IBM 硬件部门主管：要以认知运算找出资料大海中的黄金

在一片云端、big data 的风潮下，不少公司在思考可以怎么利用这些技术。但是在一大堆资料当中，怎么找出对企业营运有帮助的资料呢？IBM 提出认知运算 congnitive computing，来解决企业的疑虑。今天有幸请到 IBM 硬件系统部销售总经理史蒂芬．兰诺 (Stephen Leonard)，来谈谈认知运算是什么，公司如何运用。

兰诺首先说明认知运算是什么，他举了资料为例子。在日常看到的资料，有一种我们称为黑暗资料的类似，占所有资料 90%。这些黑暗资料不只是没结构化的资料，还有电脑不知道资料的意义，也就难找出对人有意义的资料，因此需要认知运算，IBM 就是打算带给企业的方案。

像是天气预报所需要的资料就是很好的例子，有不同层级的资料，像是卫星云图、观测资料，要如何做出还算准确的预测就是门大学问。另外，在医疗照顾上，华生系统变成 Watson Health Care，协助医生整理文献，做出更精准的判断。另外在能源、物流方面，认知运算也能够协助找出更省时间更节能的选项。

美国的影集疑犯追踪 (Person of Interest)，剧中角色以电脑系统预测那里可能有犯罪发生，再采取行动；或是比较负面的状况、黑暗的未来，像是电影关键报告中预防犯罪系统被奸人所用，主角因而被陷害。我想我们都需要防范可能的黑暗面，并且乐观期待对人类生活有帮助。

认知运算想做的跟 big data 很像，但是兰诺认为差很多。他解释说认知运算能用的资料比起 big data 范围大，毕竟要做决策，只要掌握关键资料，与资料量大小未必有关。另外，资料还有分结构、非结构的问题，必须找出关连，可能会需要符合 big data 的资料集，但并不是一定要。

尽管从资料收集到帮助人做决策，一直是不少公司想要发挥的地方。新创公司纷纷以创新技术，希望能迎合先机。大公司除了其深厚的研发底子，也能够以银弹攻势收购小公司取得技术。尽管大家已经被推陈出新的名词所迷惑，IBM 提出认知运算来包装他们提供的方案，协助客户用在公司营运运用，不只收集资料，还能更快做出决策。