IBM Innovation预览:AI的自动化

经过 | 3分钟阅读| 2020年7月22日

IBM的第二次创新预览活动包括AI专家和IBM高管,因为它们分享了IBM研究在AI自动化领域的IBM Research所取得的令人兴奋的新发展。

在此次活动中,这些领导人在线提供了三种方法来利用AI的自动化:

  • 准确数字化和简化工作流程以变得更加高效和适应
  • 揭示了AI智能的可操作见解,适用于自动化工作流程
  • 为您的人类劳动力提供AI工具,以更好,更快的选择和提高生产力

IBM数据和云平台高级副总裁Rob Thomas概述了IBM的自动化AI的观点,并解释了如何在不牺牲结果的情况下更轻松地进行工作。

然后,IBM Research Ai副总裁Sriram Raghavan公布了IBM研究在AI的自动化空间中的分类,以及IBM如何协助客户建立更好的数据基础,从中推出变换性AI项目。

最后,为了说明研究如何进入IBM的AI产品组合,Lisa Amini博士,IBM Research和Shadi Copty,IBM Data和AI副总裁,展示IBM Watson Studio的Automai演示。与Autoai,广告巨头Wunderman Thompson识别新的前景并在规模上获得更深的人类洞察力。

托马斯说,自动化工作的概念一直在和我们在一起,只要我们有工作。它在工业革命的装配线中可见,并且尽可能回到古希腊和自动工人,他们在伊利亚德的页面中帮助希腊神赫菲斯特斯。

今天,托马斯说,自动化将使患者无缝地通过医疗保健行业进行处理。它还为网站可靠性工程师提供了理解它在发生或预测其发生之前的问题的能力。

自动化的礼物是时间的礼物。那个时候可以用来专注于更关注的更关键的任务,更认知的创造性作业,或者需要时间离开工作,知道这项工作不会受到影响。将AI注入到您的企业中的第一步开始并以数据及其如何使用。 IBM为此成功提供三种关键成分:

  • 相信
  • 自动化
  • 自然语言处理

IBM的议程是通过使用尖端技术来创建,部署,管理,监控和发展AI型号来加速业务的旅程。企业需要快速数据准备,准确的AI模型,符合业务限制,跨生命周期的模型治理,以及自动监控和改进。这种整体方法分成三件:

  • 数据自动化:自动选择,摄取和清洁数据以实现进一步的自动化
  • 数据科学自动化:自动化数据科学的艰巨过程,允许工程自动化甚至建模
  • 生命周期自动化:测试和验证,部署,监控和连接循环,因此模型继续执行和发展

IBM研究还增加了IBM Automai内的新功能,现在包括自动构建特定于各种约束的模型的能力 - 从工业区别与公平和偏见的任何东西。研究正在更新模型漂移检测,具有强大的算法,更好的可扩展性,并为用户加强模型的下一个最佳动作。

IBM研究的综合议程提供稳定的创新管道,进入生活在云Pak的产品组合,包括Watson知识目录,Watson Studio,Watson机器学习和Watson Openscale。

在一个演示中,Amini博士解释了如何在OpenScale中使用Automai来解决与系统偏差有关的问题。通常,数据科学家需要通过算法梳理,并决定使用哪些工具以及如何适当地评估公平度量,这可能需要数周甚至几个月。

IBM研究确保一切透明,视觉导向,因此用户可以一目了然地了解问题。用户可以将其正在进行的模型作为一种易于阅读的文档,详细介绍了文档模型的一切,或者更轻松地进行进一步的实验。

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