「不仅如此，Watson 系统目前已经进入到 60 多个不同的职业领域，比如法律、教育、零售、服装设计、烹饪等，系统展示了人机交互和感应的能力，以及强大的自我学习和提升的能力。这些事情能够帮助我们的专业人士，非但没有剥夺他们的工作机会，反倒让我们的专业人士从非常复杂、繁杂、海量的时间消耗当中抽离出来，让他们有更多的精力专注人类更擅长的事情。」IBM 副总裁、大中华区首席营销官周忆介绍道。

会后，机器之心对 IBM 机器学习首席技术官 Jean-Francois Puget、IBM 私有云平台和大型主机 z 数据分析的全球研发总裁 Steven Astorino 以及 IBM 中国研发中心大数据与信息管理软件总经理朱辉进行了专访。以下为采访内容整理：

机器之心：Jean-Francois Puget 先生，可否介绍一下您的研究历程？在加入 IBM 后您的研究路线有什么转变？

Jean-Francois Puget：我在法国获得的机器学习博士学位，之后在 ILOG 做的则是业务优化产品方面的研究，并致力于高级分析以及数字优化领域的创新型软件产品的研发。2008 年，ILOG 被 IBM 收购后，我也随之加入 IBM 公司，事实上刚开始我加入 IBM 也在做算法优化，后来转向做解决方案机器学习的架构。那时，我意识到 IBM 推进的是认知计算而非机器学习，所以我开始抗议，不断给大家说我们需要机器学习平台，甚至还去跟 CEO 说了这件事，结果得到的答复是为什么你自己不搭建一个呢？所以我们组建了现在的团队，开始尝试做机器学习、开始专注于云，现在这成为了 IBM 的顶级项目。

IBM 机器学习首席技术官 Jean-Francois Puget

机器之心：您作为机器学习领域内的顶尖专家，对于认知计算、机器学习以及深度学习有着怎样的理解？

Jean-Francois Puget：IBM 一直致力于推进认知计算，它具备对非结构化数据的理解、学习、推理能力，这里的学习就是机器学习。深度学习作为机器学习的一种形式，刚开始并没有人在意。斯坦福大学发布了 Imagenet 之后，深度学习有了可以训练的数据集，atv直播，之后图像识别走入人们的生活，现在我们甚至有识别人脸或者实物的 APP，所以深度学习也成为人们热议的话题。它可能不是最好的图像或是声音识别技术，但是它正在变成最好的自然语言处理方法。对于人类来说，这确实是一个很大的进步，因为现在机器可以理解人们的意图，改变了人类与机器之间交流的方式。可是对于大部分企业，他们面临的问题并不是识别人脸，而是更倾向于商业运作比如获取数据。在这种情况下，atv，深度学习就不是那么有效了。其实我们也有在做深度学习这一块，也有相应的应用，不过很多情况下仅用深度学习是不够的。

机器之心：Steve Astorino 先生，您作为 IBM 私有云平台和大型主机 z 数据分析的全球研发以及 IBM 最新的机器学习平台和数据科学体验的研发领导者，能否为我们介绍一下 IBM 云平台的战略部署？

Steve Astroniro：对于公有云平台, 我们有 Bluemix，上面部署了各种认知技术服务，现在发展迅速已成为全球最大的公有云平台之一。同时，我们也努力为私有云平台增加领先技术。今年三月份，IBM 发布的一款提取 IBM Waston 的核心机器学习技术并且可以基于 IBM z system 大型主机私有云平台的 IBM 机器学习产品，就是非常好的一个例子。

IBM 私有云平台和大型主机 z 数据分析的全球研发总裁 Steven Astorino

机器之心：业界将机器学习技术部署于云平台举措频频，今年阿里云和腾讯云就相继推出了 PAI 2.0 机器学习平台以及 DI-X 深度学习平台。IBM 如何看待愈发激烈的行业竞争？

朱辉：IBM 的云平台是专门为企业而设计的，多年来专注于服务企业级客户，所以我们非常理解企业级用户的需求、面临的挑战以及他们的商业目标。在企业级的客户逐渐走向云化的路上，我们的客户以及我们都意识到私有云和公有云将来会成为并存的混合状况。目前，我们的友商也具备很好的能力，但是他们的基因决定了他们更专注于公关云上面的服务。而帮助客户逐步迈向私有云，进一步到公有云，则是 IBM 独有的。