发布于：2018/10/17 15:51:35 | 694 次阅读
10月16日消息，IBM同时发布人工智能开放平台AIOpenScale和云计算工具Multi-cloudManager，旨在使人工智能和云计算的结合变得更容易。
人工智能和云服务都是大生意，但这两门生意的潜力目前还有待释放。
《哈佛商业评论》最近的一项调查显示：2016年人工智能的总投资达到260亿至390亿美元，是2013年的三倍。但在接下来的15个月里，大约80%的IT预算将用于云解决方案。
但尽管这两个行业都在稳步增长，只有20%的公司表示他们使用了一种或多种人工智能技术的作为“coreway（方式）”，并且49%的公司说他们正在推迟云计算的部署。
IBM反对这种将人工智能和云计算划分的二分法，认为这种二分法增加了结合两者的难度。为了解决这一问题，IBM今天推出了人工智能平台AIOpenScale和多云管理器，前者使得客户能够在几乎所有的基础设施上构建人工智能，而后者作为一种“开放”的解决方案旨在使在多云服务上创建应用变得更容易。
一、AIOpenScale是AI大规模商用的开端
服务于IBM云计算和云计算私人用户的AIOpenScale平台通过在线仪表板运行，并支持一些基于开源框架的人工智能模型，包括谷歌的TensorFlow、微软的AzureML、SparkML、Keras、Seldon，和亚马逊SageMaker等。此外，它还使得在IBM的Watson、Seldon和其他第三方平台上部署这些模型变得更容易。
AIOpenScale还提供了一套自主检测及减缓偏见的工具，这套工具包括一个日志系统、一个回应模型、训练数据和相关性能指标，其中日志系统用来记录机器学习模型所做的预测。
这套工具不断监测人工智能应用程序中的偏见决策，通过“de-biasing”技术努力减轻这种影响，并对AI算法给出的建议提供解释。
通过这种方式，AIOpenScale为IBM早期的产品提供偏见检测和模型可解释性的能力。今年9月，IBM推出了一个开源工具包，这个工具包包含了算法、代码和教程。在今年夏天，IBM的研究人员提出了人工智能系统的“概况表”，用于回答系统操作、培训数据、测试设置、结果、测试方法等问题。
值得注意的是，IBM并不是一家开发平台以减少算法偏见的公司。Facebook在5月召开的F8开发者大会上也宣布为数据科学家提供自动化的偏见捕捉服务。微软和埃森哲也发布了类似的工具。
IBM今天也发布了名为NeuNetS的神经网络合成引擎，这个新的系统能将商业任务和数据集等方面的AI开发自动化。该公司声称，测试结果显示，由NeuNetS自主设计、训练和部署的定制人工智能模型已经达到了“与人类设计的神经网络相媲美”的度。
测试版的NeuNetS可在AIOpenScale发布会上获取。
IBM认知解决方案（IBMCognitiveSolutions）副总裁大卫?肯尼（DavidKenny）表示：“我们的战略是使用一种开放的、可交互的方法来推动人工智能经济。我们认为AIOpenScale代表了一个新的技术类别，也代表了AI大规模商用的开端，因为它是开放的，让人工智能操作起来更加容易，而且完全透明。”
二、Multi-cloudManager释放云计算商业价值
Multi-cloudManager运行在基于Kubernetes（一个开源的容器编排系统，可自动化容器化应用程序的部署，扩展和管理）的平台IBMCloudPrivate上，且配有一个仪表板界面，可以调用数千个KubernetesAPP，这些APP涵盖多个位置的大量数据。
IBM混合云计算公司副总裁阿文德?克里希纳（ArvindKrishna）在一份声明中表示：“通过采用开放标准的方式来管理跨越多云的数据和应用程序，IBMMulti-cloudManager将使企业能够扩大自己的云投资规模，并释放出云计算的全部业务价值。它的目标将不仅仅是限度利用计算机的算力，而是充分利用云计算来发明新的业务流程并进入新的市场。”
Multi-cloudManager的仪表板会将Kubernetes集群显示在一个统一的控制面板上，并使用“统一的遵从和规则引擎”来确保这些集群与企业政策和安全标准保持一致。此外，它提供了备份工具，以保护部署好的Kubernetes应用程序和数据，以防安全漏洞或硬件故障。
IBMMulti-cloudManager已经在BendigoandAdelaideBank（澳大利亚第五大零售银行）落地，并将于2018年10月上市。
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