每個人心中都有一個被低估的自我
第一幕：
“ 天賦永遠不會速成，生活閱歷也無法復制，但是你對自己的潛力了解多少？
曾幾何時，我們心中都有夢，但是，很多人已經把這個夢深藏在心底。
《少林足球》那部電影中，小人物“醬爆”就有自己的理想：
“我叫醬爆，我從來沒有放棄成為一個偉大作曲家的理想，剛才聽到這位先生唱的歌，熱情奔放，創意無限，燃起我醬爆心中的一團火，我醬爆感覺到，在這個時刻，要爆了”。
此時此刻，你心中的那一團火，有沒有燃起來？
第二幕:
“ 要成為偉大的作曲家，面臨著什么困難？
要先搞清楚幾十種音樂流派，比如：“搖滾”的狂癲和哀愁、“藍調”的憂郁莫測、“民謠”的娓娓道來、“嘻哈”的隨心隨性……想要掌握幾十種流派，“醬爆”要一個人戰斗？
但這個情況正在改變
近日，74歲的傳奇搖滾巨星鮑勃·迪倫老爺子扛著他標志性的吉他與一位新朋友聊上了，新朋友告訴Bob，它花了幾秒時間就“看”完了Bob所有（上千首）歌詞，總結出了歌曲的風格和主題。大吃一驚的Bob認為這就是夢寐以求的搭檔，開心地邀請新朋友一起寫歌。
什么？Bob的新朋友僅僅花了幾秒就掌握了Bob的歌曲風格和主題，并能幫助Bob寫歌了？要是“醬爆”能有它的幫助，這是一件多么幸福的事兒呵！
Bob的新朋友就是我們故事的主角——IBM Watson（文中簡稱Watson），更令人欣喜的是，Watson的能力可能幫到追夢的人，包括“醬爆”。
第三幕:
“ Watson能力大賞——理解歌詞背后的‘愛與痛’
即使是鮑勃·迪倫，要寫一首好歌也不容易，他仍然需要大量研究其他音樂作品，汲取創作精華，啟迪思維，在愛與痛的邊緣完成思想的升華。不過面對汗牛充棟的音樂作品，如何下手？交給Watson就好了。
首先，Watson能以“每秒閱讀8億頁內容”的驚人速度從海量歌詞中提取關鍵信息,比如很多歌曲主題關于“時光流逝”和“愛情枯萎”，再通過無與倫比的推理判斷能力，揭示海量歌詞背后“愛與痛”的含義，以及和主題之間的模式和關系；交互技術能讓Watson成為一個聰明的溝通者，Bob就像從一個“睿智的老朋友”那,自然而然地獲取一些建議; 此外，Watson還具備自我學習和提升的能力，它不僅會不斷積累音樂專業知識，而且它能由“不懂愛”的baby通過學習變成“理解愛的深意”的創意專家,從而分享最新的、最敏銳信息和洞察,伴隨Bob 一起寫歌。
當然，音樂家的故事只是舉了一個例子，Watson可以獲取各類頂尖專業人士的知識和經驗，然后將其提供給Knowledge Worker和人們，這實際上是讓智慧更加普及！
有了Watson，更讓之前不敢去想像未來，擁抱理想，超越平凡的“小我”有了追求理想的勇氣，煥發出渾然不覺的創新潛能。
燃起你那心中的一團火吧！
第四幕:
“ 思考:如何讀懂你客戶的‘愛與痛’——讓企業真正了解客戶
IBM Watson擁有三大閃耀技能：
1.“閃電般”的分析海量數據，推理并判斷；
2.通過“語義分析”、交互技術，與人自然交流；
3.不斷的自我學習能力，會越來越聰明。
這三大技能，似乎專為商業領域量身打造。
在商業領域中，企業如果不了解自己的客戶，甚至不了解自己的競爭對手，是異常危險的事情。在大數據時代，通過對消費數據的精確分析，是了解客戶與競爭對手的最佳手段，但如今，80%的非結構化數據是目前IT系統無法直接進行深度的價值挖掘的。
認知技術可以幫助企業加深與個人的聯系，與客戶交互。它們能利用數據精準的分析關于個人的需求和看法，并利用這些信息探明對企業而言真正重要的事情。支持企業去發現數據中隱藏的模式，挖掘出令人驚喜的新商機，從而幫助企業加速研發、改進運營流程，客戶服務以及推動新商業模式。
這些價值將支持企業實現以前無法完成的目標，比如預測并制定更好的決策，更深入地理解D世代——數據世界的運轉方式、去探索發現神秘的未知領域和增長動力！
認知計算出真知，藝術與科學的結合、商業與科學的結合，這就是認知的時代，IBM Watson的時代！
關注IBM Watson
IBM Watson 是認知計算系統的杰出代表，也是一個技術平臺。認知計算代表一種全新的計算模式，它包含信息分析，自然語言處理和機器學習領域的大量技術創新，能夠助力決策者從大量非結構化數據中揭示非凡的洞察。IBM Watson系統具有幾大能力：
Understanding（理解）：Watson具有強大的理解能力。通過自然語言理解（Natural language understanding）技術，和卓越處理結構化與非結構化數據的能力,在眾多行業能夠與用戶進行交互，并理解和應對用戶的問題。
Reasoning（推理）：它有智能的邏輯思考能力，Watson通過假設生成（Hypothesis generation），能夠透過數據揭示洞察、模式和關系。將散落在各處的知識片段連接起來，進行推理、分析、對比、歸納、總結和論證，獲取深入的洞察以及決策的證據。
Learning（學習）：它有優秀的學習能力。Watson通過以證據為基礎的學習能力（Evidence based learning）,能夠從大數據中快速提取關鍵信息，像人類一樣進行學習和認知。可以通過專家訓練，并在交互中通過經驗學習來獲取反饋，優化模型,不斷進步。
此外，它還有精細的個性化分析能力，它能利用文本分析與心理語言學模型對海量社交媒體數據和商業數據進行深入分析，掌握用戶個性特質，構建360度個體全景畫像。
Watson不僅僅是這些技術的簡單集合，而是以前所未有的方式將這些技術統一起來，深刻改變了商業問題解決的方式和效率。
簡單來說，Watson能夠支持如下方面，包括但不限于：
理解自然語言
大數據的理解和分析
動態分析各類假設和問題
精細的個性化分析能力
在相關數據的基礎上優化問題解答
在短時間內提煉洞察、發現新的運行模式
在迭代中學習，探索優化的解決方案
云端開發平臺，支持生態發展
本文是基于IBM Watson與音樂家故事的創意文章。
立即點擊，邁入認知商業新時代
