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　　说到IBM最近的轶事，他们经过四年时间研发、人工智能与分析技术的结晶——Watson超级计算机在一档火爆的电视节目Jeopardy上击败了传奇的Ken Jennings和Brad Rutter，获得了“人机大战”的胜利。对于IBM Watson来说，这仅仅是一个开始，IBM表示未来Watson还能够帮助医生进行快速的诊断，帮助金融机构辨别欺诈行为，甚至还有我们现在无法想象的功能。

　　TT数据库网站更加关注的是IBM的分析技术，为了了解IBM在2009年收购预测分析厂商SPSS之后都做了哪些工作，我们对蓝色巨人的分析产品部门副总裁Deepak Advani进行了采访。

　　IBM在SPSS和预测分析方面投入了很多精力，那么这背后是什么力量所驱使的?

　　Deepak Advani:研究机构IDC的调查显示，在过去的五年时间里，人类所产生的数据量增长了10倍，而在接下来的10年中，这一增长将达到29倍。仔细想想数据增长的速度是惊人的，其中80%的数据是非结构化数据。目前，博客、SNS、呼叫中心记录以及电子邮件诸如此类的信息是非结构化数据的主要来源，你希望收集这些数据，进行分析，希望能够预测未来的趋势。这不是件容易的事，因为要硬件、软件服务的支持，而IBM能够帮助你做到这一点。那么最典型的一个例子就是你们看到的Watson在节目中的表现。Watson能快速检索上百万本书并使用自然语言处理，在三秒钟之内作出反应，这是非常值得IBM骄傲的事。我们现在做的是将这一技术运用到商业问题中来，这将是具有革命性意义的。

　　除了购买SPSS软件之外，您能对那些对预测分析感兴趣的用户提供哪些建议呢?

　　Advani：首先就是清楚了解人们对你品牌的口碑到底如何。你可以使用Google Trends工具或者订阅关于你的品牌的Twitter feed。这部分是完全免费的，听取别人的建议是很关键的。这就是第一步。我认为当你做到这一点的时候，整个世界的话题就打开了，而这时你并没有参与进去。慢慢地，你就会说，好，下一步怎么办?我如何才能加入到讨论之中?我如何利用这些数据，并创建模型来进行预测呢?

　　我们知道Sequoia Hospital是IBM的一个大客户，那么他们是如何使用SPSS的预测分析技术呢?

　　Advani：Sequoia医院使用SPSS和预测分析技术已经有几年的时间了，他们主要将技术运用在了心脏手术方面，而患者死亡率下降了50%。他们在心脏瓣膜移植手术方面是全美国业内知名的。为了做到这一点，他们收集了1万名患者的数据，当有新的病人入住时，系统会使用数据挖掘功能，告诉你该病人患有糖尿病，他的血红素过高，不适合进行心脏手术。还需要进行其他一些外科手术前的检查。医院还使用预测分析技术来降低风险，并提高诊断的质量。客户反映他们使用IBM产品提高了业务成果。

　　那么Watson超级计算机是否在将来会运用到医疗行业当中?

　　Advani:如果了解我们的Watson，那么你就知道它已经掌握100万本书籍并吸收2亿多页的知识。一个内科医生每月花去5个小时阅读新的技术周刊，并在信息的海洋中搜寻自己需要的知识。如果有了Watson这样的系统，它会收集所以非结构化的信息，再加上一个QA系统，它就能够为医生从上百万页的信息中提供他所需要的内容，这肯定会提升医疗质量甚至更好的效果。举个例子，你可以有针对儿科医生的Watson，它可以收集Harvard最新的研究成果，并针对特定的症状为医生提供帮助。

　　那么Watson在IBM未来的发展中扮演怎样的角色呢?

　　Advani:Watson目前并没有接入互联网，因此它所有的信息基本都是在本地硬盘上。那么IBM现在正在做的就是将Watson商业化，实现这一目标是有几个不同方法的。在这里跟记者分享这个信息是因为我们目前在市场上还没有相类似的产品。但是人们想到的第一种方法就是云计算，利用Watson来提供SaaS服务。你还可以想象一个mini版本的Watson，将它配置到更大的设备中并针对不同的行业进行定制。或者还可以上面两者相结合，但无论怎样，IBM还在进行不断地调研，从一个行业到另一个行业，从一种商业流程到另一种，我们希望能够将Watson的价值发挥到最大。

　　对于Watson接入互联网您是如何看待的?是否今后会与Google合作，推出基于Watson的搜索引擎或者QA系统?

　　Advani:IBM一直致力于为每一个行业提供商业软件与硬件设备。因此我们更多的精力是放在如何将Watson的算法和创新，连接到我们其他的产品中去，并为我们的客户解决更多的业务难题。我们现在专注的领域包括诈骗检测、风险控制、医疗、犯罪预防等。