IBM：利用人工智能“基础模型”及其沃森语言分析平台

利用人工智能“基础模型”及其沃森自然语言分析平台，IBM希望实现脚本创建的自动化，使遗留系统现代化，并加速科学研发。

在帮助企业获得人工智能的潜在好处方面，IBM已经磨练出了一种经验丰富、实用的方法，与许多竞争对手使用的方法不同。

IBM产品管理、数据和人工智能副总裁表示:“我们的务实主义也是我们的重要区别之一，因为我们知道，通过多年来为成千上万的客户实施和调整人工智能功能，有效使用这项技术的过程与最终目标一样重要，特别是对于与我们合作的关键任务型企业。”

这一过程可能包括无数问题，例如确定大型企业可用的大量数据的最佳利用方式，可能将这些数据与基于云的应用程序集成，以及有效地应用正确的人工智能模型以获得最佳结果。

我们的客户在现有系统上投入了数百万美元，所以他们不会去建立一个全新的孤立的人工智能系统。”“我们必须弄清楚如何将所有这些结合起来，与更广泛的生态系统合作。”

他说，另一个问题是能够信任来自人工智能系统的数据。如果不能解释系统的输入和输出，像银行这样受到高度监管的企业将无法通过基本的道德和监管委员会。

IBM的人工智能方法针对的是一个基本挑战:可扩展性。IBM正在通过所谓的基础模型来解决这个问题:灵活的、可重用的模型，支撑和推动不同的人工智能技术和应用。

例如，Open AI的ChatGPT是一个基础模型，通过生成人工智能来解决语言任务。微软正在将ChatGPT的某些方面引入其产品，其他公司可能会效仿。但关键是如何利用他们已经开发的一些基础技术，让它们以一种更有用的方式为企业客户服务。

IBM沃森包含人工智能

IBM已经在其IBM沃森自然语言处理(NLP)堆栈中部署了基础模型技术，并且该公司正在努力将其他超越语言的产品商业化。

IBM已有12年历史的沃森包括一个可嵌入的人工智能产品组合，是IBM人工智能战略的核心部分。

IBM人工智能工作的其他例子包括:

2021年，IBM研究院与红帽合作发布了Project Wisdom，该项目提供了一个人工智能基础模型和生成人工智能功能，通过自然语言界面为红帽Ansible上的开发人员自动生成代码。这些脚本可以自动化云网络，例如，简化云管理。

IBM Research已经为IT操作和管理创建了一个基础模型，该模型可以标记即将发生的崩溃，并创建编码命令来阻止它们。

IBM正在寻求使用基于其流行编码语言的CodeNet数据集的基础模型来自动化和现代化业务流程。IBM表示，有了这些模型，遗留系统可以通过使用现代网络的能力得到增强，应用程序可以在几乎不需要人工监督的情况下进行自我更新。

IBM研究院表示，今年将与NASA合作，建立一个基于地球科学文献的特定领域基础模型，以帮助科学家利用最新的任务数据，并轻松地从研究中获得见解，否则他们将很难阅读和内化。

同样在今年，IBM发布了一个利用生成式人工智能的基础模型MolFormer，它可以帮助创建新分子，简化包括药物在内的新材料的创建。

IBM大型机中的人工智能

IBM已经将人工智能与它的大型机集成在一起。据IBM称，最新的z16 Big Iron拥有内置在其核心Telum处理器上的人工智能加速器，每天可以进行3000亿次深度学习推理，延迟时间为1毫秒。最新版本的z/OS操作系统将包括一个新的AI框架，用于系统操作，以优化IT流程，简化管理，提高性能，并降低技能要求。新版本还将支持与z/OS应用程序共同部署AI工作负载的技术，并将具有改进的云功能。