Над чем сейчас работает компания

IBM является лидером в области компьютерных и ИТ-инноваций с 1945 года. Искусственный интеллект сегодня является большой новостью, и, конечно же, IBM по-прежнему остается заметным игроком в этой области. Ведь кто сможет забыть Темно-синийИИ IBM 1990-х годов и шахматный матч против чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова?

Естественно, миру технологий интересно, чем занимается IBM сегодня, особенно в области искусственного интеллекта. Итак, что же главный компьютерный лидер делает с одной из самых передовых технологий века — инновациями в области искусственного интеллекта? Присоединяйтесь к нам сейчас, когда мы приоткроем завесу над проектами IBM, над которыми сейчас ведется работа.

Новейшие проекты IBM в области искусственного интеллекта

Вот список текущих проектов IBM, связанных с инновациями в области искусственного интеллекта. Некоторые из них начались в прошлом году и продолжаются в настоящее время. Однако эти исследовательские проекты — не единственные шаги, которые IBM предпринимает для усиления своей роли в инновациях в области искусственного интеллекта. IBM планирует покупка Ваэга, консалтинговый партнер Salesforce. Этот шаг расширяет спектр гибридных облачных сервисов и поддерживает стратегию искусственного интеллекта.

Эта статья представляет собой скорее серию косвенных проектов с участием лаборатории MIT-IBM Watson AI Lab. Тем не менее, это важное предприятие, учитывая явную и реальную опасность, которую по-прежнему представляет собой COVID. Эти проекты варьируются от раннего выявления сепсиса у пациентов с COVID-19 до использования перепрофилированных лекарств для лечения COVID и возвращения мира к нормальной жизни с помощью массового тестирования, целенаправленной изоляции и персонализированного лечения.

Целью этого инновационного проекта в области искусственного интеллекта является улучшение исследований агентов искусственного интеллекта, которые могут управлять смоделированным мобильным роботом, управляемым компьютерным зрением, манипулировать объектами, подбирать их и переносить в новые места. Агент должен найти небольшие предметы, разбросанные по моделируемому дому, поднять их и перенести в новое, последнее место.

В поисках человеческого понимания в символических системах ИИ ученые работают над новыми гибридными системами. Эта инновация в области искусственного интеллекта предполагает объединение нейронных сетей, извлекающих статистические структуры из необработанных данных (например, файлов изображений), с символическим представлением логики и проблем. В конечном итоге исследователи надеются заставить машины учиться больше, чем люди, — осваивая абстрактные концепции и соединяя слова с изображениями. Исследователи работают над тем, чтобы наделить машины реальными способностями к здравому смыслу и рассуждению.

Только доверяя инновациям искусственного интеллекта, технология может распространиться среди общественности. Люди боятся того, чего не знают, и, следовательно, неохотно принимают перемены и полагаются на новые технологии. IBM разрабатывает серию наборов инструментов и наборов инструментов, призванных вселить уверенность и доверие, объясняя, как модели машинного обучения делают прогнозы. Кроме того, в наборах инструментов рассматриваются такие проблемы, как предвзятость и дискриминация. Ключевые слова здесь — надежность, объяснимость и справедливость.

Искусственный интеллект требует головокружительных скоростей и огромной вычислительной мощности, чтобы функционировать в полную силу. Поэтому исследовательские группы IBM по аппаратному обеспечению решают эту сложную задачу. Исследователи работают над новыми архитектурами, устройствами и алгоритмами, чтобы повысить эффективность обработки и облегчить переход от узкого ИИ к широкому ИИ. Исследователи используют такие подходы, как вычисления в памяти, приближенные вычисления, квантовые вычисления и машинный интеллект. Конкретные примеры включают цифровые ядра искусственного интеллекта, аналоговые ядра искусственного интеллекта, гетерогенную интеграцию и системы, оптимизированные для искусственного интеллекта.

• Инженерия искусственного интеллекта.

Исследовательские группы IBM разрабатывают инструменты, призванные помочь инженерам искусственного интеллекта тратить меньше времени на обучение, обновление и поддержку своих моделей. Одним из больших препятствий на пути широкого признания ИИ являются трудности, с которыми сталкиваются организации при попытке внедрить ИИ в реальных условиях. Исследователи работают над концепцией под названием «Автоматическое машинное обучение» (или AutoML), которая автоматически настраивает конвейеры машинного обучения. Эта инновация в области искусственного интеллекта означает, что профессионалы, не связанные с МО, смогут создавать и использовать системы машинного обучения, не нуждаясь в глубоких знаниях предмета. Демистифицируя концепцию ИИ и упрощая ее внедрение, признание и использование искусственного интеллекта возрастут во всем мире. Проще говоря, исследователи ищут способы автоматизации!

Если вы возьмете эти исследовательские проекты в совокупности, вы увидите, куда движется IBM в этом году. Они хотят видеть более значимые инновации и внедрение ИИ во всем мире и используют многосторонний подход. Во-первых, они разрабатывают улучшенные способы, позволяющие компьютерам думать, рассуждать и реагировать, как люди. Во-вторых, они делают технологию более простой для понимания и использования всеми, независимо от их опыта (или его отсутствия) в области искусственного интеллекта и машинного обучения. В-третьих, и наконец, они работают над укреплением большего доверия к новым технологиям.

Фактор Ватсона

Ватсон — это компьютерная система вопросов и ответов IBM, состоящая из портфеля готовых к использованию бизнес-приложений, решений и инструментов. Watson был создан для сокращения затрат и устранения препятствий, связанных с искусственным интеллектом, одновременно оптимизируя ответственное использование искусственного интеллекта и его результаты. Watson помогает организациям автоматизировать сложные процессы, прогнозировать будущие результаты и оптимизировать время сотрудников.

Исследователи IBM были разработка новых инновационных возможностей для Watson, сосредоточив внимание на автоматизации, обработке естественного языка и построении доверия, одновременно привнося больше интеллекта в рабочие процессы. Недавно компания IBM объявила о планах исследования новых возможностей Watson, таких как IBM Watson Discovery, который определяет более точные ответы на вопросы на естественном языке, включая оценку, показывающую уверенность системы в предоставленном ответе. Кроме того, функция поиска IBM Watson Assistant находится в стадии бета-тестирования, что автоматизирует извлечение пар вопросов и ответов из документов с часто задаваемыми вопросами, обеспечивая актуальность виртуальных помощников компании и сокращая трудоемкую работу по ручному обновлению системы вопросов и ответов.

Освойте глубокое обучение, машинное обучение и другие языки программирования с помощью магистерской программы инженера по искусственному интеллекту.

Хотели бы вы сделать карьеру в области инноваций в области искусственного интеллекта?

Область искусственного интеллекта обладает фантастическим потенциалом и ростом, и вы можете присоединиться к этой быстро развивающейся отрасли. Simplilearn может помочь вам начать работу с магистерской программой инженера по искусственному интеллекту. Курс, проводимый в сотрудничестве с IBM, включает в себя эксклюзивные хакатоны IBM, мастер-классы и сеансы «Спроси меня о чем угодно». Вы изучите концепции науки о данных с помощью Python, машинного обучения, глубокого обучения и НЛП — посредством живых онлайн-занятий, самостоятельного обучения, практических лабораторий и реальных проектов.

Действительно, в США есть инженеры по искусственному интеллекту, средняя базовая зарплата которых составляет 149 184 долларов США в год. Glassdoor сообщает, что инженеры искусственного интеллекта в Индии могут зарабатывать в среднем 850 396 фунтов стерлингов в год.

Посетите Simplilearn сегодня и начните с первого этажа области, представляющей будущее ИТ в 21 веке!