Искусственный интеллект IBM

IBM является одним из лидеров в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения для бизнеса. Новости ИИ технологий от IBM - приведены ниже.

См. также: Топ 10: ИИ платформы

2019. IBM запустила портал с бесплатными наборами данных для машинного обучения


IBM запустила портал с бесплатными наборами данных для машинного обучения в компаниях - IBM DAX (Data Asset eXchange). DAX является коллекцией «тщательно отобранных бесплатных и открытых наборов данных», которые поставляются с «четко определёнными лицензиями». Все записи и метаданные представлены в стандартизированном формате, а также адресованы определённым отраслям. В репозитории DAX можно встретить уникальные массивы данных, которыми пользуются в IBM и IBM Research: например, Finance Proposition Bank и Contracts Proposition Bank, предназначенные для улучшения понимания естественного языка решениями IBM. IBM позиционирует DAX как дополнение к хранилищу IBM Model Asset eXchange (MAX), в котором специалисты по обработке данных и разработчики могут получить бесплатные модели машинного и глубокого обучения с открытым исходным кодом.


2019. IBM выпустила ИИ-систему, распознающую испорченные продукты в розничных сетях


IBM представила систему Hypertaste, которую можно назвать "электронным языком". С помощью матрицы датчиков различных химических веществ, она может определять вкус жидкости. Для этого информация с датчиков посылается в облако IBM и обрабатывается обученной нейросетью. Анализ занимает не более минуты. Одним из применений такой системы (по словам создателей) может быть выявление некачественных продуктов в магазине. Хотя, не очень понятно, как превращать продукты с полок супермаркета в жидкость, а потом обратно (если он свежие). Пожалуй, для данной задачи лучше подошел бы "электронный нос".


2018. IBM представила голосового ассистента для бизнеса и его зовут ... Watson


В книге "Автостопом по галактике" сверхразумному роботу Марвину постоянно давали только простейшие поручения, от чего он находился в постоянной депрессии. То же самое может произойти и с искусственным интеллектом IBM - Watson. Разработчики заставят его работать голосовым ассистентом и отвечать на простые вопросы о погоде, пробках, расписании или товарах в магазине. При этом люди даже не будут знать, что разговаривают с Ватсоном. Потому что теперь любая компания может создать своего голосового ассистента на платформе Watson Assistant, и назвать его, допустим, Ева. Правда, по русски Ватсон говорить до сих пор не умеет, так что отечественные компании могут пока эксплуатировать подобным образом Алису из Яндекса.


2018. IBM запустила облачную платформу для обучения нейросетей на базе Watson Studio


Онлайн платформа Watson Studio получила новое дополнение - Deep Learning as a Service (DLaaS). Оно дает возможность более широкому кругу предприятий использовать последние достижения в области машинного обучения, снизив порог входа. С новых инструментов разработчики могут разрабатывать свои модели с теми же фреймворками с открытым исходным кодом, которые они, вероятно, уже используют (например, TensorFlow, Caffe, PyTorch, Keras и т. Д.). Новый сервис IBM по существу предлагает эти инструменты в виде облачных сервисов, и разработчики могут использовать стандартный Rest API для обучения своих моделей с использованием ресурсов, которые им нужны, или в рамках имеющегося у них бюджета. В IBM утверждают, что их сервис предлагает ряд преимуществ перед Azure ML Studio. Он предлагает визуальный конструктор нейронных сетей, который позволяет даже непрограммистам настраивать и проектировать свои нейронные сети.


2017. IBM открывает доступ к главному компоненту Watson


Два года назад IBM запустила платформу Watson Developer Cloud, которая предоставляет разработчикам API-интерфейсы к способностям Watson к обработке естественного языка. Теперь компания открывает доступ к базовому компоненту Watson - платформе машинного обучения IBM Machine Learning (правда, пока не из облака, а для корпоративных дата-центров). Одной и главных особенностей этой платформы является встроенный рекомендательный движок, который должен помочь специалистам по анализу и обработке данных выбирать алгоритмы для их проектов. Механизм проводит оценку ряда параметров, включая то, какой род записей компания хочет обрабатывать и как быстро требуются результаты. Разработчики говорят, что IBM Machine Learning работает с любыми языками программирования и поддерживает большинство популярных в индустрии AI-фреймворков, включая SparkML, развитием которого активно занимается сама IBM.


2017. IBM представила твердотельные системы хранения для когнитивных задач


IBM выпустила полностью построенные на базе флэш-памяти системы хранения данных DS8888F, нацеленные на бизнес-решения для аналитики больших данных для приложений когнитивных вычислений. Система хранения предназначена для сложных приложений, требующих высокой доступности, бесперебойной работы и высокой производительности в любой момент времени. IBM DS8888F предназначается для предсказательной аналитики, оптимизации в реальном времени, машинного обучения и когнитивных систем, обработки речи на естественном языке и видео. Для этого у нее имеется 2 ТБ DRAM и флэш-память емкостью от 6,4 ТБ до 1,22 ПБ.


2016. IBM и Nvidia создали специализированный сервер для машинного обучения


Хотя IBM уже создала децентрализованный процессор для нейросетей TrueNorth, он пока еще не готов к коммерческой эксплуатации. Пока системы искусственного интеллекта работают на традиционной серверной архитектуре. Да, это требует больших компьютерных ресурсов и много энергии, зато надежно. И эти системы тоже можно оптимизировать. IBM совместно с Nvidia представили совместный продукт - IBM Power Systems S822LC. Он включает в себя два 8-ядерных центральных процессора IBM и четыре графических процессора Nvidia (именно графические процессоры в основном используются для моделирования нейросетей и их машинного обучения).


2016. IBM открыла облачный доступ к своему квантовому компьютеру


Два года назад IBM открыла облачную платформу, предоставляющую функции искусственного интеллекта Watson для разработчиков приложений. Теперь они создали облачный интерфейс и для своего квантового компьютера. Правда, на этот раз речь не идет о коммерческом использовании для создания практических приложений. Просто, команда IBM сама не понимает, как работает и как можно использовать этот квантовый компьютер, и надеется что сторонние разработчики, играясь с ним, привнесут в проект новые идеи. Кстати, квантовый компьютер IBM построен на 50 кубитах. Для сравнения, в компьютерах канадской фирмы D-Wave - уже более 1000 кубитов. Однако в D-Wave используется используется другая концепция программирования: квантовый отжиг (такие системы не пригодны для исполнения различных квантовых алгоритмов).


2016. На основе мозгоподобного чипа TrueNorth создали суперкомпьютер


Ливерморская национальная лаборатория (LLNL) занимается вопросами национальной безопасности США (в частности, разработкой ядерной бомбы). И всегда эта организация стремилась заполучить самые мощные суперкомпьютеры своего времени. Более того, сам термин "суперкомпьютер" был придуман именно в LLNL. Так вот, их последнее детище - суперкомпьютер, построенный на чипах IBM TrueNorth. Напомним, чипы TrueNorth - имеют архитектуру, схожую с нейронной сетью мозга. На данный момент суперкомпьютер имитирует сеть из 16 млн нейронов с примерно 4 млрд синапсов. Конечно, до мозга человека ему еще далеко, но самый мощный мозгоподобный компьютер из когда-либо созданных человеком. Для каких именно задач LLNL планирует использовать этот суперкомпьютер - конечно никто не узнает.


2015. IBM купила облачного провайдера ИИ-сервисов AlchemyAPI


В прошлом году IBM придумала, как монетизировать свой искусственный интеллект Watson - разместила его на облачной платформе и позволила разработчикам приложений использовать его способности по обработке речи и языка. С тех пор уже создано 7000 приложений с элементами ИИ, предоставляемыми Ватсоном. Однако, IBM - не единственная компания, которая предоставляет ИИ-сервисы. Стартап AlchemyAPI еще с 2011 года предоставлял свои технологии, основанные на глубинном обучении нейросетей, в качестве API-сервисов. Поэтому IBM просто купила конкурента и получила не только сообщество разработчиков, но и технологию компьютерного зрения, которой у Watson изначально не было.


2014. Искусственный интеллект Watson подключат к Твиттеру ради бизнес-пользователей


(Джинни Рометти, глава IBM, и Дик Костроло, глава Twitter) ***


2014. IBM открыла возможности Watson для сторонних приложений


IBM запустила платформу Watson Developer Cloud, которая предоставляет разработчикам приложений использовать когнитивные возможности этого искусственного интеллекта. Реализовано это через API-интерфейсы на облачной платформе IBM BlueMix. В частности, доступны такие функции, как определение языка, машинный перевод, анализ текста, визуализация данных, а также - главная функция Watson - ответы на вопросы, заданные естественным языком (это то, для чего Watson изначально был создан). Т.е. можно попросить Watson изучить текстовые материалы по определенной теме, задавать ему вопросы и получать короткие ответы (требующие знаний, а не логического мышления). Правда, пока Watson по прежнему может отвечать на вопросы только на английском.


2011. Искусственный интеллект IBM Watson победил в телевикторине Jeopardy


С момента победы суперкомпьютера DeepBlue над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым в 1997 году, IBM искала новый способ демонстрации своей технологической мощи (и повышения рыночной стоимости). Таким способом стало создание суперкомпьютера Watson, который должен был победить чемпионов в телевикторине Jeopardy! Суть этой игры в том, что участники отвечают на вопросы, требующие скорее знаний о каких-то фактах, чем логического мышления. И Watson победил. Возможно вам покажется, что в этом нет ничего удивительного. Довольно просто загрузить в память компьютера миллионы фактов. Тем более, если этот компьютер - на самом деле кластер из 90 мощнейших серверов. Однако, основная сложность для компьютера - понять вопрос, заданный на естественном языке (в т.ч. с юмором или игрой слов) и подобрать релевантный ответ.