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IBM陳旭東:攜手IBM共創(chuàng)AI核心競(jìng)爭(zhēng)力,開啟企業(yè)級(jí)AI之旅

IBM China
2023-09-15 15:17 4133

北京2023年9月15日 /美通社/ -- 9月14日至16日,由湖南省人民政府、工業(yè)和信息化部主辦的2023世界計(jì)算大會(huì)在長(zhǎng)沙舉行。IBM大中華區(qū)董事長(zhǎng)、總經(jīng)理陳旭東應(yīng)邀參加開幕式暨開幕論壇,并做主旨演講。他分享了人工智能領(lǐng)域在近七十年的演進(jìn)和未來(lái)十年的趨勢(shì),以及IBM對(duì)企業(yè)級(jí)人工智能的持續(xù)探索,包括最新發(fā)布的企業(yè)級(jí)AI與數(shù)據(jù)平臺(tái)watsonx。

他認(rèn)為,人工智能的發(fā)展歷史基本和計(jì)算機(jī)的發(fā)展同步,且不斷得益于算力的增強(qiáng)、算法的優(yōu)化以及數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)。今天的IBM擁有全面的基于機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)模型的企業(yè)級(jí) AI 產(chǎn)品組合,并借助IBM車庫(kù)創(chuàng)新等共創(chuàng)方法、廣泛的合作伙伴生態(tài),成為企業(yè)落地AI應(yīng)用的最佳合作伙伴。

IBM大中華區(qū)董事長(zhǎng)、總經(jīng)理 陳旭東
IBM大中華區(qū)董事長(zhǎng)、總經(jīng)理 陳旭東

以下是他的發(fā)言內(nèi)容節(jié)選:

人工智能技術(shù)的演進(jìn)和趨勢(shì)

人工智能的發(fā)展歷史基本和計(jì)算機(jī)的發(fā)展同步,不斷得益于計(jì)算機(jī)算力的增強(qiáng)、算法的優(yōu)化以及數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)。我們一般都把1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議(Dartmouth Workshop)作為人工智能這門學(xué)科的開始,主要?dú)w功于計(jì)算機(jī)科學(xué)家阿蘭·圖靈、數(shù)學(xué)家約翰·麥卡錫等人的推動(dòng)。IBM也是這次會(huì)議的重要參與者。這個(gè)時(shí)期的研究主要在探討如何使計(jì)算機(jī)模擬人類智能,包括推理、問(wèn)題解決和學(xué)習(xí)等方面的能力。

回顧一下67年的發(fā)展歷史,我們大致可以把人工智能的發(fā)展分為四個(gè)階段:

人工智能技術(shù)的演進(jìn)
人工智能技術(shù)的演進(jìn)
  • 第一階段,專家系統(tǒng)階段:專家系統(tǒng)是早期人工智能的代表,它們使用特定領(lǐng)域專家的知識(shí)來(lái)解決特定問(wèn)題。比較典型的應(yīng)用領(lǐng)域有醫(yī)學(xué)診斷、化學(xué)分析和工程問(wèn)題等領(lǐng)域。這個(gè)階段的算力可以支持機(jī)器下跳棋。
  • 第二階段,機(jī)器學(xué)習(xí)階段,大致從上世紀(jì)80年代開始,機(jī)器學(xué)習(xí)的興起標(biāo)志著人工智能的新時(shí)代。這一階段涌現(xiàn)了許多技術(shù),包括決策樹、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等,使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和進(jìn)行預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用廣泛,包括語(yǔ)音識(shí)別、圖像處理、自然語(yǔ)言處理和推薦系統(tǒng)等。這個(gè)階段的算力可以支持機(jī)器下國(guó)際象棋,打敗人類世界冠軍。
  • 第三階段,深度學(xué)習(xí)階段,大致從2000年后開始,深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域,它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬人類大腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。著名的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。這個(gè)階段的算力可以支持機(jī)器下圍棋,并戰(zhàn)勝人類。
  • 第四階段,基礎(chǔ)模型階段,從2017年至今,基礎(chǔ)模型是指在廣泛數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練(通常采用大規(guī)模自監(jiān)督方法)、并可以適應(yīng)各種下游任務(wù)(例如微調(diào))的任何模型?;A(chǔ)模型采用從大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,使用有限的標(biāo)簽數(shù)據(jù),可快速適應(yīng)企業(yè)特定任務(wù),通過(guò)智能體與環(huán)境互動(dòng)學(xué)習(xí),探索復(fù)雜場(chǎng)景如自動(dòng)駕駛、機(jī)器人控制等。

這個(gè)階段的算力出現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng),同時(shí)由于互聯(lián)網(wǎng),特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)也迎來(lái)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這為大規(guī)模自監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法提供了數(shù)據(jù)和算力的保障,從而使得大語(yǔ)言模型獲得巨大成功,突破了人機(jī)之間的語(yǔ)言障礙。

同時(shí),讓機(jī)器具備了理解、推理、學(xué)習(xí)、交互的能力。這些能力的應(yīng)用將迅速改善和優(yōu)化人機(jī)交互場(chǎng)景,比如,企業(yè)的自動(dòng)客服系統(tǒng)可以升級(jí),提高客戶滿意度。另外,在大模型的輔助下,語(yǔ)言類、編程類任務(wù)的工作效率將大幅度提高。

從企業(yè)端看,從2017年到2022年的短短五年間,AI采用率增長(zhǎng)了近2.5倍。展望未來(lái),人工智能在未來(lái)幾年的突飛猛進(jìn)已成定局。我們預(yù)計(jì),到2030 年,全能型、多模態(tài)的人工智能進(jìn)一步普及,人類的生產(chǎn)生活將進(jìn)入全新的人機(jī)協(xié)同時(shí)代。

IBM對(duì)企業(yè)級(jí)人工智能的探索與貢獻(xiàn)

今天的IBM是一家專注于混合云和AI的科技公司,也是全球AI技術(shù)和AI應(yīng)用的重要推動(dòng)者。除了前面提到的達(dá)特茅斯會(huì)議,人工智能的另一個(gè)里程碑時(shí)刻也有IBM的推動(dòng):1997年,IBM深藍(lán)計(jì)算機(jī)擊敗當(dāng)時(shí)的國(guó)際象棋冠軍,人工智能開始進(jìn)入大眾視野。2011年,IBM人工智能參加知識(shí)競(jìng)賽并獲得冠軍,這意味著12年前IBM的語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義理解能力已經(jīng)達(dá)到很高的水平。2019年,IBM人工智能辯手已經(jīng)開始與人類一較高下,其語(yǔ)言表達(dá)能力令世界矚目。今年5月,IBM發(fā)布了新一代的企業(yè)級(jí)AI與數(shù)據(jù)平臺(tái)watsonx。

IBM對(duì)企業(yè)級(jí)人工智能的探索與貢獻(xiàn)
IBM對(duì)企業(yè)級(jí)人工智能的探索與貢獻(xiàn)

事實(shí)上,IBM早在2011年就推出了企業(yè)級(jí)AI產(chǎn)品 Watson,通過(guò)自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等AI技術(shù),優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、支持智能決策。Watson已經(jīng)在全球超過(guò)4萬(wàn)家客戶實(shí)現(xiàn)了廣泛應(yīng)用。

今天,我們看到"讓AI成為核心生產(chǎn)力"已經(jīng)成為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的迫切需求。IBM商業(yè)價(jià)值研究院,最近發(fā)布了一份面向全球超過(guò)30個(gè)國(guó)家和地區(qū),超過(guò)3000名CEO的調(diào)研報(bào)告。

調(diào)研報(bào)告顯示:有四分之三的受訪CEO認(rèn)為,部署先進(jìn)的生成式人工智能將為企業(yè)帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

然而,61%的CEO表達(dá)了對(duì)生成式AI中所使用的數(shù)據(jù)來(lái)源的擔(dān)憂。這一擔(dān)憂,側(cè)面反映了企業(yè)的AI之路面臨著重重挑戰(zhàn):首先是技術(shù)挑戰(zhàn),尤其是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、應(yīng)用和治理;第二是人才挑戰(zhàn),企業(yè)需要快速實(shí)現(xiàn)人員技能的轉(zhuǎn)型和提升,來(lái)?yè)肀I浪潮;第三是文化挑戰(zhàn),技能的轉(zhuǎn)型往往伴隨組織文化的更新,如何讓二者互相成就、帶來(lái)生產(chǎn)力的提高。

企業(yè)級(jí)AI能在哪些方面幫助到企業(yè)的發(fā)展呢?最直接的價(jià)值是幫助企業(yè)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程,從而實(shí)現(xiàn)降本增效、提高生產(chǎn)力、以及提升客戶體驗(yàn)。為了滿足企業(yè)級(jí)AI的需求,IBM基于在AI領(lǐng)域數(shù)十年的積累,發(fā)布了企業(yè)級(jí) AI 與數(shù)據(jù)平臺(tái) watsonx。

watsonx不僅能幫助企業(yè)運(yùn)用大模型和生成式AI,同時(shí),也能解決企業(yè)級(jí) AI 應(yīng)用的三大挑戰(zhàn):找到需要的數(shù)據(jù)、建立合適的模型、監(jiān)管系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)。而且,IBM 還將watsonx 的部分模型和數(shù)據(jù)集開源,與社區(qū)和企業(yè)攜手共創(chuàng)。

攜手IBM共創(chuàng)企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用

未來(lái),企業(yè)將在多個(gè)云上使用多個(gè)模型,IBM watsonx可以讓AI 成為企業(yè)的核心生產(chǎn)力。我們可以為客戶提供IBM開發(fā)的模型,包括針對(duì)特定行業(yè)的大型基礎(chǔ)模型集合;也能支持客戶使用開源或者其他公司的模型,以及自己的模型;還能根據(jù)不同任務(wù)需求,提供預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型,包括傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和最新的生成式AI 功能。

無(wú)論做出何種選擇,IBM都能幫助客戶進(jìn)行嘗試和實(shí)驗(yàn),包括模型的調(diào)優(yōu)、構(gòu)建和評(píng)估,幫助他們?cè)谌魏卧粕喜渴鸩⒄{(diào)優(yōu)模型。這也與IBM的混合云和AI戰(zhàn)略相一致。 

IBM watsonx讓AI成為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力
IBM watsonx讓AI成為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力

今天的IBM,還擁有業(yè)界最全面的基于機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)模型的企業(yè)級(jí) AI 產(chǎn)品組合。借助IBM廣泛的合作伙伴生態(tài),已部署到20多個(gè)行業(yè)的眾多用戶當(dāng)中,例如,SAP和IBM 咨詢合作構(gòu)建的25個(gè)聯(lián)合智能行業(yè)解決方案正在服務(wù)全球客戶。

IBM致力成為企業(yè)落地AI應(yīng)用的最佳合作伙伴,并已經(jīng)做好了充分準(zhǔn)備迎接有強(qiáng)烈需求的客戶,來(lái)IBM參加為期半天的"watsonx 戰(zhàn)略工作坊";并根據(jù)工作坊的成果,開展為期四周的 "watsonx 試點(diǎn)項(xiàng)目",利用IBM車庫(kù)創(chuàng)新方法,幫助客戶開啟企業(yè)級(jí) AI+ 之旅。

關(guān)于IBM

IBM 是全球領(lǐng)先的混合云、人工智能及企業(yè)服務(wù)提供商,幫助超過(guò) 175 個(gè)國(guó)家和地區(qū)的客戶,從其擁有的數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)洞察,簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)流程,降低成本,并獲得行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。金融服務(wù)、電信和醫(yī)療健康等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的超過(guò) 4000 家政府和企業(yè)實(shí)體依靠 IBM 混合云平臺(tái)和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM 在人工智能、量子計(jì)算、行業(yè)云解決方案和企業(yè)服務(wù)方面的突破性創(chuàng)新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對(duì)企業(yè)誠(chéng)信、透明治理、社會(huì)責(zé)任、包容文化和服務(wù)精神的長(zhǎng)期承諾是 IBM 業(yè)務(wù)發(fā)展的基石。了解更多信息,請(qǐng)?jiān)L問(wèn):https://www.ibm.com/cn-zh 

媒體聯(lián)絡(luò)人

崔守峰,shou.feng.cui@ibm.com 

消息來(lái)源:IBM China
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