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IBM陈旭东:携手IBM共创AI核心竞争力,开启企业级AI之旅

2023/9/15 16:48:47 来源:中国企业新闻网

导言:9月14日至16日,由湖南省人民政府、工业和信息化部主办的2023世界计算大会在长沙举行。IBM大中华区董事长、总经理陈旭东应邀参加开幕式暨开幕论坛,并做主旨演讲。他分享了人工智能领域在近七十年的演进和未来十年的趋势,以及IBM对企业级人工智能的持续探索,包括最新发布的企业级AI与数据平台watsonx。

  9月14日至16日,由湖南省人民政府、工业和信息化部主办的2023世界计算大会在长沙举行。IBM大中华区董事长、总经理陈旭东应邀参加开幕式暨开幕论坛,并做主旨演讲。他分享了人工智能领域在近七十年的演进和未来十年的趋势,以及IBM对企业级人工智能的持续探索,包括最新发布的企业级AI与数据平台watsonx。

  他认为,人工智能的发展历史基本和计算机的发展同步,且不断得益于算力的增强、算法的优化以及数据的爆炸式增长。今天的IBM拥有全面的基于机器学习和基础模型的企业级 AI 产品组合,并借助IBM车库创新等共创方法、广泛的合作伙伴生态,成为企业落地AI应用的最佳合作伙伴。

  IBM大中华区董事长、总经理 陈旭东

  以下是他的发言内容节选:

  人工智能技术的演进和趋势

  人工智能的发展历史基本和计算机的发展同步,不断得益于计算机算力的增强、算法的优化以及数据的爆炸式增长。我们一般都把1956年的达特茅斯会议(Dartmouth Workshop)作为人工智能这门学科的开始,主要归功于计算机科学家阿兰·图灵、数学家约翰·麦卡锡等人的推动。IBM也是这次会议的重要参与者。这个时期的研究主要在探讨如何使计算机模拟人类智能,包括推理、问题解决和学习等方面的能力。

  回顾一下67年的发展历史,我们大致可以把人工智能的发展分为四个阶段:

  人工智能技术的演进

  • 第一阶段,专家系统阶段:专家系统是早期人工智能的代表,它们使用特定领域专家的知识来解决特定问题。比较典型的应用领域有医学诊断、化学分析和工程问题等领域。这个阶段的算力可以支持机器下跳棋。
  • 第二阶段,机器学习阶段,大致从上世纪80年代开始,机器学习的兴起标志着人工智能的新时代。这一阶段涌现了许多技术,包括决策树、支持向量机、随机森林等,使计算机能够从数据中学习和进行预测。机器学习应用广泛,包括语音识别、图像处理、自然语言处理和推荐系统等。这个阶段的算力可以支持机器下国际象棋,打败人类世界冠军。
  • 第三阶段,深度学习阶段,大致从2000年后开始,深度学习是机器学习的一个子领域,它使用深度神经网络来模拟人类大脑的神经元结构。深度学习在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著进展。著名的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。这个阶段的算力可以支持机器下围棋,并战胜人类。
  • 第四阶段,基础模型阶段,从2017年至今,基础模型是指在广泛数据上进行训练(通常采用大规模自监督方法)、并可以适应各种下游任务(例如微调)的任何模型。基础模型采用从大量未标注数据进行预训练,使用有限的标签数据,可快速适应企业特定任务,通过智能体与环境互动学习,探索复杂场景如自动驾驶、机器人控制等。


  这个阶段的算力出现爆发式增长,同时由于互联网,特别是移动互联网的快速发展,数据也迎来指数级增长。这为大规模自监督的学习方法提供了数据和算力的保障,从而使得大语言模型获得巨大成功,突破了人机之间的语言障碍。

  同时,让机器具备了理解、推理、学习、交互的能力。这些能力的应用将迅速改善和优化人机交互场景,比如,企业的自动客服系统可以升级,提高客户满意度。另外,在大模型的辅助下,语言类、编程类任务的工作效率将大幅度提高。

  从企业端看,从2017年到2022年的短短五年间,AI采用率增长了近2.5倍。展望未来,人工智能在未来几年的突飞猛进已成定局。我们预计,到2030 年,全能型、多模态的人工智能进一步普及,人类的生产生活将进入全新的人机协同时代。

  IBM对企业级人工智能的探索与贡献

  今天的IBM是一家专注于混合云和AI的科技公司,也是全球AI技术和AI应用的重要推动者。除了前面提到的达特茅斯会议,人工智能的另一个里程碑时刻也有IBM的推动:1997年,IBM深蓝计算机击败当时的国际象棋冠军,人工智能开始进入大众视野。2011年,IBM人工智能参加知识竞赛并获得冠军,这意味着12年前IBM的语音识别和语义理解能力已经达到很高的水平。2019年,IBM人工智能辩手已经开始与人类一较高下,其语言表达能力令世界瞩目。今年5月,IBM发布了新一代的企业级AI与数据平台watsonx。

  IBM对企业级人工智能的探索与贡献

  事实上,IBM早在2011年就推出了企业级AI产品 Watson,通过自然语言处理、机器学习、数据分析等AI技术,优化业务流程、支持智能决策。Watson已经在全球超过4万家客户实现了广泛应用。

  今天,我们看到"让AI成为核心生产力"已经成为企业领导的迫切需求。IBM商业价值研究院,最近发布了一份面向全球超过30个国家和地区,超过3000名CEO的调研报告。

  调研报告显示:有四分之三的受访CEO认为,部署先进的生成式人工智能将为企业带来竞争优势。

  然而,61%的CEO表达了对生成式AI中所使用的数据来源的担忧。这一担忧,侧面反映了企业的AI之路面临着重重挑战:首先是技术挑战,尤其是数据的准备、应用和治理;第二是人才挑战,企业需要快速实现人员技能的转型和提升,来拥抱AI浪潮;第三是文化挑战,技能的转型往往伴随组织文化的更新,如何让二者互相成就、带来生产力的提高。

  企业级AI能在哪些方面帮助到企业的发展呢?最直接的价值是帮助企业优化业务流程,从而实现降本增效、提高生产力、以及提升客户体验。为了满足企业级AI的需求,IBM基于在AI领域数十年的积累,发布了企业级 AI 与数据平台 watsonx。

  watsonx不仅能帮助企业运用大模型和生成式AI,同时,也能解决企业级 AI 应用的三大挑战:找到需要的数据、建立合适的模型、监管系统的运营。而且,IBM 还将watsonx 的部分模型和数据集开源,与社区和企业携手共创。

  携手IBM共创企业级AI应用

  未来,企业将在多个云上使用多个模型,IBM watsonx可以让AI 成为企业的核心生产力。我们可以为客户提供IBM开发的模型,包括针对特定行业的大型基础模型集合;也能支持客户使用开源或者其他公司的模型,以及自己的模型;还能根据不同任务需求,提供预训练的基础模型,包括传统的机器学习和最新的生成式AI 功能。

  无论做出何种选择,IBM都能帮助客户进行尝试和实验,包括模型的调优、构建和评估,帮助他们在任何云上部署并调优模型。这也与IBM的混合云和AI战略相一致。 

  IBM watsonx让AI成为企业核心竞争力

  今天的IBM,还拥有业界最全面的基于机器学习和基础模型的企业级 AI 产品组合。借助IBM广泛的合作伙伴生态,已部署到20多个行业的众多用户当中,例如,SAP和IBM 咨询合作构建的25个联合智能行业解决方案正在服务全球客户。

  IBM致力成为企业落地AI应用的最佳合作伙伴,并已经做好了充分准备迎接有强烈需求的客户,来IBM参加为期半天的"watsonx 战略工作坊";并根据工作坊的成果,开展为期四周的 "watsonx 试点项目",利用IBM车库创新方法,帮助客户开启企业级 AI+ 之旅。

  消息来源:IBM China

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