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IBM人工智能的优势

IBM很早就开始了他们的人工智能发展,他们的沃森产品主导了企业级的人工智能。 最初的目标是医疗保健部门,专注于做出困难的诊断,我仍然记得他们的第一个公共验证测试。 我们仍在与个人人工智能打交道,其能力远不及我们现在在个人数字助理背后的沃森机器所具备的能力。 IBM在世界各地有五个实验室致力于人工智能的发展,他们正在开发独特的处理器和存储系统,以提高速度和智能。 这种内存类型的元素与英特尔的Optane产品惊人地相似,但似乎具有更高的密度和性能,更符合IBM人工智能努力。 这意味着这项技术有可能,如果它还没有进入IBM的主流服务器和存储产品,就像英特尔的Optane一样。 IBM最令人印象深刻的努力之一是开发算法,这些算法允许他们降低精确度,但对精确度几乎没有影响。 IBM is more than doubling that.

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IBM人工智能系统赢得人机辩论比赛

IBM人工智能系统Project Debater近日分别和以色列国家辩论冠军、以色列国际辩论协会主席分别进行了人机辩论比赛,并全部获胜。 2018年6月,IBM在旧金山展示了人工智能系统Project Debater,并让其与两名人类辩手公开辩论。 IBM表示,它正在开辟新的领域,通过创建人工智能系统来处理人类在修辞和分析方面的深层次问题,以及它们如何被用来讨论那些回答不清楚的大问题。 IBM负责人工智能研究的副总裁Dario Gil表示,人类往往更善于使用更富有表现力、更原创的语言。他们把自己的亲身经历作为阐述观点的一种方式,而机器既不存在于现实世界中,也没有它可以利用的生活。 IBM目前还没有将人工智能系统Project Debater转化为商业产品的计划,但Gil表示,它在未来可以帮助律师或其他人类工作者做出明智的决定。

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    IBM研制出新型人工智能芯片

    在12月初举办的NeurIPS会议上,IBM展示了一款新型人工智能芯片。 简而言之,IBM展示了专用于减少精度处理单元的定制硬件,以及能够利用该硬件进行深度神经网络(DNN)训练和推理的新算法。其主要目标在于提高硬件的能效,使其可以应用于范围更广泛的人工智能解决方案。 使用新的硬件解决方案扩展人工智能IBM研究院(IBM Research)更广泛努力的一部分,以期从范围狭窄的人工智能(通常用于处理具体的、界限清楚的任务)转向范围广泛的人工智能(跨越各个学科,可帮助人类解决最迫切的问题 尽管所有这些仍处于研究阶段,但IBM显然对构建自己的人工智能芯片和加速器并将其交付到客户手中感兴趣。他们计划如何将该技术商业化仍然有待观察。 无论如何,如果降低精度的训练和推理流行起来,IBM将面临很多竞争。这些竞争不仅仅来自将相应调整自己的处理器平台的英特尔和英伟达等行业巨头,它们还来自似乎每天都在涌现的人工智能芯片初创公司。

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    专访 | IBM提出商业人工智能,看好中国机遇

    机器之心原创 作者:高静宜 4 月 11 日,在北京举办的「天工开物,人机同行」IBM 2017 中国论坛上,基于对人工智能为各行业带来巨大商业价值的看好,IBM 提出「商业人工智能」,再次强调把握中国机遇的决心 IBM 大中华区董事长陈黎明在论坛上提到:「在短短一年中,IBM 的认知计算在行业应用全面落地,这源于计算力、数据以及商业驱动从量变到质变的迅猛发展,同时,这些飞跃性的技术革新也带来了人工智能的爆发。」 如果说,这样的设计使得 Waston 成为 IBM 拥有实现人工智能商业化的先天优势,那么,云计算则是支持 IBM 人工智能商业级应用的基石。「云和认知能力就好比是硬币的正反面。」 IBM 云计算针对数据和人工智能,构建具备开放式设计保证选择权与控制力以及领先的行业专业知识,并将 Waston 大脑作为一项服务内置在 IBM 云中。 同时,IBM 利用认知技术和云计算能力,为垂直领域打造定制化服务平台,正推动人工智能在医疗、制造业、金融等行业的商业化应用。

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    IBM长文解读人工智能、机器学习和认知计算

    近日,IBM 官网发表了一篇概述文章,对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理,同时还图文并茂地介绍了感知器、聚类算法、基于规则的系统、机器学习、深度学习、神经网络等技术的概念和原理。 通过成功地击败 Jeopardy 游戏的世界级选手,IBM Watson 证明了认知计算的价值。 在本文中,我将逐一探索上述的所有领域,并对一些关键算法作出解释。 亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel)在 IBM 701 电子数据处理机器上打造了第一款跳棋程序,实现了对搜索树(alpha-beta 剪枝)的优化;这个程序也记录并奖励具体行动,允许应用学习每一个玩过的游戏 感知器的首次实现是 IBM 704,接着在自定义硬件上用于图像识别。 ? 图 3:感知器与线性分类 作为一个线性分类器,感知器有能力解决线性分离问题。 认知学习的一个例子就是 IBM 的 Waston,它在 Jeopardy 上展示了当时最先进的问答交互。IBM 已经将其扩展在了一系列的 web 服务上了。

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    AAAI Fellow 叫板 IBM Watson,人工智能“炒作”是否过火?

    IBM 真的误导了我们吗?! 人工智能传播“过火”了? 在 20 世纪 80 年代,人工智能研究曾经历过一段难熬的寒冬——实际上,人工智能研究经历过不止一次寒冬。 Schank 指出,上世纪 80 年代那次寒冬出现的一大原因恰恰是,当时的许多研发者对人工智能进行过度吹捧,承诺了太多当时的人工智能实际上无法实现的东西。 投资一窝蜂地涌来又一窝蜂地失望而去,结果寒冬到来,连那些真正有价值的人工智能研究也受到了连累。 因此,与其说 Schank 在指责 IBM,不如说他在担心媒体对人工智能的过度吹捧和炒作。 蒋洪睿认为,按照历史发展规律,当前人工智能的泡沫很有可能持续一段时间,而人工智能从业者“要做的就是在这个泡沫破灭之前,争取在学界和产业界做出更多的成绩来”。

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    IBM长文解读人工智能、机器学习和认知计算

    现代人工智能的时间线 1950 年代初期,人工智能聚焦在所谓的强人工智能,希望机器可以像人一样完成任何智力任务。强人工智能的发展止步不前,导致了弱人工智能的出现,即把人工智能技术应用于更窄领域的问题。 通过成功地击败 Jeopardy 游戏的世界级选手,IBM Watson 证明了认知计算的价值。 在本文中,我将逐一探索上述的所有领域,并对一些关键算法作出解释。 亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel)在 IBM 701 电子数据处理机器上打造了第一款跳棋程序,实现了对搜索树(alpha-beta 剪枝)的优化;这个程序也记录并奖励具体行动,允许应用学习每一个玩过的游戏 感知器的首次实现是 IBM 704,接着在自定义硬件上用于图像识别。 ? 图 3:感知器与线性分类 作为一个线性分类器,感知器有能力解决线性分离问题。 认知学习的一个例子就是 IBM 的 Waston,它在 Jeopardy 上展示了当时最先进的问答交互。IBM 已经将其扩展在了一系列的 web 服务上了。

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    IBM公司利用人工智能预测化学反应结果

    IBM公司的人工智能软件将原子看作字母、分子看作单词,使用计算机翻译语言的相同方法来预测有机化学反应的结果,从而加速新药的研制。 ? 通过将原子看作字母、将分子理解为单词,IBM人工智能软件正在使用与机器翻译相同的方法来预测有机化学反应的结果,从而加速新药的研发。 相反地,IBM的研究人员采用了通常用于语言翻译的人工智能(AI)程序,将其应用于有机化学。12月4日,在加利福尼亚州长滩举行的神经信息处理系统会议上,科学家们详细介绍了他们的发现。 相关研究论文的合作者、位于苏黎世IBM研究院的Teodoro Laino说:“不是把英文翻译成德文或中文,而是用同样的人工智能技术来处理数十万次甚至数百万次化学反应,让其学习有机化学“语言”的基本结构, 研究论文的联合作者、苏黎世IBM研究院的Philippe Schwaller说:“它可以达到80%的准确率。Schwaller表示:到目前为止,人工智能处理的最大分子包含150个原子。

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    IBM专家:人工智能与量子计算助力新材料探索

    据麻省理工技术评论报道,IBM研究院科学与解决方案副总裁达里奥·吉尔(Dario Gil)应邀参加了“麻省理工科技评论”举办的新兴技术数字化(EmTech Digital)大会。 吉尔提出,人工智能与量子计算正加速潜在新材料的探索过程。 吉尔没有指明现有的特定重大突破,但他说IBM人工智能系统沃森(Watson)已经应用在新型聚合物的研发过程中。 IBM由此更为关注量子计算的潜力,它可以大幅提升计算效率,并且利用量子物理的特性更加逼真地模拟自然世界。

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    IBM公司利用人工智能预测化学反应结果

    IBM公司的人工智能软件将原子看作字母、分子看作单词,使用计算机翻译语言的相同方法来预测有机化学反应的结果,从而加速新药的研制。 通过将原子看作字母、将分子理解为单词,IBM人工智能软件正在使用与机器翻译相同的方法来预测有机化学反应的结果,从而加速新药的研发。 相反地,IBM的研究人员采用了通常用于语言翻译的人工智能(AI)程序,将其应用于有机化学。12月4日,在加利福尼亚州长滩举行的神经信息处理系统会议上,科学家们详细介绍了他们的发现。 相关研究论文的合作者、位于苏黎世IBM研究院的Teodoro Laino说:“不是把英文翻译成德文或中文,而是用同样的人工智能技术来处理数十万次甚至数百万次化学反应,让其学习有机化学“语言”的基本结构, 研究论文的联合作者、苏黎世IBM研究院的Philippe Schwaller说:“它可以达到80%的准确率。Schwaller表示:到目前为止,人工智能处理的最大分子包含150个原子。

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    IBM与MIT联合创建沃森人工智能实验室

    IBM公司与麻省理工学院(MIT)宣布联合创建沃森人工智能实验室(MIT-IBM Watson AI)。IBM将在未来10年斥资2.4亿美元,支持双方科学家开展研究。 该实验室将进行基础人工智能研究,力求推动能够释放人工智能潜能的科学突破。 (2)人工智能物理学:研究新的人工智能硬件材料、设备和架构,支持未来的模拟计算方法,用于人工智能训练和部署,以及量子计算和机器学习交接。 后者涉及使用人工智能来帮助描述和改进量子设备,研究量子计算用于优化和加速机器学习算法和其他人工智能应用。 (3)人工智能的应用:该实验室将开发人工智能新的专业应用,包括诸如医疗和网络安全领域。 (4)通过人工智能促进共同繁荣:探讨人工智能如何可以为更广范围的人、企业和国家提供经济效益和社会效益。该实验室将研究人工智能对经济的影响,并探讨人工智能如何改善繁荣,帮助个人在生活中取得更多成就。

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    裁员的沃森健康,问题重重的IBM人工智能业务

    李杉 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 沃森(Watson),IBM最重要的人工智能部门,搭载着这家公司的诸多期望。 但在沃森部门上一轮裁员中被扫地出门的工程师却表示,该公司针对“认知计算”平台的推广,掩盖了他们在利用人工智能盈利的过程中遇到的真正困境。 “IBM沃森拥有了不起的人工智能技术。”一位工程师说道。 即使IBM沃森“仍是市场上最有竞争力的现成人工智能平台之一”,但用户在把沃森与现有的数据和分析系统整合的过程中仍然面临严重困难。 Jefferies分析师还认为,IBM人工智能人才大战中的武器充裕,可能会增强竞争力——但这或许也无法阻止工程师因为内部管理不当而纷纷离职。 虽然在医疗领域部署人工智能解决方案是大势所趋,但他们不认为IBM能够领导这一趋势。当沃森健康部门仍在挣扎的时候,竞争对手已经遥遥领先。“IBM很有潜力,但在现代商业中,要么适应,要么走人。

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    IBM独家分享:大数据时代下的认知计算与人工智能

    而Watson,就是采用认知计算系统的商业人工智能。 在人工智能领域的“网红”AlphaGO还在下棋秀技的时候,IBM人工智能Wason已经商用落地。 IT巨头——IBM背后的人工智能布局! 在人工智能方面,相比谷歌,IBM 显得低调保守,但事实上,IBM才是世界上对人工智能研究最早的公司,也是最有技术底蕴的科技公司。 目前 IBM 在全球的人工智能研发人员超过 3000 名,专利超过 1400 项,覆盖云计算和纳米科学等。 在人工智能普遍没有实现商业兑现的时候,IBM已结合自身商业经验,在人工智能商业化方面领先了一步。

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    IBM受生物启发,创造了一个超越传统的人工智能

    为了克服这一限制,普林斯顿大学、圣地亚哥大学、IBM Research和MIT-IBM Watson AI实验室的研究人员开发了BioHash,它应用“局部”和“生物学上合理的”突触可塑性规则,来生成哈希码

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    【AI快报】谷歌、Facebook热捧人工智能 | IBM 新任命11位院士

    1新智元快报 谷歌年度公开信:我们将进入人工智能为先的世界 ? 他还说:“我们长期投入于开发以机器学习以及人工智能为支持的产品,并以此改善人们的工作方式。” 谷歌的人工智能技术已经应用于分类照片、过滤垃圾邮件、自动驾驶汽车。 (来源:theverge.com) IBM 新任命11名院士 根据IBM官方微信的消息,IBM日前任命了11位科学家为新IBM院士。 院士这一称号代表了IBM的最高技术荣誉,获得者应至少满足以下几个条件: 在一些世界上最重要的技术领域的持续创新 IBM技术社区中出类拔萃的领导者 个人成果得到业界广泛认可 长期以来新技术和商业模式被大规模部署 我们这些新当选的IBM院士将在新时代的科技、商务及社会多个领域中扮演决定性的角色并发挥至关重要的作用,将为IBM打造成为全球领先的认知解决方案及云平台公司做出极大的贡献。”

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    初学者必读:IBM长文解读人工智能、机器学习和认知计算

    选自IBM 机器之心编译 参与:吴攀、黄小天、Nurhachu Null 人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏,近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮。 近日,IBM 官网发表了一篇概述文章,对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理,同时还图文并茂地介绍了感知器、聚类算法、基于规则的系统、机器学习、深度学习、神经网络等技术的概念和原理。 通过成功地击败 Jeopardy 游戏的世界级选手,IBM Watson 证明了认知计算的价值。 在本文中,我将逐一探索上述的所有领域,并对一些关键算法作出解释。 感知器的首次实现是 IBM 704,接着在自定义硬件上用于图像识别。 ? 图 3:感知器与线性分类 作为一个线性分类器,感知器有能力解决线性分离问题。 认知学习的一个例子就是 IBM 的 Waston,它在 Jeopardy 上展示了当时最先进的问答交互。IBM 已经将其扩展在了一系列的 web 服务上了。

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    IBM收购红帽

    IBM以340亿美元收购红帽公司。 ? IBM收购红帽,每股190美元的现金,总价值340亿美元,天价。之后,红帽将以一个独立的部门加入IBM混合云团队,和MS收购GitHub一样吧,一如既往的保持原来的独立性和业务。

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    IBM提出可极大加快人工智能学习速度的技术概念

    但问题在于,训练人工智能(AI)系统需要依靠昂贵的超级计算机或数据中心来进行,并且每次都需要好几天的时间。据科技资讯网站engadget(www.engadget.com/)报道,IBM公司T.J. 那么,为什么训练人工智能需要耗费如此多的运算能力和时间呢?问题就在于,谷歌DeepMind或IBM Watson等现代神经网络必须同时执行数十亿个任务。

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    IPSec in IBM SoftLay

    (3)Customer end: Juniper SRX Firewall (policy based ×××)

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    IBM:谷歌发展人工智能的方向错了!AI 操作系统不是未来

    【新智元导读】IBM Watson 总经理 David Kenny 近日接受科技新媒体 The Information 采访,谈及 IBM Watson 发展人工智能的方向及优势。 Kenny 表示,与其他人工智能巨头不同,IBM 不认为人工智能将朝着人工智能操作系统的方向发展,这也是 IBM 不以面向消费者的方式塑造 Watson 品牌形象的原因。 他在接受 The Information 的采访时谈到了 IBM 如何与其他大型科技公司在人工智能领域展开竞争,谈到 IBM 内部关于应该重点发展消费者市场还是企业市场的争论,也谈到了 IBM 为什么没有像其他企业一样在人工智能领域大肆收购的原因 我们之所以探讨增强智能,而不是人工智能,是因为我们的很多工作是增强企业各种措施的效果。 McLaughlin:在人工智能领域,IBM 堪称最资深的企业。可是为什么是谷歌成为了人工智能人才的首选呢? McLaughlin:IBM 如何营造富有吸引力的企业文化来吸引高校里的人工智能人才? Kenny:很显然,相比 Alphabet,IBM Research 的底蕴更深。

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