Serviciul software, care detectează automat erorile și clarifică în timp real modul în care AI ia decizii, rulează în IBM Cloud și ajută organizațiile să gestioneze sistemele AI livrate de un număr semnificativ de furnizori. De asemenea, serviciile IBM vor colabora cu companiile pentru a le ajuta să exploateze noul serviciu software.

În plus, IBM Research va lansa sub licență open source un set de instrumente de detectare și reducere a erorilor AI, furnizând instrumentele și know-how-ul necesare pentru a încuraja colaborarea globală în abordarea erorilor din sistemele AI.

„IBM este un lider al industriei când vine vorba de stabilirea de principii de încredere și transparență pentru dezvoltarea noilor tehnologii AI", a declarat Beth Smith, directorul general al Watson AI, IBM. „Este timpul să transpunem principiile în practică. Oferim mai multă claritate și control companiilor care utilizează AI și care se confruntă cu cel mai mare risc potențial cauzat de decizii greșite.”

Aceste progrese au fost posibile pe fondul cercetărilor efectuate de IBM Institute for Business Value care arată că, în timp ce 82% dintre companii au în vedere implementarea AI, 60% se tem de problemele legate de răspundere și 63% nu dispun de resurse umane cu aptitudinile necesare pentru a gestiona cu încredere tehnologia.

Finanțare de 1 milion de euro pentru fintech-ul Fagura

Vizibilitatea în deciziile AI

Noile capabilități de încredere și transparență de pe IBM Cloud funcționează cu modele construite dintr-o gamă largă de sisteme de machine learning și platforme AI cum ar fi Watson, Tensorflow, SparkML, AWS SageMaker și AzureML. Acest lucru înseamnă că organizațiile pot profita de aceste noi instrumente pentru majoritatea sistemelor AI utilizate de companii. Serviciul software poate fi programat și pentru a monitoriza factorii de decizie unici ai oricărui flux de lucru al companiei, permițându-i să fie personalizat pentru utilizarea organizațională specifică.

Serviciul software complet automatizat explică procesul de luare a deciziilor și detectează erorile din modelele AI în timpul rulării - pe măsură ce se iau decizii - captând rezultatele potențial greșite pe măsură ce acestea apar. Este important faptul că serviciul recomandă automat ca datele să fie adăugate la model, pentru a ajuta la reducerea oricăror erori detectate.

Explicațiile sunt furnizate în termeni ușor de înțeles, indicând factorii care au influențat decizia într-o direcție sau alta, gradul de încredere al recomandării și factorii care stau la baza acestuia. De asemenea, înregistrările privind precizia, performanța și corectitudinea modelului, precum și evoluția sistemelor AI, sunt ușor de urmărit și recuperat din motive legate de serviciul pentru clienți, reglementare sau conformitate - cum ar fi conformitatea cu reglementările de GDPR.

Toate aceste capabilități sunt accesate prin tablouri de bord vizuale, oferind utilizatorilor business abilitatea unică de a înțelege, explica și gestiona deciziile AI și de a reduce dependența de abilitățile specializate în lucrul cu AI.

Swisspod, startup cu fondator român, test reușit pentru transport de mare viteză

În plus, IBM oferă și noi servicii de consultanță pentru a ajuta companiile să proiecteze procese de afaceri și interfețe AI-om, pentru a scădea și mai mult impactul erorilor în procesul de luare a deciziilor.

Mobilizarea comunității open source în crearea de sisteme AI mai exacte

În plus, IBM Research pune la dispoziția comunității open source setul de instrumente AI Fairness 360 – o bibliotecă de algoritmi, coduri și tutoriale noi care vor oferi mediilor academice, cercetătorilor și oamenilor de știință instrumentele și cunoștințele necesare pentru a integra detectarea erorilor pe măsură ce creează și implementează modele de învățare automatizată. În timp ce alte resurse open source s-au concentrat exclusiv pe căutarea erorilor în datele de învățare, setul de instrumente IBM AI Fairness 360 creat de IBM Research va ajuta la verificarea și reducerea erorilor decizionale din modelele AI. Acesta invită comunitatea globală open source să colaboreze pentru a promova știința și pentru a facilita abordarea erorilor în AI. Puteți citi mai multe despre acest subiect într-un articol de blog, aici.

Prioritățile și obstacolele referitoare la implementarea AI de bază

Potrivit studiului recent lansat de IBM, raportul IBM Institute for Business Value AI 2018, al cărui obiect au fost 5.000 de directori executivi, există o evoluție semnificativă referitoare la modul în care liderii de afaceri abordează potențialul AI de a stimula valoarea afacerilor și creșterea veniturilor.

Constatările cheie au inclus:

  • 82% dintre companii și 93% dintre companiile cu performanțe ridicate analizează sau trec la adoptarea AI, cu accent pe generarea de venituri.
  • 60% se tem de problemele de răspundere și 63% nu au competențele necesare pentru a valorifica potențialul AI.
  • Directorii executivi consideră că cel mai mare avantaj în adoptarea AI se găsește în IT, securitatea informațiilor, inovație, servicii pentru clienți și managementul riscurilor.
  • Adoptarea AI este mai mare și este posibil să se accelereze mai rapid în industriile digitalizate, cum ar fi serviciile financiare.

IBM a implementat soluții Watson AI în mii de angajamente cu clienți din 20 de industrii și 80 de țări. Soluțiile IBM Watson AI sunt utilizate pe scară largă în industrii, incluzând 7 dintre cele mai mari 10 companii auto și 8 dintre cele mai mari 10 companii petroliere și de gaze.

Institute for Business Value by Oana Cosman on Scribd