比赛，还得益于ibm在新锐科技领域的几十年光环，再加上欧美市场对于问答系统这个产品形态的相信。
从八十年代开始，专家系统成为了ai复兴的主要产品形态。当时ai界普遍相信，未来的ai是搭建一个无所不能的专家，然后人类可以不断向其求教问题。这个梦想持续了几十年，最终被ibm证明了确实可以有一个ai系统，能够超越人类高手在问答比赛中的最好成绩，从而引发的舆论爆炸可想而知。
这个故事很像alphago的前身。但区别在于alphago仅仅是一种技术展现，deepmind和谷歌并没有打算直接用它赚钱。
但当时的ibm似乎相信，万能的解答体系真的可以进行商业化，并为之进行了海量的技术与团队收购，最终2014 年ibm 正式创建了 watson业务部，开始了商业化之旅。
很多人都知道，ibm的科学家们给watson背后的技术体系起了个名字，叫做认知计算。他们认为通过nlp、情绪识别、机器学习等方式，人类可以计算认知这种东西。也就是说可以从复杂的非结构化数据中找到事物背后的规律与真相。这个科学模式可以释放到各个行业中，发现各种商业、技术行为背后的金科玉律。
这个逻辑听起来很是那么回事，也确实在一些领域证明了其有效性。
于是我们看到有几年间，各种各样的机构与企业购买了watson的服务，尤其是在watson健康计划启动之后，很多医院与医疗机构希望借助这种新的技术来探究临床医学背后的秘密。
毫无疑问，在谷歌、亚马逊、facebook、微软、苹果这五大家族没有全面ai化之前，watson是世界上最受瞩目的ai项目，而且自始至终都是认知计算这个ai类别的代表。
只是随着机器学习和交互型ai的兴起，后起之秀纷纷爬上了另一条科技树。大家似乎都把认知计算这事给忽略了。
这事就有点尴尬了，前驱者披荆斩棘开出了一条大道，正意气风发的时候，发现后面本应该跟上的小弟们都从另一条路走了。独一无二的领先者，却成了独一无二的守旧派，这跟武士刀的故事何其相似。
进入18世纪之后，大规模的武士刀贸易已经没有竞品了——因为没有人玩刀了。
刀很锋利，但是战场不需要它
ibm的ai能力不强吗？恰恰相反，无论是在底层科技研发还是项目收购上，ibm对ai技术始终呈现出强大的吸纳能力。只是近两年随着ai的大规模崛起，ibm才开始逐渐在人才与新市场的争夺上失位。
相比于技术问题，真正引发尴尬的是watson在产品逻辑上的想当然，以及并不出色的市场口碑。
当然了，商业服务类的ai技术，到目前为止也没有决出真正的胜负。谷歌、亚马逊们的企业ai服务也一样经常被人吐槽。但watson的问题在于，它被吐槽难用的地方恰恰跟其他平台是相反的。
无论是企业服务体系还是医疗健康市场，我们都经常可以看到watson遭遇这样几种吐槽：
使用跟踪的激光雷达看得更远
嵌入式Linux设计:文件系统和引导加载程序
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MediaTek发布天玑8000 系列轻旗舰5G移动平台
为什么大家都喜欢用C语言编写操作系统
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打破旧有网络模式，正当其时
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吸锡器哪个牌子好用
业界首家性能和功耗领先的PCI Express Gen 5时钟和缓冲器
生成树协议将冗余链路自动切换为转发状态恢复网络连通性
当时混战中的中南半岛贵族与城邦，纷纷拿出真金白银购买远道而来的日本武士刀。在暹罗，一把日本武士刀要卖到四两白银一把，是本地长刀的五倍。靠着强大的铸刀技术与远洋船队，日本商人似乎看到了一个新的时代。
不长时间之后，西班牙火绳枪出现在了亚洲市场上，也卖四两银子一把……
这个悲催的故事告诉我们，当你以为已经站到时代之巅的时候，说不定时代已经准备好了恶搞你一把。
当然本文不是想讨论武士刀，而是想聊一个非常著名的ai项目：ibm watson。
2011年的时候，ibm的认知计算系统watson横空出世，在问答节目中首次击败了人类。随后身价大涨的watson逐渐成为了ibm，乃至全球ai项目的代表。那个时候没有deepmind，没有智能音箱，没有深度学习框架——只有watson——一个新时代似乎就要开始了。
随后，上边说的那些东西都有了。
关于watson最近的新闻，是不久之前媒体爆料watson健康部门要解雇了大约 50% 至 70% 的员工。而大伙显然已经见怪不怪了，因为这件事是建立在ibm五年来收入连续下滑、持续裁员、股东回报率不到 0.1%的背景上。
watson这个顶着万千光环的宠儿，到底是怎么走到“人人喊打”的地步的？
尝试回答这个问题前，我们必须纠正这样一个认识。很多分析者认为，ibm watson的四面楚歌，在ai行业中是一个很有代表性的问题：它展现出ai应用普遍面临的落地难题。
ai行业当然面临落地难题，但这个判断实在太片面化了，就像不能说日本武士刀的败退是兵器史的失败一样。watson的快速上升而长期下跌，恰恰都是因为它的独特性：过早地超前，然后又过早地落后。
一位不合时宜的带头大哥
还是回到2011年，在答题节目中赢得冠军的watson可谓意气风发。报纸的惊呼和资本市场的尖叫下，大众一时间似乎相信电影里的ai真的要来到世界上。
这种效果并不仅仅是因为一场答题比赛，还得益于ibm在新锐科技领域的几十年光环，再加上欧美市场对于问答系统这个产品形态的相信。
从八十年代开始，专家系统成为了ai复兴的主要产品形态。当时ai界普遍相信，未来的ai是搭建一个无所不能的专家，然后人类可以不断向其求教问题。这个梦想持续了几十年，最终被ibm证明了确实可以有一个ai系统，能够超越人类高手在问答比赛中的最好成绩，从而引发的舆论爆炸可想而知。
这个故事很像alphago的前身。但区别在于alphago仅仅是一种技术展现，deepmind和谷歌并没有打算直接用它赚钱。
但当时的ibm似乎相信，万能的解答体系真的可以进行商业化，并为之进行了海量的技术与团队收购，最终2014 年ibm 正式创建了 watson业务部，开始了商业化之旅。
很多人都知道，ibm的科学家们给watson背后的技术体系起了个名字，叫做认知计算。他们认为通过nlp、情绪识别、机器学习等方式，人类可以计算认知这种东西。也就是说可以从复杂的非结构化数据中找到事物背后的规律与真相。这个科学模式可以释放到各个行业中，发现各种商业、技术行为背后的金科玉律。
这个逻辑听起来很是那么回事，也确实在一些领域证明了其有效性。
于是我们看到有几年间，各种各样的机构与企业购买了watson的服务，尤其是在watson健康计划启动之后，很多医院与医疗机构希望借助这种新的技术来探究临床医学背后的秘密。
毫无疑问，在谷歌、亚马逊、facebook、微软、苹果这五大家族没有全面ai化之前，watson是世界上最受瞩目的ai项目，而且自始至终都是认知计算这个ai类别的代表。
只是随着机器学习和交互型ai的兴起，后起之秀纷纷爬上了另一条科技树。大家似乎都把认知计算这事给忽略了。
这事就有点尴尬了，前驱者披荆斩棘开出了一条大道，正意气风发的时候，发现后面本应该跟上的小弟们都从另一条路走了。独一无二的领先者，却成了独一无二的守旧派，这跟武士刀的故事何其相似。
进入18世纪之后，大规模的武士刀贸易已经没有竞品了——因为没有人玩刀了。
刀很锋利，但是战场不需要它
ibm的ai能力不强吗？恰恰相反，无论是在底层科技研发还是项目收购上，ibm对ai技术始终呈现出强大的吸纳能力。只是近两年随着ai的大规模崛起，ibm才开始逐渐在人才与新市场的争夺上失位。
相比于技术问题，真正引发尴尬的是watson在产品逻辑上的想当然，以及并不出色的市场口碑。
当然了，商业服务类的ai技术，到目前为止也没有决出真正的胜负。谷歌、亚马逊们的企业ai服务也一样经常被人吐槽。但watson的问题在于，它被吐槽难用的地方恰恰跟其他平台是相反的。
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