Watson这个顶着万千光环的宠儿，到底是怎么走到“人人喊打”的地步的？

尝试回答这个问题前，我们必须纠正这样一个认识。很多分析者认为，IBM Watson的四面楚歌，在AI行业中是一个很有代表性的问题：它展现出AI应用普遍面临的落地难题。

AI行业当然面临落地难题，但这个判断实在太片面化了，就像不能说日本武士刀的败退是兵器史的失败一样。Watson的快速上升而长期下跌，恰恰都是因为它的独特性：过早地超前，然后又过早地落后。

　　一位不合时宜的带头大哥

还是回到2011年，在答题节目中赢得冠军的Watson可谓意气风发。报纸的惊呼和资本市场的尖叫下，大众一时间似乎相信电影里的AI真的要来到世界上。

这种效果并不仅仅是因为一场答题比赛，还得益于IBM在新锐科技领域的几十年光环，再加上欧美市场对于问答系统这个产品形态的相信。

从八十年代开始，专家系统成为了AI复兴的主要产品形态。当时AI界普遍相信，未来的AI是搭建一个无所不能的专家，然后人类可以不断向其求教问题。这个梦想持续了几十年，最终被IBM证明了确实可以有一个AI系统，能够超越人类高手在问答比赛中的最好成绩，从而引发的舆论爆炸可想而知。

这个故事很像AlphaGo的前身。但区别在于AlphaGo仅仅是一种技术展现，DeepMind和谷歌并没有打算直接用它赚钱。

但当时的IBM似乎相信，万能的解答体系真的可以进行商业化，并为之进行了海量的技术与团队收购，最终2014 年IBM 正式创建了 Watson业务部，开始了商业化之旅。

很多人都知道，IBM的科学家们给Watson背后的技术体系起了个名字，叫做认知计算。他们认为通过NLP、情绪识别、机器学习等方式，人类可以计算认知这种东西。也就是说可以从复杂的非结构化数据中找到事物背后的规律与真相。这个科学模式可以释放到各个行业中，发现各种商业、技术行为背后的金科玉律。

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