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IBM副总裁谢东:未来十年对企业最大的颠覆来自数字化重塑

第一财经 2019-07-30 09:40:39
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今年2月,IBM人工智能辩论系统Project Debater第二次与人类辩手比赛,这样一种人与科技的对话,让现场数百万专业观众深深折服。尽管Project Debater还有很大的发展空间,但它展现的语言能力已经给我们带来无限的遐想。

我们所处的数字世界,正在被许多Project Debater这样的创新所“颠覆”。对企业来说,未来十年最大的颠覆将来自于数字化重塑。我们看到一个趋势是,人工智能走向普惠阶段,全球将有60%成为人工智能赋能的企业;混合多云成为焦点;开放与创新成为驱动转型的关键。

加速企业级人工智能应用

企业面向数字化转型,首先是采用人工智能,用人工智能赋能企业。

首先,对企业来讲,人工智能并不是一种产品,而是一套技术或一种能力,能否转化为商业价值,还必须把它和企业的核心应用场景结合,把它嵌入到现有的产品和服务中。

IBM曾经针对多个行业,定制人工智能解决方案,帮助企业在日常工作中发挥人工智能的潜力。例如,国内某一个机场借助PowerAI Vision在机器视觉上的核心能力,推动机场的数字化转型。利用人工智能识别的能力,机场对人流和位置进行分析,并对飞机起落进行管理,在这个场景中,人工智能作为一个能力平台,嵌入到系统之中,并且不断演进。

其次,人工智能用起来并不容易,创建人工智能模型,构建高质量的业务应用程序(APP),需要人工智能专家。因此,我们需要有更好的人工智能技术,来缩短企业用户使用人工智能的距离。IBM提出了一个概念“AI forAI”,致力于使人工智能更普惠,使开发更快、更安全、更容易被非人工智能专家所用。

基于这样的方法论,IBM在很多行业与客户共同构建人工智能解决方案。比如我们和国内一家医疗公司,共同研发了一站式医学影像人工智能平台,融合了IBM Watson Machine Learning Accelerator在深度学习上的平台能力,Power的稳定、高效的硬件计算资源,以及我们在人工智能领域的专家技能。它能够根据医院需求进行研发和定制,将人工智能技术赋能给一线医生。目前这个平台已经在国内几家顶级的三甲医院装机,受到医生的好评。

当然,企业在使用人工智能时,还要关注人工智能应用系统的可信任。一是公平性,企业人工智能系统应该采用不带偏见的数据集和模型;二是鲁棒性(Robustness),企业人工智能系统应该安全和可靠,不会被篡改;三是可解释性,它提供的决策或建议,能够被理解;四是可追踪,它的开发、部署等能够在生命周期内被审计。

IBM不仅研究更先进的人工智能技术,也让它更容易被使用,同时我们非常注重开发可信的人工智能。我们提供工具和技术来识别和减轻风险和违规行为,帮助理解与信任有关的人工智能模型的影响和挑战,并帮助开发人员和数据科学家轻松构建可信、安全和可解释的人工智能系统。

“混合多云”将是主旋律

预计5年之后,90%的全球1000大组织将有混合多云的管理策略。在向云转型的第二篇章里,从供应链到核心银行系统在内的企业关键性负载,将迁移并优化至云端。混合多云将是未来的主旋律。

首先是混合,企业在构建自己IT架构的时候,会考虑到公有云、私有云,结合传统意义上的IT架构,来进行混合部署。企业希望在任何地方、任意构建和部署任何应用或工作负载。

其次是多云,企业会根据不同的应用需求、不同的部署要求,选择采用不同的私有云和不同的公有云。根据IDC的统计数据,在使用云服务时,平均每家企业背后会有10~15个公有云或私有云服务商。

IBM副总裁谢东:未来十年对企业最大的颠覆来自数字化重塑

因此,企业需要以简单、一致和集成的方式管理所有的IT基础架构,无论是公有云、私有云还是跨越不同的云平台。

IBM收购红帽之后,能够提供下一代混合多云平台,加速企业创新。基于Linux和Kubernetes等开源技术,这个平台可以使企业在本地、私有云以及多个公有云平台上部署、运行、管理数据及应用。

企业面向云转型,通过构建混合多云的环境,使得企业的核心应用、数据和工作复杂能够自由、安全地迁移,从而释放出真正的商业价值。

架构先行助力数字化转型

无论是人工智能商用,还是关键负载上云,最终企业的数字化转型,都离不开现代化的架构。架构科技谱写着技术进步的历史。

企业的IT基础架构,包括硬件和软件,需要针对人工智能、大数据、区块链等最严苛需求的工作负载进行优化。同时企业需要有敏捷性,在最有价值的地方部署和迁移新的和现有的工作负载、服务和数据,从而平衡性能、安全性和成本的要求。

IBM现代化基础架构,正是围绕负载为要、敏捷多云,以及安全无虞三个方面,使客户在基础构架的建设方面满足人工智能、混合多云的环境。

人工智能系统中最关键的主题就是加速,IBM正在进行全方位的人工智能计算加速研究。IBM研究院牵头成立了人工智能硬件中心,通过与科研和产业界的协作,希望在未来将人工智能性能效率提高千倍。因此,IBM与众多合作伙伴一起,推进从芯片、材料、架构等硬件的创新。

比如数字人工智能芯片,可以带来10倍甚者50倍计算能力的提高。比如模拟人工智能芯片,可以更高效率地使用模拟电路架构实现机器学习加速,性能有望提升5000~10000倍。

而在安全方面,IBM提供独特的多层安全功能,可根据企业的需求进行扩展,并为新的数据规则做好准备。比如普遍加密、安全容器等技术。我们也正在研发全同态加密技术、普通加密扩展、区块链芯片技术以及后量子加密技术等。

(作者系IBM副总裁、大中华区首席技术官)

责编:任绍敏
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