当涉及到帮助企业获得的潜在好处AI, IBM已经磨练相关,实际使用的方法,不同于许多竞争对手。
“我们的实用主义是我们的一个重要的差异,也因为我们通过多年的实施和调整AI功能为成千上万的客户,有效利用技术之旅最终阐述一样重要,特别是对于关键任务的企业与我们合作,”塔伦乔普拉说,IBM的产品管理副总裁,数据和人工智能。
这个旅程可以包括无数的问题如确定的最佳使用大量数据提供给大型企业,也许数据和基于云的应用程序的集成,和有效应用正确的人工智能模型得到最好的结果。
“我们的顾客有数百万美元投资于现有系统,所以他们不会去建立全新的孤立的人工智能系统,“Chopra表示。“我们必须找出我们缝在一起工作与更广泛的生态系统。”
另一个问题是能够信任的数据出来的人工智能系统,他说。没有能够解释系统的输入和输出,一个高度监管的业务像银行无法通过基本道德和监管委员会。“忘了把它们投入生产,乔普拉说。
IBM的人工智能方法的目的是一个根本性的挑战:可伸缩性。IBM是解决这个所谓的基础模型:灵活、可重用模型,支撑和燃料不同的人工智能技术和应用程序,乔普拉说。
例如,开放艾未未的ChatGPT地基模型,通过生成AI,地址语言任务,乔普拉说。微软ChatGPT的介绍方面其产品,其它国家也紧随其后。”,但关键是如何采取一些基本面因素,他们在工作,使他们为企业客户更有用的方式,”他说。“这将是在规模的挑战。”
IBM Watson包括人工智能
IBM已经部署地基模型技术的IBM Watson自然语言处理(NLP)栈和公司正在将额外的商业化产品,超越语言。
IBM的12岁的沃特森包含一个可嵌入人工智能投资组合,是IBM AI战略的核心部分。
根据纳斯达克(NASDAQ)最近的一份报告,”IBM的沃森已经发展和部署了许多业务用例。适用于客户服务,供应链,财务计划,风险和合规、广告、视频和安全。IBM IDC排名# 1的人工智能软件生命周期的市场份额在2022年2月,IBM宣布,70%的全球银行和13的前14系统集成商使用沃森和它有超过1亿用户的人工智能。”
其他IBM AI工作的例子包括:
- 2021年,IBM Research发布的项目智慧与红帽公司合作,提供一个AI地基模型+生成AI功能自动生成代码开发者在Red Hat Ansible通过自然语言接口。这些脚本可以自动化云计算网络,例如,简化云管理,乔普拉说。
- IBM研究创造了一个地基模型操作和管理,标志即将崩溃和创建编码命令头。
- IBM希望使用基本数据集模型基于其CodeNet流行的编程语言的自动化和现代化的业务流程。这些模型,遗留系统可能会增强现代web的使用方面的能力,和应用程序可能更新自己和小需要人监督,IBM表示。
- IBM Research表示,今年将与NASA合作构建特定于域的地基模型训练对地球科学文学帮助科学家利用最新的任务数据和获得的见解,否则将很容易从研究挑战阅读和内化。
- 今年,IBM发布了地基模型利用生成称为MolFormer AI可以帮助创建净新的分子,简化创建新材料包括药物。
人工智能在IBM大型机
IBM大型机集成人工智能。最新z16大铁拥有一个AI加速器建造到其核心Telum处理器,可以每天做3000亿深度学习推论1毫秒的延迟,根据IBM。最新版本的z / OS操作系统将包括一个新的人工智能系统操作优化框架流程,简化管理,提高性能,并减少技能需求。新版本还将支持技术部署人工智能工作负载与z / OS应用程序共存和将功能改进的云功能。
IBM表示AI-powered工作负载管理将智能预测即将到来的工作负载,通过分配一个批处理运行适当数量的反应,从而消除手动微调和试错的方法。
“系统变得越来越复杂,所以我们想通过简单的操作与人工智能和自动化将一个非常规范的解决方案给我们的客户,会给他们价值的更多,”乔普拉说。“正在进行的工作与z / OS系统仅仅是另一个例子,我们将如何帮助客户将人工智能模型部署到其核心关键任务的工作量。”