AI Open Scale,全新开放式可扩展平台,助力轻松使用各类厂商的人工智能应用
2018年10月16日——今天,IBM公司推出了全新的AI Open Scale技术平台,旨在应对人工智能(AI)应用的诸多障碍,例如:解释关于AI应用如何做出决策的问题、全球人工智能技术人才短缺的问题,以及应用多厂商不同AI工具造成的复杂性问题。
IBM的这一全新技术平台实属同类首创。无论AI应用程序在何种环境中构建或运行,AI Open Scale都可让企业在人工智能的整个生命周期中实现透明化管理。AI Open Scale可以在各种AI应用程序运行时,检测并解决其中的偏见问题。
作为AI Open Scale的一部分,IBM还将首次推出NeuNetS——一项用AI构建AI应用的突破性技术,让从零开始创建复杂的深度神经网络成为可能,填补技术缺口,进而加速AI的规模化发展。
IBM认知解决方案高级副总裁David Kenny表示:“为了加速应用人工智能的步伐,企业需要在同一位置集中运行所有AI。我们致力让客户自由选择使用的AI工具,无需考虑生产厂商,并运用IBM AI Open Scale轻松透明地进行管理。只有让企业信任AI技术并扩大部署,才能推动AI经济的发展。”
IBM近期针对5000名最高管理层人士进行的研究显示,82%接受调查的企业正在考虑使用人工智能,但63%的企业缺乏管理人工智能技术的内部人才。此外,60%的企业由于担心信任和合规性问题,而使人工智能应用受到阻碍。
毕马威创新和企业解决方案部负责人Vinodh Swaminathan表示:“人工智能是助力企业转型的重要推手,管理者需展现出对人工智能的信任以及负责地使用人工智能的态度,包括理解AI功能如何消除偏见,如何防止AI功能的误用,以及如何确保AI功能的性能始终如一且可预测。对于毕马威来说,人工智能技术对加强组织机构间信任至关重要,它们可以为企业整体转型提供战略支持。IBM新推出的AI Open Scale技术平台,则是专门为促进并增强组织之间的信任而设计的。”
无论哪家厂商的AI,AI Open Scale都可在其整个生命周期内,将AI的可解释性自动化、纠正其中的偏见,并确保其可审核性。它可以帮助企业:
AI Open Scale将于今年晚些时候可用于IBM云计算平台和IBM私有云。
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。