对话IBM,WatsonAssistant是如何力压群雄的?_银河澳门足球

企业新闻 | 2021-01-15
本文摘要:企业通过文字、语音或网页聊天窗口交流的智能软件。

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企业通过文字、语音或网页聊天窗口交流的智能软件。IBM回答说,企业级人工智能虚拟世界助理不仅仅是聊天机器人。最近,IBM数据和AI部门总经理,Robthomas拒绝接受VentureBeat的创始人Matt助理的采访,预测3年内所有企业都会享受智能助理。

在不改变意图的基础上,对采访展开了编译器。【图像来源:VentureBeat所有者:VentureBeat】以下是VentureBeat的对话国史。问:Watson是面向IBM人工智能商业领域的平台。

但是,它涉及的范围很广,我们不清楚,能系统地说明吗?问:人们经常不会误解Watson。IBMWatson简单来说,首先,Watson是想自律开发AI的公司获得的工具。

因为如果你是研发者,你必须有一个地方来创建模型和部署,你必须建立和管理模型的生命周期,并理解如何做出决定。还必须包括语言、声音和视觉的人类特征。最不为人知的事实,Watson,85%的作品可能是开源的。

人们已经在Python建立了模型,在TensorFlow部署。第二,Watson是一组应用。当我们说我们想把它包成一个应用程序,方便每个人出售和使用它时,我们已经看到了一些罕见的问题。我想推荐Watson客户苏格兰皇家银行的例子。

我们有一个叫做Watson的东西。Discovery的东西,基本上可以解读非结构化和半结构化的数据,通过文本索引、文件和PDF,了解客户、洗钱和操作者的风险。

第三,Watson是嵌入式的AI,我们或其他公司通过Watson可以在精彩的地方映射我们的AI。好的例子是我们与LegalMation公司的合作。

通过找到Watson映射文档的应用程序,他们构建了法律流程的自动化,现在几个小时内完成了律师的工作。问:我知道现在的智能助手市场很热。指出,Assistant是你们所有的AI应用程序中最顺利的吗?问:不一定。

WatsonDiscovery已经上市好几年了,人们仍然从数据中获得更多信息。但是,WatsonAssistant可能是最受欢迎的领域。智能助手可能大多数企业都没有。

我有信心说,未来三年,所有企业都将享受智能助手。问:WatsonAssistant和其他聊天机器人应用程序有什么区别?问:WatsonAssistant是人工智能虚拟世界助手。

我将与聊天机器人区别开来,后者大多是以规则为基础的发动机,但WatsonAssistant的核心是意图分类模型,在解读意图方面做得很好。基于用户委托的问题,可以感受到他们想做什么。

问:你觉得现在智能助手领域的竞争怎么样?问:这是价值25亿美元的市场,是大家关注的领域。有趣的是,除了我们,没有大玩家。成千上万的萤火虫(公共编号:)是开发智能助手的公司)非常集中的市场。我可以在两周内进入聊天机器人公司。

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因为基础工作很简单。做别的事情很难。可能有一半用于Watson,Assistant的客户本来就用过市面上的聊天机器人。

他们发现聊天机器人已经满足不了他们的市场需求:多渠道交流(聊天、语音、电子邮件等),连接到所有的数据来源,或者与约10万用户实时对话。正如我所说,Watson,Assistant需要构建意图分类。此外,我们还不会有老板用户解决问题解读数据的问题。

如果数据存储在不同的云中,可以跨越多个存储库,跨越多个云索引大量数据。另外,所有竞争对手都可以优化超级参数,但只有我们才能开展特殊工程。通过AutoAI,我们可以自动开展特色工程,增加80%的数据科学工作,数据科学家可以留出更多的时间投入机械学习模型的设计、测试和配置等工作。

问:用户应该在什么情况下自由选择WatsonAssistant?问:如果想完成新的密码等基本任务的话,不需要Watson的Assistant。因为基于规则的发动机可以这样做。

如果用户想任何水平的对话、决策、解读(或意图),用户必须在WatsonAssistant。这样说来,很多公司开发的智能助手不能问10个问题,但是如果想让智能助手问500个问题的话,必须是Watson。

问:亚马逊、谷歌或微软公司呢?他们是竞争对手吗?问:他们只是为已经开发公共云的公司服务,这是IBM,不能确实参加的市场。问:IBM关注哪个市场?问:如果用户说我有AWS、IBM云、Azure、Google的很多当地数据,发动机必须领导这些不同的数据来源。

那么,这个问题是我们必须解决的。问:我明白了,IBM是唯一的玩家,强制用户使用特定的云。如何看待微软公司在Ignite大会上发布的智能助理和Arc?微软公司允许自己的Azure云产品和管理应用于多云。问:现在任何人都可以在任何云部署Watson。

我们已经看到了其他公司的声明,但我们不告诉他们是否有能力在任何云上运营其他公司的AI。问:你一月份接管了AI,最近宣布进入Watson,Anywhere。

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你真的只有次要的动力是什么?问:我们采取的第一项根本措施是2月份宣布Watson,Anywhere。需要注意的是,在此之前,用户唯一可以使用的是IBM公共云。因此,我们宣布Watson,Anywhere之后,无论是AWS、Azure、谷歌还是阿里巴巴云,Watson都有限制。

从那以后,我们有了很大的动力。问:为什么亚马逊、谷歌、微软公司不能做某种程度的事情?问:他们在这方面不受战略定位的影响。

他们的混合云策略是,只要用户连接到他们的公共云,他们就为用户服务。所以这是一条单行道。

这与我们不同。我们是唯一声称自己独立国家在云计算的公司。这就是我们对Red、Hat所做的事情,以及我们如何使用Red、Hat、OpenShift作为跨云母的要点。

这显然是我们独一无二的。问:价值主张有多大?从AWS到其他云有多难?问:这是不可能的。想一想。

如果用户在AWS上构筑了什么,他们是专用的API。用户只是什么都没有,只是租给了整个应用程序和数据基础设施。

因此,这并不像这样有成本,但我们可以移动它那么简单。因为这些专用API不在别的云上,所以关系到我们的整体战略——用户可以做到一定程度的事情,但是用RedHat进行的话,移动会变得容易。

因为用户只要写一次,就可以构筑通过Red、Hat获得的二进制文件(根据定义对外开放),几乎具有移植性。所以这很重要。

问:你指出这个优势什么时候不反映在IBM的收益业绩上?问:上一季度,我们公开发表了Red·Hat的营业额从14%迅速增加到了20%。我没有指出这是偶然的。问:谷歌、亚马逊、微软公司在哪个人工智能领域领先?问:他们都有家庭扬声器,他们在声音领域不比我们好。

此外,任何与社交媒体相关的领域都可能更好。但是,声音和图像的企业应用非常小,就像不存在一样。所以,这不是后遗症。在语言方面,IBM的能力也不容忽视,但这也不是我在企业看到的确切的互动模式。

如果我们必须发展这个领域,可以说我们已经准备好了,但这不是我们关注的焦点。问:为什么AI部署这么困难?GartnerCIO的报告显示,约90%的CIO诉说了AI的潜力,去年只有4%的公司配置了AI。问:Gartner的报告显示,今年的配置数量约为14%。

原因确实是什么?这是我自由选择Watson时明确提出的第一个最重要的问题。我想总结三点。一是数据-无法访谈的数据、无法使用形式的数据、集中在多云中的数据。第二,大多数公司没有生产所需的数据科学家,所以技能是允许的。

三是信任-公司对人工智能的焦虑。在这三个领域取得突破之前,人工智能的使用过程会变慢。

因此,我们的战略集中在这三个方面。首先,将AI连接到数据中,即通过WatsonAnwhere将AI连接到数据中。

其次,在技能方面,我建立了约100名数据科学家组成的团队。他们唯一的工作是协助用户生产他们的第一个模型。这取得了很大的顺利。

HarleyDavidson等公司、Nedbank、WPP成员WundermanThompson。第三,我们仅次于的产品投资之一是信任。

通过信任,Watson享受提供数据的能力,告诉你数据来自哪里,管理模型的生命周期,管理模型的偏差,以及浮动和异常检测等——所有人开始扩大AI环境时都担心的事情。问:IBM经常被指出是传统的参加者(至少在硅谷的投资者和创业生态系统中),不会感到后遗症吗?问:最近有人来找我,回答说:你是怎么来IBM的?我的问题很简单。

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这看起来是我做的最简单的事情。因为很多专门从事AI的人都希望他们的代码控制他们的代码。

IBM业务产于约180个国家和地区,哪里比IBM好?世界上所有的大企业都用于我们的产品。如果想在世界各地和AI研发中留下指纹的话,我想没有更好的地方。我希望我们有一个好的定位。

我们没有进入图像识别领域,只是因为我们没有开展业务。我们工作背后的核心技术是自然语言处理(NLP)。对于我所说的企业AI,自然语言处理要求胜利者和失败者。语言是公司的运营方式,无论是文本、语音、对话还是对话。

我们的大部分技术都来自IBMResearch。今年年初,我们展示了IBMDebater。这是一台可以和人类讨论的计算机。

我们现在正在将一些核心自然语言处理技术引入到我提到的一些产品中,比如:Waton?Astant和Watson?Discovery。推理小说和解读是AI的基础。原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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