作为首次举办行业峰会的科技媒体，机器之心在 5 月 26-28 日成功地举办了 GMIS 大会，吸引了 LSTM 之父&DalleMolle 人工智能研究所副主任 Jürgen Schmidhuber、香港中文大学教授杨强、微软人工智能首席科学家邓力等数十位行业专家前来发表主题演讲，还有包括 Intel、Nvidia、搜狗、iPIN 在内几十家人工智能公司设立展台向数万名观众展示了他们在人工智能领域取得的成果。
在本次 GMIS 大会的演讲环节我们欣赏到了不少名家带来的精彩演讲 Schmidhuber 教授的，比如《True Artificial Intelligence Will Change Everything》(人工智能将改变一切)让人脑动大开、畅想未来，也有不少今日头条这种实践派给我们带来的人工智能实战应用解析。不过最让我们感到震惊的是，人工智能创业公司 iPIN 的 CEO 杨洋在发表主题演讲《认知分析-透过机器重新审视商业本质》期间放出了豪言，他表示自己将赌上 1 个亿押注万达和 IBM Watson 的智能招商合作不能成功。
会后，我们很荣幸地与杨洋进行了一次专访，我们对其在发布会上所宣称的部分内容进行了求证，杨洋还对公众一直以来对 iPIN 这家人工智能公司的疑问进行了解答，通过本次访谈，你将深入地了解这一家敢跟万达和 IBM 豪赌 1 个亿的创业公司。
下面我们就进入采访环节：
关于您在 GMIS 大会演讲时提到的「如果 IBM 能帮万达解决智能招商就赔 1 个亿」，能否详细地讲一下这件事情？
杨洋：作为一个从事人工智能商业服务的从业者，我们明白什么叫「隔行如隔山」。今年 3 月底的时候，万达宣布跟 IBM 合作，主要开发用于万达的整体信息化智能化建设。虽然 IBM Watson 在商业认知智能这块有着非常雄厚的实力，但是在万达商业地产最核心的智能招商这个问题上，我觉得 IBM 短期内还解决不了。
我们都知道，每个商场都有大量的铺位，每个每位的平均租期为 1-3 年，对于一个商场来讲这样的租期长度可以说是流动性极大的，也给商场的运营管理方带来了很大的困扰。这个铺位租给谁，给出什么价位的租金才能让商场、商店、消费者获得最大的收益，这是摆在不少连锁品牌商场面前的大难题，而万达也希望 IBM Watson 能来解决这个难题。但我认为 IBM Watson 没法解决万达的这个问题。
强强联合的组合看起来很靠谱，但在智能招商这个问题上，万达和 IBM Watson 合作所面临的不是简单的感知智能的问题，而是人工智能领域更深层的认知问题。在认知智能技术上，Watson 或许能在医疗领域很有建树，但是到了中国的招商问题上，由于 Watson 缺乏对中国商业社会的深刻认知能力，根本行不通的。再加上 IBM 的 Watson 认知机器人之前只做欧美市场，对中国的文化、环境、经济等都不甚了解。
我们也正在帮一家国内知名的商业地产公司解决智能招商问题，项目总额也正好是一个亿。如果 IBM 能帮万达解决智能招商问题，那我就将价值 1 个亿的 iPIN 智能招商系统系统送给万达免费使用。这就是我在今天的大会上下的赌注。如果 IBM 不能解决这个问题，那 iPIN 不介意代劳。
iPIN 的一亿赌注
为什么 IBM Watson 完成不了这个看似简单的问题？
杨洋：主要有两大原因。首先 Watson 最开始是基于专家系统的，切换到一个新的领域成本是很高的。对于普通大众而言，很多人以为 Watson 是一个问答机器人。其实这是对 Watson 的误解。Watson 是一个认知分析平台，而回答问题只是一个模块。早期 Watson 是基于专家系统的，也就是说整个系统的所有知识储备和规则都是由专人、专家去录入的，其所消耗的时间和人力巨大，当然精准度在它的知识范畴内也是很好的。最开始 Watson 切入的领域是医疗诊断领域，尤其是肿瘤诊断，取得了不错的效果。不过对于这种专家系统而言，想要转换其他领域，其工程量和时间可想而知。虽然 Watson 从 2015 年也开始尝试基于深度学习来让机器自我学习和认知，但是时间还不长，加上大量的历史负担，它还很难摆脱对专家系统的依赖。
而对于 iPIN 而言，iPIN 的整个认知分析平台从一开始就是基于动态社会经济图谱和深度学习的。换句话说，很多知识不仅是机器自己学习、自己总结规律，而且还是基于中国国情的。在这么一套「学习方法论」的基础之上，想切换到不同的领域，成本相对较低。可以说，iPIN 的认知分析平台将自己从一个专业领域转移到另外一个专业领域，比 Watson 要容易许多。
第二个原因是，Watson 是基于国外数据搭建的认知体系，对中国社会的认知存在明显不足。这就像我们经常发现，老外眼中的中国美女和我们中国人眼中的中国美女差异很大。同样的，用国外数据搭建的认知能力用于中国商业分析上，即便是完全相同的品牌，结果也会差异很大。除非 IBM 投入巨大的研发来对中国商业社会进行深刻认知，否则很难得到好的分析结果。
还有一个值得注意的事情是，IBM Watson 是国外的人工智能认知分析平台，这也意味着它可以获得的知识、数据量是受到政府限制的，不可能像国内的公司一样可以拿到更多的数据。
万达与 IBM 签约合作
所以您认为王健林能不能拿到这 1 亿的赌注呢？
杨洋：可能性很小。
iPIN 已经拥有了对中国社会的认知分析平台，而且也已经在跟国内一家知名商业地产公司合作智能招商系统，而 IBM 的 Watson 受限于技术体系和认知体系，短期内很难实现对中国商业社会的招商领域的迁移。
iPIN 认知分析平台是如何完成认知分析这一任务的？
杨洋：iPIN 是一个认知分析平台，它主要做的是人工智能整个大行业的认知分析这一块，简单来讲就是让人工智能模拟人对信息的理解过程，然后输出结果，但是不同的场景对同一个词的理解可能产生偏差，而在商业领域则对认知分析的结果有着很高的要求，因为任何一个错误的输出结果就可能导致几百万的订单丢失。
举个例子，「华为」这个词我们都很熟悉，但是在不同的场景下「华为好不好」这个句子就有不同的含义，在大学生找工作的时候，这句话可以理解成高工资、高福利、高发展前景的褒义语义，但是对于已经工作了一段时间的人来说，这句话就变成了 996、加班严重、抛弃老员工等贬义语义。而这样根据不同场景语义发生偏差的情况，在我们的生活中每天都在发生。
为了克服这一难题，iPIN 给出的解决方案就是先利用深度学习和聚合智能 (Collective Intelligence) 开发了认知分析平台和国内首个社会经济图谱，在这两项基础技术上开始让人工智能帮助我们做出决策，也就是 iPIN 智能决策系统，随后在多个领域内进行尝试。传统的人工智能在没有对信息进行认知处理的时候，会做出不符合语义、场景的决策，使最终的决策结果与预想的结果有很大的偏差。
我们现在目前尝试的结果包括高考志愿填报、人力资源招聘、法务等多个领域，iPIN 的智能决策系统都取得了不错的效果。包括之前提到的智能招商系统，已经有国内一线的商业地产集团准备与我们进行合作。
iPIN 在做的就是：辅助人在最接近真实社会的各个场景下做最优的决策。即让人工智能像人一样能够在不同的场景下对信息进行理解，然后做出最适合这个场景的决策。
您在发言的时候还提到 HR 行业将在 5 年内消失，这意味着什么？
杨洋：我们前期的调研发现，招聘专员这个岗位最常用的判断也就 20 多个点。基于 iPIN
认知分析平台，通过人与机器的对比测试，我们发现，机器完全能够胜任 HR 这一项工作，而且甚至做得比人要好。我们的测试结果发现，在常见岗位的筛选上，真人 HR 决策的正确率在 85% 左右，而机器自动决策的正确率已经达到了 92%，比真人还高 7 个百分点。
这就意味着，原本公司里需要大量的 HR 员工，现在可以在机器的帮助下进行大幅度压缩，5 年之后大概只有 20% 的 HR 能够留任，剩下的 80% 将被人工智能取代。
同时这也意味着以后 HR 行业从业者需要的不仅仅是一个大学文凭，还可能要求他具备多学科的知识背景，未来公司将砍掉单一技能的员工，更喜欢习得多个专业技能、掌握多学科知识的员工。
GMIS 大会上您还提到了一个智能相亲引擎，能介绍一下这个引擎是怎么运作的吗？
杨洋：这其实纯属意外，我们最开始压根就没有考虑过做这个分析引擎。但是因为屡次有女性朋友跟我们提这个，就仔细研究了一下。其实男女相亲就是一个男性和女性择偶匹配的事情。现在社会男性看女性，比较外貌协会，对女性的收入方面不是特别看重。而女性择偶的时候，虽然也会重视外貌，但她们会格外关注自己选择的对象的未来的发展前景。现在对象的收入可以低、可以买不起房，但未来必须要有上升空间，要有足够的实力去维持家庭的延续。换句话说，女性需要一个工具来帮忙识别男友是不是一个当前廉价但未来却可能暴涨的绩优股，这就是我们将推出的智能相亲引擎。
除了智能相亲引擎，iPIN 的完美志愿、生化规划等产品都是基于 iPIN 的智能决策引擎来做出认知分析决策的，让人工智能模拟人在各种真实场景遇到的问题，根据认知分析平台和社会经济图谱来做出当前场景下最优的决策。
杨洋还向记者表示，iPIN 所设置的认知分析只是人工智能的一个细分领域。iPIN 现在就想一个对所有社会常识都非常了解的「人」，它可以解答人们对于职业生涯、升学指导、法务、人力资源等领域的疑惑。
iPIN 杨洋演讲结束后在站台与观众交流
关于这场由创业公司向行业巨头挑起的 1 亿赌局，最终结果作者目前还不敢确定，但可以肯定的是，这场赌局里没有输家。现在不少创业公司都开始采取直接跟大公司进行技术竞争的方法来获得市场关注度，但历史经验告诉我们，无论是被点名的大公司还是「挑事」的创业公司，都能从事件中获益。
假如万达和 IBM 接受了这次赌局、挑战，如果他们赢了，可以免费拿到 iPIN 开发的智能招商系统并证明 IBM 依旧是人工智能认知领域的王者，而如果 iPIN 赢了，那就证明 IBM Watson 的系统短期内无法适应中国市场，还有待改进。就目前来看，iPIN 输的可能性貌似是比较低的。因为无论从文化差异和市场适应性的角度，还是从认知系统的方法论和数据源来看，IBM 的 Watson 机器人都不占优势，而这些要素恰恰是一家公司能在中国生存下去的必要条件。
