IBM CEO：AI將融入萬物 所有人都可以成為顛覆者

　　3月21日消息，據(jù)福布斯雜志報道，顯然，IBM是一家大公司。對IBM來說，這種龐大的規(guī)模使它就像一艘巨大而難以操縱的船，在前行之路上需要受到太多的傳統(tǒng)和歷史束縛。但好消息是，這家公司的研發(fā)部門可以花大量時間開發(fā)改變世界的創(chuàng)新，在某些情況下還可以挽救生命，即使有些創(chuàng)新可能與計算根本沒有直接關(guān)系。

　　如果IBM的“范式轉(zhuǎn)換”創(chuàng)新和發(fā)明確實有助于人類供水、量子計算和區(qū)塊鏈等技術(shù)在全球的推廣，那么這些新元素就可以用來反駁IBM的舊有觀念。但無論如何，這都不是IBM的官方市場策略，只是在公司高層內(nèi)部，這種方案已經(jīng)獲得潛在認可。

　　那么這種情境化給我們帶來了什么呢?或許就是所謂的“數(shù)字轉(zhuǎn)型”時代。

　　這是來自整個IT行業(yè)的推動力，它告訴我們需要云計算、數(shù)據(jù)分析、移動優(yōu)先技術(shù)和人工智能(AI)。IBM很高興地告訴我們，它致力于向客戶銷售轉(zhuǎn)型技術(shù)，同時也專注于自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM將其沃森人工智能(Watson AI)技術(shù)應(yīng)用到我們的下一代計算結(jié)構(gòu)中，讓它變得無處不在。

　　顛覆者時代

　　IBM董事長、總裁兼首席執(zhí)行官羅睿蘭(Ginni Rometty)說：“我們重新改造了IBM，因為我們看到數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。我們相信，這是我們一生中僅會遇到一次機會的時代，讓我們所有人都可以成為顛覆者。學(xué)習(xí)如何將AI引擎應(yīng)用到我們未來構(gòu)建的多元平臺中，這是我們現(xiàn)在就要開始考慮的問題。”

　　隨著AI的迅速崛起和擴張，羅睿蘭強調(diào)了計算機的三大法則：

　　1)摩爾定律(Moore's Law)：當價格不變時，集成電路上可容納的元器件數(shù)目每隔18-24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。

　　2)梅特卡夫定律(Metcalfe’s Law)：網(wǎng)絡(luò)的價值等于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)的平方，網(wǎng)絡(luò)的價值與聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)的平方成正比。

　　3)沃森定律(它實際上還不屬于定律，這是IBM在這個階段的假設(shè))：AI在商業(yè)、智能城市、消費者應(yīng)用以及生活中大量應(yīng)用。

　　羅睿蘭指出：“如果我們看看今天實際正在分析的數(shù)據(jù)量，其中只有20%是可搜索的，并被有效利用。另外80%的數(shù)據(jù)被保存在公司內(nèi)部，通常不會被使用。IBM現(xiàn)在正在為沃森構(gòu)建IBM服務(wù)平臺(IBM Services Platform)，這樣IBM就可以開始為每個用例提供AI工具，它可以嵌入到任何服務(wù)(通常是基于web/云端的軟件應(yīng)用)中。”

　　當我們提出這個問題的時候，我們可能會發(fā)現(xiàn)，任何人都可以使用更豐富的技術(shù)。IBM稱這是個新的轉(zhuǎn)折點，不僅白領(lǐng)工人可以使用新的AI技術(shù)，藍領(lǐng)工人也可以使用，所以IBM稱之為“新領(lǐng)”新時代。這讓人感到歡欣鼓舞，但我們正進入這樣的時代，每個人的每個應(yīng)用程序中都有AI支持。

　　這里有很多技術(shù)術(shù)語很有趣。AI的大腦必須像人類大腦一樣接受“訓(xùn)練”，以了解基本指令(如廁訓(xùn)練、教訓(xùn)孩子的基本社會行為)，接觸不同的數(shù)據(jù)集信息(在外面的世界體驗生活)，以及學(xué)習(xí)集中注意力以便將智能應(yīng)用于特定任務(wù)(得到工作和學(xué)習(xí)提供價值)。在外面的世界里，我們發(fā)現(xiàn)，雖然多樣性(在數(shù)據(jù)和生活中)很重要，但有時我們只有一小部分數(shù)據(jù)可供使用。但是，生活是困難的，AI也是如此。

　　蘋果與IBM合作

　　就新聞發(fā)展和IBM今年將給AI領(lǐng)域帶來的影響而言，蘋果的CoreML機器學(xué)習(xí)技術(shù)現(xiàn)在可以被蘋果手機軟件開發(fā)人員使用，在他們正在構(gòu)建的應(yīng)用程序中獲取IBM Watson AI大腦智能支持。CoreML是在蘋果iOS設(shè)備上運行機器學(xué)習(xí)模型的軟件框架，最初是在iPhone和iPad上，隨后擴展到Apple Watch和聯(lián)網(wǎng)電視上。

　　正如蘋果所指出的那樣：“經(jīng)過訓(xùn)練的模型是將機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的結(jié)果，該模型基于新的輸入數(shù)據(jù)進行預(yù)測。舉例來說，一個模型基于某個地區(qū)的歷史房價數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，在給定臥室和浴室的數(shù)量時，它就可以預(yù)測房子的價格。”

　　IBM沃森服務(wù)與CoreML相結(jié)合，實際上是將蘋果設(shè)備上的機器學(xué)習(xí)框架與IBM企業(yè)人工智能結(jié)合起來，為各行各業(yè)的專業(yè)人士提供智能服務(wù)。這意味著，軟件開發(fā)人員現(xiàn)在可以構(gòu)建以AI為動力的應(yīng)用程序，并且可以安全地連接他們的企業(yè)數(shù)據(jù)，這些應(yīng)用可以優(yōu)化，既可以離線使用，也可以在云端運行，并且通過每個與用戶交互的機會不斷學(xué)習(xí)、調(diào)整和改進。

　　AI機器學(xué)習(xí)大腦內(nèi)部

　　最近，IBM負責(zé)處理與蘋果合作事宜的總經(jīng)理馬哈茂德·納格什尼(Mahmoud Naghshineh)以及IBM的全球產(chǎn)品+戰(zhàn)略合作伙伴尼克·奧托(Nick Otto)，解釋了機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的AI大腦內(nèi)部到底發(fā)生了什么。

　　但是首先，我們需要弄清楚機器學(xué)習(xí)和AI的區(qū)別。我們通常認為，一個是另一個的結(jié)果，即機器學(xué)習(xí)過程發(fā)生在設(shè)備主板本身上，而AI則是這些機制更高水平催生的結(jié)果。實際上，它比那更微妙和復(fù)雜。

　　納格什尼將其描述如下：機器學(xué)習(xí)(ML)是一組為數(shù)據(jù)操作定義的“類”，并通過最新的可用數(shù)據(jù)不斷地重新編程;人工智能(AI)是一套更廣泛的算法和技術(shù)，它使用了ML的能力來更好、更快地做出決策。

　　納格什尼表示:“盡管IBM已經(jīng)與蘋果公司合作了很長時間，但我們正就CoreML軟件框架展開新的合作，因為我們認識到，越來越多的價值是由使用移動設(shè)備的專業(yè)人員來消費的。”

　　納格什尼提供了一個AI工作實例。一個現(xiàn)場技術(shù)人員必須以檢查電路板作為他或她工作的中心部分，并能夠找出故障。該技術(shù)人員可以使用智能手機(在本例中是蘋果iPhone)掃描產(chǎn)品的圖像，不僅僅是直接在2D圖像上進行掃描，而是通過將智能手機的攝像頭移動到產(chǎn)品周圍進行檢查而形成圖像。

　　IBM沃森視覺識別模型可以通過“完美”產(chǎn)品的記錄圖像來交叉引用圖像，并尋找可能指向損壞或磨損的異常，并指導(dǎo)工程師解決問題。IBM的Watson Studio技術(shù)被用來訓(xùn)練AI的功能，精確處理企業(yè)的數(shù)據(jù)信息，從而找出問題所在。完成這張照片后，CoreML的沃森服務(wù)會在“本地執(zhí)行”，它可以在沒有網(wǎng)絡(luò)連接的情況下在手機上運行，這樣工程師就可以在偏遠的地方或其他地方完成自己的工作。

　　加上這些解釋，IBM的奧托證實，該設(shè)備將定期登錄到在線服務(wù)上，以接收機器學(xué)習(xí)模型開發(fā)人員的更新，并在Watson studio中進行擴展。

　　奧托說：“CoreML的IBM沃森服務(wù)允許數(shù)據(jù)開發(fā)人員獲得他們構(gòu)建在目標設(shè)備上的機器學(xué)習(xí)模型。蘋果公司將其硬件和軟件集成在一起，這使得核心企業(yè)級性能得以實現(xiàn)。它使用標準框架將這些機器學(xué)習(xí)服務(wù)引入蘋果iOS設(shè)備，同時允許用戶跟蹤機器學(xué)習(xí)模型，并在工人的工作職能變更或其他元素更新(比如立法影響)的情況下，對其進行升級。”

　　AI發(fā)展到何種程度?

　　那么到現(xiàn)在為止，AI已經(jīng)發(fā)展都何種程度?IBM認知解決方案和研究部門的高級副總裁約翰·凱利三世(John E. Kelly III)描述了AI在2018年的發(fā)展現(xiàn)狀。

　　凱利說：“在較低的水平上，我們可以使用AI來識別圖像，讓我們的電腦能夠區(qū)分貓、滑板或花盆等。在更高的層次(還未實現(xiàn))，我們會有通用人工智能，我們談?wù)摰氖悄軌蜃鋈魏问虑榈挠嬎銠C(就像人類一樣)。科技界(以及IBM內(nèi)部)普遍認為，我們可能還需要30到40年才能建成真正有能力的高階機器。”

　　目前，我們使用圖形處理單元(GPU)作為處理器，現(xiàn)在也可以用AI工具在一分鐘內(nèi)“學(xué)會”幾年前需要一小時才能掌握的知識。AI會成為IBM所希望的那樣，幫助驅(qū)動我們生活的方方面面嗎?答案是肯定的，也許最終會逐漸實現(xiàn)這個目標。

　　接下來，當AI變得無所不在的時候，我們會關(guān)注a)那些構(gòu)建這些平臺的工程師們會做什么;b)更加關(guān)注那些用來訓(xùn)練AI大腦的數(shù)據(jù)集，這樣我們就可以不受這些新的電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)影響。

　　如果要為每個人工作，AI需要是多元文化的(并且沒有負面偏見)、多學(xué)科的(就其所適用的工作而言)、多性別的、多平臺的以及多利益相關(guān)者。如果這一切都成為現(xiàn)實，那么IBM的”沃森定律“就會實至名歸。