IBM使用沃森工具和开源来弥补人工智能的差距

在人工智能方面，IBM越来越发现自己必须填补空白。

构建培训模型的数据科学家之间存在技能差距，公司应该如何在企业中构建和实施AI存在组织差距，随着采用率的提高存在信用差距。然而，许多人仍然不确定自己的潜力，或者对失去工作感到不安。

然而，也许今天存在的最重要的差距是技术未来成功的基础知识：什么是人工智能？

这导致IBM Watson AI技术团队负责人采取了不同寻常的步骤，打开了“黑盒”的包装，黑盒是一种在没有广泛了解其内部工作原理的情况下执行功能的系统或设备。

“人们对人工智能等话题反应过度；IBM数据、沃森人工智能和IBM总经理罗布托马斯(如图)表示。”您如何优化流程以提高生产率？我们谈论的基础：更好的预测，更好的自动化，更好的优化。"

在佛罗里达州迈阿密举行的IBM数据和人工智能论坛上，托马斯与SiliconANGLE Media的移动直播工作室CUBE的主持人戴夫维尔兰特进行了交谈。他们讨论了澄清其技术的努力、实施有效人工智能解决方案的分步方法、数据虚拟化的作用以及沃森工具如何集成到红帽的平台中。

10月在迈阿密举行的IBM大会上，托马斯和许多公司高管花时间揭开了AI技术的神秘面纱。在Thomas自己的标题中，你可以找到如何处理这个话题的线索，因为数据是AI对话的核心。AI模型会根据数据进行训练，如果用户的数据不好或者从好的数据开始，但是随着时间的推移，信息传递或者“漂移”无法被识别，很容易出现严重的分析错误。

“你的人工智能只和你的数据一样好，”托马斯说。“这是根本问题。在与我们合作的组织中，有80%的项目由于公司的数据问题而被停止或推迟。”

为了帮助解决这个问题，IBM最近宣布将在Watson OpenScale中添加漂移检测软件，以帮助用户更容易地检测到AI模型可能偏离了其原始参数。该工具旨在帮助DevOps团队和数据科学家更紧密地合作，以便人工智能模型实际将其纳入生产应用程序。

这一重要的协作步骤只是Thomas确定为AI Ladder的一部分的内容之一，它是在整个组织中收集、组织、分析和实施AI的过程。这里的信息是，虽然梯子可以让用户爬得更高，但他们一次只能完成一步——从数据策略开始。

托马斯说：“我们将人工智能阶梯作为一种工具，鼓励公司思考数据战略。”“我问了我拜访的每一家公司：你们有数据战略吗？当你问这个问题时，你不会相信你会得到什么样的表情。”

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