IBM的沃森是21世纪最吸引人的新技术之一，也是"认知计算"这一新类别最突出的例子，它以一种戏剧性的危险出现在现场！在2011年获胜，现在已经被各种商业和医疗机构采用。几个月来，我一直在与那些在相对早期就签署了沃森协议的公司和组织进行交流。由于大多数最早采用该技术的人都是医疗机构，所以我将在本专栏中重点介绍该行业。我采访的组织包括纪念斯隆·凯特林癌症中心（MSKCC）和德克萨斯大学安德森癌症中心（MDACC）、梅奥诊所、韦尔托克公司（CaféWell Health Optimization Platform的开发者）、LifeLearn（加拿大一家兽医产品和服务公司），还有一家选择匿名的健康保险公司。这些组织与Watson有着不同的官方关系（例如，MSKCC是合作伙伴/联合开发人员，MDACC是客户，LifeLearn和Welltok是Watson生态系统的合作伙伴），但可以肯定的是，所有这些早期采用者都是合作伙伴，从为早期Watson实现提供关键领域知识的意义上讲。沃森是开创性的。我采访的人（大多数人都是他们组织的沃森项目的监督员）对这项技术的热情是一致的——在某些情况下，甚至在工作了几年之后。自2012年以来一直领导该机构沃森项目的MSKCC肿瘤学家markkris博士评论道："这比我们想象的要复杂得多，花费的时间也多得多。Welltok的董事长兼首席执行官杰夫·马戈利斯（Jeff Margolis）在谈到其公司"沃森提供的CaféWell Concierge应用程序"背后的力量时说，"沃森很快从语料库（为其推荐提供信息的知识库）中学习，而且不会忘记。它具有空间意识和时间理解能力。"这是一项令人惊叹的技术，实时数据采集系统，"史蒂夫·艾伯茨博士领导着梅奥诊所的一个沃森项目，该项目将患者与临床试验相匹配，他说，"沃森能学到多少非结构化和结构化的知识，真是令人惊讶。""登月"不会很快发生。沃森早期的几个实现都是"登月计划"（moon shots）——雄心勃勃、复杂的项目，使用任何技术都很难完成。MSKCC试图训练沃森知道如何治疗肺癌，MDACC致力于提高癌症患者的护理质量（从急性白血病的解决方案开始），当然符合这个条件。MDACC实际上把它的项目称为"登月计划"，因为它的目标是建立一个名为MD Anderson肿瘤学专家顾问（OEA）的虚拟专家，该专家受过培训，不仅支持基于指南和专家建议的治疗决策，同时也分享mdanderson专家在管理特定类型癌症患者方面的经验，以最大限度地提高治疗效益和改善结果。换句话说，它的目标是分享临床证据和癌症护理的"艺术"。这些困难的项目花了一段时间来实施并不奇怪。MSKCC于2012年2月开始着手该项目，目前仍在进行中（尽管IBM已经根据MSKCC的培训向泰国和印度的医院提供了Watson肿瘤学顾问）。在某种程度上，这样的项目永远不会完成，因为癌症的新知识和已发表的内容总是在出版。华生可以继续学习这项技术。然而，一些组织在进行类似的月球拍摄时可能会有点动摇。雄心壮志需要时间。""人们问我为什么沃森要花几年时间学习肿瘤学，"IBM沃森业务部门负责人迈克·罗丁说但我问他们人类要花多长时间才能学会？与我们合作的肿瘤学领导者们花了几十年的时间来学习他们所知道的知识，因此对沃森来说几年时间似乎是合理的。"不仅仅是技术问题。在这些Watson实现的早期阶段，重点是使技术发挥作用。但这仅仅是认知技术支持实质性变革所必需的组织和业务变革的开始。正如MDACC领导沃森项目的Lynda Chin博士在电子邮件中所说：像OEA这样的应用程序如果不解决必要的网络基础设施、安全和监管控制、数据共享/访问/使用合同以及报销，就无法实现其预期的改善全球患者预后的效果，更不用说医学文化和临床采用了。只有通过解决这些非技术性的挑战，我们才能将OEA等技术转化为影响力。这就是创新与转型的区别所在……这就是它成为登月计划的原因。早期采用者付出了适应的代价，并希望获得一些回报。任何技术的早期采用都要付出代价，沃森也不例外。在这种情况下，数据可视化大屏，系统必须适应每个新的行业和知识领域，它所采用的。它必须学习肿瘤学、兽医学、健康等方面的知识结构。我们的研究人员对临床试验有一个直观的理解。但当IBM的工程师们把这些知识应用到沃森身上时，他们不得不要求做出许多澄清和更清晰的措辞，"梅奥诊所的阿尔伯茨博士说，"我们意识到我们的资格标准有时有点模棱两可。"当然，澄清这一切需要一段时间。但早期采用者希望获得一些回报，大数据查询，无论是金钱还是声誉。当然，对于后来的使用者来说，在这些领域雇用沃森会更容易些。沃森需要训练。一个相关的早期采用者问题是沃森需要接受培训。MSKCC的Kris博士和MDACC的Chin博士说，训练沃森和训练人类医学生没有什么不同。""这是一种学徒制的培训形式，需要数年时间——沃森必须学习很多微妙的东西，"克里斯博士说。在mdanderson，Watson程序员跟踪白血病临床医生，了解他们是如何说话和思考的。在兽医方面，LifeLearn的首席执行官詹姆斯·卡罗尔（James Carroll）说，"我们必须从教沃森什么是狗开始这一过程。"但是，训练沃森成为兽医似乎比培养一个人工智能的医学生要快一些；卡罗尔先生指出："在大约五个月的时间里，我们已经向沃森教授了大概的课程相当于四年的兽医医学学位。但我们不会就此罢休。"同样，对于那些在某一特定领域走在第一位的人来说，培训成本显然更高。语料库可能有问题。沃森最著名的能力之一是吸收和消化"语料库"——一个文本知识体，它可以从中学习做出推论。在有一个成熟的书面知识体系的领域，这可能是相当简单的。一些信息服务供应商——例如，LifeLearn与Wiley和Elsevier合作，汤森路透也向Watson提供在线内容——使得这一吸收过程变得更加容易。但是当所需的知识不在语料库中时，问题就来了。MSKCC的Kris博士评论道："我们今年批准了三种治疗肺癌的药物。它们都还没有出现在文献中。随着我们对每种癌症的生物学特性的了解，癌症及其变异的定义一直在被重新定义。科学的变化比出版的文献更快。"所以这不仅仅是给沃森一些短信。MSKCC和其他几个早期采用者不得不雇佣人类专家来创建许多问答对。例如，在LifeLearn，他们让70名兽医和兽医技师参与创建了超过55000对问答。在MDACC，肿瘤学解决方案旨在纳入"专家建议"，以解决知识进步速度与将其编入在线指南所需时间之间的差距。沃森本身已经变得更加复杂和有能力。当这些早期采用者开始使用时，只有一种类型的沃森——赢得《危险边缘》的问答应用程序！但现在这个系统是沃森旗下提供的大约32种不同的"认知API"（应用程序接口）之一。更多的人在路上。当我问这些早期采用者是否计划实现额外的api时，数据分析怎么做，大多数人只打算使用少数几个（MDACC说他们正在使用10个或更多）。一些组织对英语对话特别感兴趣。MSKCC对图像分析感兴趣，这在肿瘤学中有明显的价值。IBM说他们提供了解决方案架构师，他们可以帮助客户找出他们需要什么API。沃森最早的商业实现之一，是一家健康保险公司的治疗预批准应用程序，它不太适合Q&a应用程序。如果没有熟练的架构师，我们可能会在这方面看到更多的错误。目的不是自动化。与我交谈过的沃森早期用户似乎都不认为他们的应用程序会让任何人失业。MSKCC和MDACC的人类癌症申请将为肿瘤专家提供建议，但不会取代。在梅奥诊所，沃森将加快临床试验匹配的进程，并使临床医生和研究协调员在这一过程中更有效率和效率，但这不会消除他们的工作。LifeLearn的索菲也将扮演同样的角色。斯隆凯特林纪念馆的克里斯博士总结了早期沃森收养者的经验："这是真的，多线云主机，它将彻底改变癌症和其他类型的医疗保健。这是非常复杂的，在所有的癌症都治愈之前，我们永远不会完成。显然要花点时间来解决。毕竟，IBM花了三年时间才打败了Jeopardy！但我一点也不怀疑