在人工智能方面，IBM公司越來越發(fā)現(xiàn)自己必須填補(bǔ)空白。

建立培訓(xùn)模型的數(shù)據(jù)科學(xué)家存在技能上的差距，公司在應(yīng)如何在企業(yè)中構(gòu)建和實(shí)施AI方面存在組織上的差距，隨著采用程度的提高，信譽(yù)方面也存在差距，但許多人仍不確定其潛力或?qū)Υ烁械讲话矌ё吖ぷ鳌?/span>

然而，也許當(dāng)今存在的最重要的差距是技術(shù)未來成功的基礎(chǔ)知識(shí)：人工智能到底是什么?

這導(dǎo)致IBM Watson AI技術(shù)小組的負(fù)責(zé)人采取了不同尋常的步驟來打開“黑匣子”的包裝，“黑匣子”是一種在沒有廣泛了解其內(nèi)部實(shí)際工作原理的情況下執(zhí)行功能的系統(tǒng)或設(shè)備。

“人們對(duì)人工智能等話題反應(yīng)過度;IBM數(shù)據(jù)，Watson AI和IBM總經(jīng)理Rob Thomas(如圖)說。“您如何優(yōu)化流程以提高生產(chǎn)率?我們正在談?wù)摰幕A(chǔ)知識(shí)：更好的預(yù)測(cè)，更好的自動(dòng)化，更好的優(yōu)化。”

在佛羅里達(dá)州邁阿密舉行的IBM數(shù)據(jù)和AI論壇上，Thomas與SiliconANGLE Media移動(dòng)直播工作室CUBE的主持人Dave Vellante進(jìn)行了交談。他們討論的努力澄清其技術(shù)，一步一步的方法來實(shí)施有效的AI解決方案，數(shù)據(jù)虛擬化的作用，以及如何沃森工具已集成到紅帽的平臺(tái)。

在10月在邁阿密舉行的IBM大會(huì)上，Thomas和許多公司高管將時(shí)間用于揭開AI技術(shù)神秘面紗。在Thomas自己的職稱中，可以找到關(guān)于如何處理該主題的線索，因?yàn)閿?shù)據(jù)是AI對(duì)話的核心。AI模型會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并且如果用戶的數(shù)據(jù)不佳或從良好的數(shù)據(jù)入手，但隨著時(shí)間的推移仍無法識(shí)別信息的轉(zhuǎn)移或“漂移”，則很容易犯下嚴(yán)重的分析錯(cuò)誤。

“您的AI僅與您的數(shù)據(jù)一樣好，” Thomas說。“這是根本問題。在與我們合作的組織中，有80%的項(xiàng)目由于公司出現(xiàn)數(shù)據(jù)問題而被停止或拖延。”

為了幫助解決此問題，IBM最近宣布將在Watson OpenScale中添加漂移檢測(cè)軟件，以幫助用戶更輕松地檢測(cè)AI模型可能已偏離其原始參數(shù)。該工具旨在幫助DevOps團(tuán)隊(duì)和數(shù)據(jù)科學(xué)家更緊密地協(xié)作，以便AI模型實(shí)際上將其納入生產(chǎn)應(yīng)用程序。

這個(gè)重要的協(xié)作步驟只是Thomas識(shí)別為AI Ladder一部分的內(nèi)容之一，該過程是整個(gè)組織內(nèi)AI的收集，組織，分析和實(shí)施過程。這里的信息是，雖然梯子可以使用戶爬上更高的臺(tái)階，但仍然一次只能完成一個(gè)步驟-并從數(shù)據(jù)策略開始。

托馬斯說：“我們使用AI階梯作為鼓勵(lì)公司思考數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的工具。” “我問我拜訪的每家公司：您有數(shù)據(jù)戰(zhàn)略嗎?當(dāng)你問這個(gè)問題時(shí)，你不會(huì)相信你會(huì)得到什么樣的表情。”