在人工智能方面，IBM公司越來(lái)越發(fā)現自己必須填補空白。

建立培訓模型的數據科學(xué)家存在技能上的差距，公司在應如何在企業(yè)中構建和實(shí)施AI方面存在組織上的差距，隨著(zhù)采用程度的提高，信譽(yù)方面也存在差距，但許多人仍不確定其潛力或對此感到不安帶走工作。

然而，也許當今存在的最重要的差距是技術(shù)未來(lái)成功的基礎知識：人工智能到底是什么?

這導致IBM Watson AI技術(shù)小組的負責人采取了不同尋常的步驟來(lái)打開(kāi)“黑匣子”的包裝，“黑匣子”是一種在沒(méi)有廣泛了解其內部實(shí)際工作原理的情況下執行功能的系統或設備。

“人們對人工智能等話(huà)題反應過(guò)度;IBM數據，Watson AI和IBM總經(jīng)理Rob Thomas(如圖)說(shuō)。“您如何優(yōu)化流程以提高生產(chǎn)率?我們正在談?wù)摰幕A知識：更好的預測，更好的自動(dòng)化，更好的優(yōu)化。”

在佛羅里達州邁阿密舉行的IBM數據和AI論壇上，Thomas與SiliconANGLE Media移動(dòng)直播工作室CUBE的主持人Dave Vellante進(jìn)行了交談。他們討論的努力澄清其技術(shù)，一步一步的方法來(lái)實(shí)施有效的AI解決方案，數據虛擬化的作用，以及如何沃森工具已集成到紅帽的平臺。

在10月在邁阿密舉行的IBM大會(huì )上，Thomas和許多公司高管將時(shí)間用于揭開(kāi)AI技術(shù)神秘面紗。在Thomas自己的職稱(chēng)中，可以找到關(guān)于如何處理該主題的線(xiàn)索，因為數據是AI對話(huà)的核心。AI模型會(huì )根據數據進(jìn)行訓練，并且如果用戶(hù)的數據不佳或從良好的數據入手，但隨著(zhù)時(shí)間的推移仍無(wú)法識別信息的轉移或“漂移”，則很容易犯下嚴重的分析錯誤。

“您的AI僅與您的數據一樣好，” Thomas說(shuō)。“這是根本問(wèn)題。在與我們合作的組織中，有80%的項目由于公司出現數據問(wèn)題而被停止或拖延。”

為了幫助解決此問(wèn)題，IBM最近宣布將在Watson OpenScale中添加漂移檢測軟件，以幫助用戶(hù)更輕松地檢測AI模型可能已偏離其原始參數。該工具旨在幫助DevOps團隊和數據科學(xué)家更緊密地協(xié)作，以便AI模型實(shí)際上將其納入生產(chǎn)應用程序。

這個(gè)重要的協(xié)作步驟只是Thomas識別為AI Ladder一部分的內容之一，該過(guò)程是整個(gè)組織內AI的收集，組織，分析和實(shí)施過(guò)程。這里的信息是，雖然梯子可以使用戶(hù)爬上更高的臺階，但仍然一次只能完成一個(gè)步驟-并從數據策略開(kāi)始。

托馬斯說(shuō)：“我們使用AI階梯作為鼓勵公司思考數據戰略的工具。” “我問(wèn)我拜訪(fǎng)的每家公司：您有數據戰略嗎?當你問(wèn)這個(gè)問(wèn)題時(shí)，你不會(huì )相信你會(huì )得到什么樣的表情。”