IBM AI会议：定义什么是AI 哪些不是AI

罗伯·托马斯(Rob Thomas)想“揭开”人工智能的神秘面纱。托马斯(IBM Watson AI)技术总经理，在IBM已有20年的经验，托马斯(Thomas)最近撰写了许多博客文章，并在诸如《福布斯》(Forbes)等流行出版物以及白皮书《人工智能的阶梯》(The Ladder of AI)这已经不是别人高科技灯具的Tim O'Reilly称赞。

过去的星期二在迈阿密是封顶员。在1700多名IBM客户的参加者面前，Thomas在洲际酒店上台，他提议布置“什么是AI，真的”。

之所以要说明问题，是因为很少有公司使用AI做任何事情。Gartner的研究表明，只有8%至14%的公司“熟悉” AI，Thomas经常引用这个数字。他说，这些数字表明，随着世界转向重要的新技术类别，大多数公司可能会完全出于无知。

托马斯(Thomas)勇敢地尝试解开“黑匣子”的包装，但与会者不太可能对AI是什么有很大的了解。白天的参考内容相当混乱，模糊，有时是矛盾的。上午的一个会议上，“您想知道的所有关于AI的知识，但都不敢问。”以轻松，活泼的方式提及术语，可能会使混淆不清，而不是澄清。一张幻灯片上有一个迷宫中的老鼠卡通，试图找到奶酪作为“强化学习”的定义。这对于传达通过状态-动作对进行搜索，同时形成价值和政策网络(RL中的关键概念)的概念可能没有什么作用。

托马斯自己对AI的引用(例如“做出预测”)是广泛而笼统的，并且可能包含许多仅由统计数字而非人工智能组成的内容。

这可能并不完全重要，因为出于IBM的目的，Thomas和他的团队可能成功地传达了他们在与AI相关的产品方面有很多帮助企业的方式。他们可能引起了客户的好奇心，这很重要。

最重要的公告包括IBM称其已在OpenShift之上完成了Watson的AI应用程序集合的认证，OpenShift是由Red Hat开发并支持的Kubernetes应用容器管理平台的版本，Red Hat是IBM今年收购的公司。

认证是一个重要的里程碑。这意味着可以确保IBM客户能够跨多个云计算平台(包括IBM竞争对手Amazon，Google和Microsoft的云计算平台)运行诸如Watson Assistant之类的程序，该程序可以在文本对话中进行交互。这意味着IBM可以说，它是唯一一家提供与AI和大数据相关的工具和应用程序套件的供应商，该套件和应用程序将在所有云上运行，而不仅仅是在不同的数据中心上运行。

托马斯(Thomas)在接受ZDNet采访时对IBM的立场感到乐观，他说该公司使用AI技术的可参考客户数量是其下一个最接近竞争对手的两倍以上。他说：“几年前，IBM与Watson一起为企业AI开辟了一条道路，现在我们正进入该技术的成熟水平。”IBM“有很多动力我们并不总是值得赞扬的。”

在会议上被问及有关AI的定义有些混杂时，Thomas承认，对于AI的定义会有不同的看法。但是他还大力捍卫公司的产品，因为他们大量使用了AI。

例如，当ZDNet建议Watson Assistant只是一个聊天机器人，因此许多人不认为AI时，Thomas对该说法表示了异议。

他说：“当人们使用聊天机器人这个短语时，这让我感到困扰，它不是聊天机器人。”“您和我可以在下个月启动一个聊天机器人，这只是一个基于规则的交互模型。”相反，“ Watson是一个虚拟代理，其核心是意图分类模型，该模型使用机器学习来理解意图。”

Thomas指出，提供给Watson Assistant的数据越多，“获得的效果越好。如果提供数据并且得到的更好，那就是AI的核心。”

说完所有话，定义AI的细微差别可能是“没有区别的区别”。任何想要入门的公司都可以简单地获取AI中公司项目的案例研究并复制它们。“世界上最好的事情是您去复制东西时发生的。”

重要的是，鉴于目前很少有公司这样做，要让首席执行官及其团队开始沿用技术工作的道路。

“我不确定CEO是否需要知道什么才能激发创造力，”托马斯(Thomas)说，这是对AI的了解。他建议说：“ CEO可以挑战员工进行黑客马拉松，”只是为了让人们从事AI项目。他提出：“在五个星期内完成五个人到七个人的一百个项目。”“从技术团队中找人，从业务团队中找人，并将他们配对在一起。”

托马斯说：“首席执行官和董事会级别的话题很少。”“安全是五年前的事，云已经成为一种。”

但是托马斯认真思考道：“人工智能就是它，它是存在的。”

在星期二下午与记者会晤时，托马斯的代表们很好地发挥了沃森工具的各种优势。

数据和AI副总裁Daniel Hernandez表示，对于可能没有大量数据科学家为之工作的客户而言，在OpenShift上运行的能力将是一笔大买卖。“如果必须在多个平台上的多个工具上对它们进行培训，事情将变得更加复杂。”当然，这假定客户是理性的，并且看到了跨平台的经济意义。

Hernandez笑着说：“在我们的案例中，客户被证明是理性的。” KLM和KPMG等IBM人工智能客户的大牌人物说道。

另一位代表Wes Chung指出，IBM不断修改其Watson应用程序，因为它们已经被使用。例如，使用Watson Assistant，该程序现已得到扩展，以使其不仅可以通过键入查询与人进行对话，还可以作为交互式语音响应系统的一部分。Chung解释说：“您没有一个用于聊天的系统，而没有一个用于语音的系统，您只需提出问题即可。”

Chung说，IBM增加了挖掘与助理相关的客户交互日志的功能，因为正如他所说，“许多客户正在为其领域进行培训，他们花了很多时间来研究与变体相同的示例。其他客户已经问过的相同问题”。因此，IBM可以帮助减少实施Assistant等技术的重复。

本周的重大公告之一是一项名为“漂移检测”的新功能。漂移检测是一种能力，可以查看公司构建的机器学习模型在投入生产后是否遇到与培训系统所用的数据完全不同的数据。该名称是IBM的术语，但它似乎是ML(经典)统计数据中常见的“协变量偏移”的版本。

现在，当这种漂移超过预设阈值时，称为OpenScale的IBM诊断工具可以向数据科学家发送警报。关键是要注意ML可能与数据不一致的地方，以减少诸如偏差之类的事情。

ZDNet向运行OpenScale的高管Rohan Vaidyanathan指出，偏差问题是一个深层的问题-IBM已对该主题进行了大量研究，但没有具体的解决方案来消除它。Vaidyanathan表示同意，但随后提出了相反的观点：至少具有一定的透明度，公司实际上可以更快地将ML投入生产。这就像在汽车上添加安全气囊一样，它们不会消除碰撞，但它们是安全上路的最低要求。

Vaidyanathan说：“他们(客户)能够了解可能会更快出现哪些偏见，从而可以更快地投入生产，而不是您在模型上花了钱，现在您无法部署它。完全是因为您不知道它可能以什么方式出现偏差。”

所有这些加在一起，使托马斯和他的代表们对实践问题产生了非常敏锐的认识。会议上充满活力和动力，产品领导者对在自然语言处理和统计模型构建等领域从竞争对手那里获得市场份额的能力感到非常兴奋。

本周AI的定义有点模糊是否重要?从某种意义上说，重要的是，一些从迈阿密聚会回来的客户可能仍然不知道什么是AI。他们可能会盲目地出发，寻求他们几乎不了解的技术规范。那就像是风车倾斜的AI版本，这是一个古怪的旅程，需要很多错误的转弯。

另一方面，由于AI本身的技术日新月异，托马斯建议加入，启动一些项目，看看是否有些工作和某些失败，这可能会更好。

换句话说，让1000朵AI鲜花盛开，这是IBM如今的AI信息，无论对您的CIO意味着什么，也许它们是对的。