要了解IBM是否适合您的组织，你必须权衡公司的需求与IBM的优势。在技术方面，Banavar说，这些优势从Watson的语言能力开始。 “Watson有图像处理能力，语音处理能力，定期数值数据分析能力等等 ，我们有全面的覆盖，”Banavar说。 “但是，如果你问我什么是真正独特的，也许是最先进的。是语言处理。 谈到业务时，IBM的AI实力来自三个关键要素：IBM研究，收购实力和顾问。

　　IBM 研究院可能不会总是产生突破，但它确实给公司带来了独特的优势，Gualtieri说。 “这样做的优势是，世界上最大的公司 ，也就是IBM的目标客户，都想要这个优势，”他补充说。

　　收购合适的公司以扩大IBM的产品组合的能力是关键， Banavar指出，该公司还利用开源库和工具包来利用神经网络，字嵌入等新技术。 除了研究实力和收购预算之外，IBM还有一个庞大的顾问网络。据Patience说，这是关键，“因为很多早期的机器学习机会都涉及采用把技术，例如机器学习算法，转变为增强的业务流程和应用程序。在这些方面， IBM的理解很好。

　　挑战

　　IBM面临的最大挑战之一是处理好人们对认知计算和AI等术语的期望。由于Watson面向公众的性质，特别是在它在Jeopardy获胜之后，这种情况更加复杂。 “每个人都认为我们正处在星际迷航的边缘，就像下周就会实现一样，”Gualtieri说。所以，IBM必须对AI的未来有一个宏伟和变革性的愿景，同时他们还必须保持消费者的期望，以便客户不后悔前进，Gualtieri指出。

　　关于安全和伦理问题，许多人都会同意Gualtieri的观点，那就是：技术“甚至还没有法子到安全和伦理问题值得人担心的地步“。然而，Banavar说，道德挑战仍然是IBM团队必须考虑的问题。

　　巴纳瓦尔说，必须解决的第一个关键问题是可解释性。例如，如果医生或财务顾问使用Watson做出决定，他们必须能够理解为什么Watson选择了一个特定的解决方案或一组选项。 另一个伦理考虑是偏见。使用机器学习系统，模型是用训练数据构建的，但是数据必须忠实地代表你想要建模的东西，它可能有偏见，Banavar说。因此，选择适当的训练数据集是最重要的伦理决定。

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　　（责编：WF）

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