澳门新葡亰网址下载IBM推出两大AI云服务平台和云社区平台,提高人工智能透明度

by admin on 2020年2月6日

Linux 基金会的联合开发基金会(JDF)与 AWS、Genesys 和 Salesforce
合作创建了一个开源数据模型,该模型标准化了跨云应用程序的数据互操作性,被命名为云信息模型(Cloud
Information Model,CIM)。

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根据基金会的说法,“为了加速数字化转型并通过每个渠道向客户提供个性化服务,许多公司采用了多种云和本地应用程序。其中每个都有自己的数据模型,这迫使开发人员构建,测试和管理自定义代码,这些代码对于跨不同系统映射和转换数据是必需的。但该过程没有加快数字转换的速度,反而减慢了创新并导致糟糕的集成。”

10月17日消息,人工智能和云服务是门大生意,IBM也在不断努力争取瓜分这块大蛋糕。近日,IBM宣布推出AI
OpenScale、Multi-cloud
Manager两大平台和针对网络安全应用的全新云计算社区平台IBM Security
Connect,将大幅提升和完善自身在AI即云服务方面的运营框架。

因此,CIM
旨在应对云计算和创建数据模型的挑战。新的开源数据模型将会通过为销售点系统、数字营销平台、联系中心或
CRM 中心提供数据互操作性准则,来降低跨云应用程序集成数据的复杂性。

根据哈佛商业评论最近进行的一项调查显示,2016年人工智能总投资额达到260亿美元至390亿美元之间,已然是2013年的三倍。在接下来的15个月中,大约80%的IT预算都将用于云解决方案。尽管两个行业都在稳步增长,但仅有20%的公司表示他们正以“核心方式”使用一种或多种人工智能技术;49%的公司表示,他们推迟了云部署。

该基金会表示,开发人员可以在几天之内采用和扩展
CIM,而不是创建自定义代码,从而可以创建数据湖、生成分析、训练机器学习模型,并建立客户的单一视图。

IBM将与不同服务结合所面临的挑战归咎于二分法。为了解决其中的一些问题,IBM天推出了AI
OpenScale,一个让客户能够在几乎任何基础设施上构建AI的平台;以及Multi-cloud
Manager,一个“开放”解决方案,旨在简化创建在多个云服务上运行的应用程序。

“引入云信息模型将为开源社区提供一个中立的场所,” Linux 基金会执行董事
Jim Zemlin
表示。“这使社区中的任何人都可以在中央治理模型下进行协作并做出贡献。它为社区全面参与数据互操作性工作和标准开发铺平了道路,同时迅速提高了社区的采用率。”

AI OpenScale

当前与 CIM 兼容的应用程序包括 AWS Lake
Formation,它可以帮助客户移动、存储、分类和清理来自不同来源的数据,以建立数据湖;还有 Salesforce
的客户 360,可立即访问跨 Salesforce 应用的客户数据;以及 Genesys Cloud
和 Genesys AI。

AI OpenScale将于今年晚些时候推出,面向IBM Cloud和Cloud
Private客户,通过在线仪表板运行,支持在众多开源框架上开发的AI模型,包括谷歌的TensorFlow、Microsoft的AzureML、SparkML、Keras、Seldon和Amazon
Web服务的SageMaker。此外,它还有助于在IBM的Watson、Seldon和其他第三方平台等环境中部署这些模型。

消息来源:

这只是冰山一角。AI
OpenScale提供了一套自主偏差检测和缓解工具,包括记录机器学习模型预测的记录系统,以及相应的模型版本,使用的培训数据以及相关的性能指标。它持续监控AI应用程序中的偏见决策,并通过“去偏差”技术,努力减轻这些偏差,同时提供AI算法给出的建议的解释。

通过这种方式,AI
OpenScale建立在IBM早期的AI偏差检测和模型可解释性方面。9月,该公司推出了一个开源工具包——
AI Fairness
360,它包含一系列算法、代码和教程,演示了在模型中实现偏差检测的方法。在今年夏天的白皮书中,IBM研究人员为AI系统提出了“情况说明”,以回答有关系统操作、训练数据、测试设置、结果、测试方法等的问题。

没有良好训练的人工智能系统将会加强偏见,因此AI系统必须得到公平的培训。专家表示,AI公平性是每个特定机器学习模型的数据集问题。人工智能公平,已经成为了一项新认识的挑战。大型云提供商正在开发和宣布有助于解决AI公平性的工具。

IBM并不是唯一一家在开发能够减少算法偏见的平台:

1.Facebook:在5月举行的F8开发者大会上,Facebook宣布了Fairness
Flow,这是一项针对数据科学家的自动化偏向捕获服务,方便其在2018年5月搜索训练数据集中的偏见。

2.亚马逊:AWS于2018年7月发布了一篇博客,该博客在准确性,误报率和误报率方面构建了机器学习公平性。但AWS还没有发布开发人员工具来评估模型培训其他方面的公平性。

3.微软:Microsoft
Research于2018年7月发表了一篇论文,描述了二进制分类系统的公平算法,以及实现该算法的开源Python库。微软的工作包括预处理培训数据和后处理模型输出预测。但是,它不是作为高级开发人员工具实现的——仅适用于熟悉深度学习代码的Python开发人员。

4.谷歌:2018年9月,Google的People + AI
Research计划比仅提供开发人员库更进一步,宣布其“假设工具”。假设分析使开发人员能够在视觉上分析输入数据集和训练的TensorFlow模型并包含公平性评估。

5.埃森哲:已经发布了类似的工具。

IBM还于今天发布了神经网络综合引擎,这是一个为业务任务和数据集自动化AI开发的新系统。该公司声称,在测试中,NeuNetS自主设计、培训和部署的定制AI模型已达到“与人类设计的神经网络相当”的准确性。AI
OpenScale发布的同时,NeuNetS将提供测试版。

“我们的战略是使用开放的、可互操作的方法来推动AI经济效益,”IBM认知解决方案高级副总裁David
Kenny说。 “我们相信AI
OpenScale代表了一种新的技术类别,也是大规模采用人工智能的新时代的开始,因为它是开放的——这使任何AI更易于操作,并且接近完全透明。”

AI的核心挑战是深度学习模型是“黑盒子”。对于人类而言,理解各个训练数据点如何影响每个输出分类决策是非常困难的,而且通常根本不可能实现。术语“不透明”也用于描述这种隐藏的分类行为。当无法理解系统如何做出决策时,就很难相信系统。

IBM多云管理器

IBM的多云管理器运行在IBM Cloud
Private上,这是一个基于Kubernetes的平台,一个开源的容器编排系统,可自动化量化应用程序的部署、扩展和管理。它提供了一个仪表板界面,可以处理多达数千个Kubernetes应用程序涵盖多个位置的大量数据。

“凭借其跨多个云管理数据和应用程序的开放标准方法,IBM Multi-cloud
Manager将使公司能够扩展其众多云投资并释放云的全部业务价值,”IBM高级副总裁Arvind
Krishna Hybrid Cloud在一份声明中表示。
“通过这样做,他们将超越租用计算能力的生产力经济学,充分利用云来发明新的业务流程并进入新的市场。”

Multi-cloud
Manager的仪表板在单个统一的控制面板上对Kubernetes集群进行展示,并使用“集成的合规性和规则引擎”来确保这些集群始终符合企业策略和安全标准。此外,它还提供备份工具,可在发生安全漏洞或硬件故障时保护已部署的Kubernetes应用程序和数据。

IBM多云管理器已经被澳大利亚第五大零售银行Bendigo和Adelaide
Bank等客户使用,将于2018年10月上市。

IBM近日公布的四季度收入达到185亿美元,比一年前的151亿美元增长23%。

全新云计算社区平台IBM Security Connect

日前,IBM宣布推出了一个针对网络安全应用的全新云计算社区平台IBM Security
Connect。这是首个基于开放联合技术构建的安全云计算平台,以人工智能为核心,能够分析以前并不互联的多种工具和环境中的安全数据。

IBM在分析客户环境后发现,通常网络安全团队需要使用由40家不同厂商提供的80多种不同的安全产品。研究表明,这些本地部署的工具只有不到20%的功能得到了利用,而且由于集成性和复杂性方面的挑战,可能无法提供客户预期的结果。

IBM Security Connect的设计使它能够将来自IBM
Security产品的安全数据与安全厂商、客户和业务合作伙伴的生态系统相集成,从而帮助改进安全团队防范网络犯罪的效率,并促进团队间的协作。

IBM Security Connect将使用户能够使用包括Watson for Cyber
Security在内的机器学习技术和AI技术进行数据分析,从而帮助他们识别威胁或风险,改进威胁检测与应对的效能与效率。用户可以设计并部署新的全面定制的解决方案来处理安全结果,例如SOC
Operations安全运营中心工作流或Digital Trust数字信任解决方案。

IBM安全事业部总经理Marc van
Zadelhoff表示:“网络安全技术和数据日新月异,技能缺口越来越大,给安全团队造成了意想不到的复杂性。现在利用云计算的强大功能,不需要开展成本高昂的定制化和集成项目,就可以将工具、数据和人员汇聚到一起。通过
IBM Security Connect
实现的数据联合帮助安全专业人员提高了安全可见性和效率,却不会带来数据迁移或者产品集成过度复杂的烦恼。”

IBM Security Connect将成为IBM现有的Security App
Exchange产品以及所有构建在IBM Cloud云计算平台上的IBM
Security安全应用程序的入口,同时它也与其他云供应商完全兼容。IBM
Security还将支持在应对操作手册和分析模式等一些发展迅速的领域制定新的开放式标准,并积极投入人力物力开发与这些努力方向一致的新的开源项目。

通过IBM Security
Connect的初始应用程序和服务集合,用户可以快速连接多种安全产品和数据资源库,从而自动实现数据联合,达到确定威胁的优先次序并做出应对的目的。这种革新的数据联合方法使客户能够让数据留在原地,而不是付出高昂代价构建数据湖,数据湖可能使安全数据分析复杂化,甚至可能完全无法实施安全数据分析。

IBM Security
Connect旨在提供“社区推动”的安全策略,将作为开放平台及开放的开发社区运营。为了实现产品级别的集成,IBM已经通过IBM
Security App
Exchange提供了数以百计由IBM和合作伙伴预先构建的应用。这些附加应用一经推出,就可在几个月内构建到IBM
Security
Connect产品中,从而拓宽该平台的覆盖面,帮助管理合规性并处理威胁。

例如,正在由客户测试的第一批解决方案中有一个专门针对Threat Operations
Workflow
。该解决方案旨在使安全分析人员能够通过基于云计算的单一解决方案主动发现、调查并应对最严重的威胁。Threat
Operations
Workflow可以通过开放连接器无缝集成到本地部署或云端部署的QRadar,也可以集成到其它SIEM和终端解决方案。通过利用开放SDK,还可支持Hadoop等其他安全数据池、数据湖和数据点安全产品,为安全分析人员提供跨先前非集成的孤立产品的联合视图和安全分析工作流。

此外,IBM Security Connect还将内嵌来自IBM
4000多名全球安全从业人员的数字化专业知识应用,提供关于如何实施安全策略和风险管理策略的最佳实践和指导。用户可以通过这些预集成的应用创建跨多种应用程序的、简便易用的通用工作流程,从而使安全团队可以将精力集中于解决安全问题,而不必大费周章地集成数十种安全产品。此外,IBM
Security还有50名开发人员专门负责社区开发,安全从业人员可以在社区中协作并共享集成应用。IBM
Security Connect 预计将在 2019 年第一季度面世。

本文来源:前瞻网

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