作為IBM的首席創(chuàng)新官，Bernard Meyerson博士的工作就是觀察未來。IBM花了250億美元來收購和完善Watson系統(tǒng)，那么這樣一個花費(fèi)高昂的系統(tǒng)，最大的用處是什么呢?
Meyerson表示：“它最頂級的用處，就是準(zhǔn)確預(yù)測未來，讓你能夠從根本上改變歷史的進(jìn)程。因?yàn)樗軌蝾A(yù)知即將發(fā)生的事情，讓你有機(jī)會在不喜歡的事情到來之前改變它的發(fā)展路徑。你可以減輕或消除負(fù)面的結(jié)果，讓事情往積極的方面發(fā)展。”
他給了幾個例子來作說明。
挽救生病的早產(chǎn)兒
救治生病的早產(chǎn)兒最困難的部分，在于他們的免疫系統(tǒng)沒有發(fā)育完全。感染了嚴(yán)重疾病的早產(chǎn)兒，往往無法在早期表現(xiàn)出癥狀，提前給醫(yī)生和護(hù)士發(fā)出警告，而關(guān)鍵癥狀很可能在他們生病逝去的前一刻才表現(xiàn)出來，那時(shí)救活的幾率就很小了。
IBM Watson與多倫多的一所醫(yī)院合作，分析大量因感染而死亡的早產(chǎn)兒數(shù)據(jù)，試圖找出早期可觀察的警示信號。他們發(fā)現(xiàn)，通常在死亡前24小時(shí)開始，這些嬰兒的心率開始偏離正常值。
這一結(jié)果就可以給醫(yī)院很大的參考，未來醫(yī)院可以監(jiān)測心率，一旦發(fā)現(xiàn)異常，就能有足夠的時(shí)間利用抗生素讓嬰兒顯示出明顯的感染癥狀來。
防止飛機(jī)從天上落下來
人們的生命系于重要的機(jī)械系統(tǒng)上，比如乘坐飛機(jī)等交通工具出行、大型機(jī)械為城市居民供能等。傳統(tǒng)機(jī)械操作員往往是進(jìn)行定期的維修工作，并寄希望于在維修日到達(dá)之前，這些機(jī)械不會突然崩掉?，F(xiàn)在，這些機(jī)器安裝了成千上萬的傳感器，來提供早期的失誤預(yù)警。
但問題是，通常“高危預(yù)警”是累積到一定等級才會發(fā)出，通常累積到二級、三級或四級事故。
但如果人工智能可以從低等級事故癥狀中偵測出一定的模式，它就可以在事故發(fā)生的一周或兩周之前預(yù)測出問題，那么工作人員就可以提前把正在服役的設(shè)備挪出來，及時(shí)進(jìn)行維修。
這一點(diǎn)在大型設(shè)備維護(hù)方面是很重要的，不像把一個街邊的摩托車拖走維修那么簡單，“如果是飛機(jī)飛行過程中，或用來產(chǎn)生百萬瓦特電力的大型的風(fēng)力渦輪機(jī)，突然失靈了，這個問題就大了”，Meyerson說道。
防止銀行詐騙
2013年2月的某天上午，幾名黑客在阿聯(lián)酋的一個銀行開了幾個新帳戶，并且辦理了幾百張ATM卡。他們將詐騙來的4500萬美金轉(zhuǎn)移到這些賬戶里，隨即在當(dāng)天下午讓散布世界其他地區(qū)的共犯將這些錢提現(xiàn)。
雖然之后這些詐騙犯被捉住了，但Meyerson認(rèn)為人工智能可以在一開始就預(yù)防這樣的事情發(fā)生。
人工智能系統(tǒng)的一個特點(diǎn)，就是通過觀察來學(xué)習(xí)正常交易是什么樣的。“當(dāng)事情偏離了正常模式，比如全球同時(shí)發(fā)生某些賬號的大量提現(xiàn)，那么系統(tǒng)將立馬鎖住這些賬號的活動，它不會讓這樣的事情繼續(xù)發(fā)生“，Meyerson說道。
他認(rèn)為，這樣的銀行詐騙案，顯示出商業(yè)需要用智能系統(tǒng)保護(hù)自己，來對抗全副武裝的網(wǎng)絡(luò)罪犯。
“在我們所處的這個時(shí)代，如果你沒有一個智能自主認(rèn)知系統(tǒng)，那么你面對的是令人絕望的一邊倒的戰(zhàn)斗。因?yàn)閴娜苏谑褂梅淙菏焦?，這需要大規(guī)模的迅速應(yīng)對，單靠人力是無法對抗的。”
