最近这段时间，很多企业害怕错失人工智能应用机会，都在寻求人工智能在企业内的应用场景，希望那些能过快速产生收益的场景，取得戏剧性的人工智能应用效果。
实际上在企业信息技术领域内，最早提出人工智能的是IBM；要说懂银行、保险、制造、物流、医院这些企业/机构对信息技术的需求， IBM就是企业级信息技术应用的宗师，它说自己是第二，没有企业敢说第一。IBM从2008年开始提出智慧地球（背后是大量收购统计学、运筹学等计算科学软件公司），2011年Watson在智力问答中闪亮亮相，这些“人工智能”技术比ChatGPT横空出世早了十多年。
2016年IBM宣布公司战略全面转型“认知计算”，这个词就是IBM版的人工智能，当年年报上IBM罗列上Watson在各行各业的几十个应用场景，可以说运营提效的人工智能应用场景，已经在这个时候就已经被终结了。
IBM的人工智能选择了知识工程、规则引擎、和专家系统等技术路线，这些技术非常适用于结构化数据和高可解释性需求的应用场景，如企业和政府的管理系统。然而，随着深度学习和神经网络的崛起，人工智能技术发展却是转向基于数据驱动的模型。
IBM流派人工智能的原理，通俗地解释，在知识工程和专家决策系统方面，首先是建立相关领域知识的数据库，包含规则、事实和领域经验。知识库中的内容通常以“如果-那么”规则的形式表示，例如“如果症状是X，那么可能的诊断是Y”。其次是建立推理引擎，使用知识库中的知识，通过一系列逻辑推理过程来模拟专家的决策方式，推理方式包括从已知条件出发，通过一系列规则推导出结论，或者从假设的结论出发，逐步验证条件是否成立，以确定结论是否成立。
规则引擎则广泛应用于需要高效决策、快速响应和逻辑明确的场景，人工维护负责业务规则，在执行中具有很好的可解释性，广泛用于：
• 银行和金融：信用评估、风险管理和反欺诈检测。
• 电子商务：用户个性化的推荐、价格折扣等。
• 医疗诊断：基于症状和病史的初步诊断或健康建议。
• 业务流程自动化：在流程管理系统中，自动化审批、报销流程、供应链管理等。
这些技术虽然理论上能够很好地支持企业业务，然而存在着明显的局限性：专家的知识往往不系统化，难以完整地转换成规则；专家系统缺乏自我学习能力，难以处理动态变化的环境。
这些局限性是2015年后机器学习和深度学习崛起的原因，因为数据驱动的模型可以自动从数据中学习，而不必依赖专家手动提供知识。谷歌这样的互联网公司具备海量数据，跟IBM这样光有技术、没有数据的企业技术公司具有不同的基因，Transformer模型是一种基于深度学习的神经网络架构，通过数据来啊学习模式和特征，被广泛应用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成、语音识别等。
IBM在人工智能的商业化上，起了个大早，赶了个晚集，如果只寻找企业应用场景而言，可能2016年就已经被IBM终结了。
