AI信任與人才:可持續(xù)發(fā)展的智能+未來

140多前的1879年，愛迪生經(jīng)過幾千次試驗(yàn)發(fā)明了電燈；之后過了90年的1969年美國把人類送到了月球，1970年空中客車公司誕生。在1870年代，人類初次進(jìn)入電力時(shí)代的時(shí)候，沒有人能夠想到有一天人類可以乘“電”飛上月球、普通人也可商用飛行。而今天，我們初次進(jìn)入了“智能+”時(shí)代，人工智能應(yīng)用剛剛進(jìn)入“電燈”階段；未來，智能計(jì)算將把人類送往什么樣的“月球”？開發(fā)出什么樣的人工智能“空中客車”？

人工智能是“智能+”時(shí)代的新“電能”。從1732年富蘭克林首次發(fā)現(xiàn)了電的存在，到愛迪生又不斷試驗(yàn)發(fā)明了電燈進(jìn)而于1882年建立了人類第一個(gè)電廠，這150年間人們不斷懷疑“電”是魔法和神秘力量的產(chǎn)物，由此而經(jīng)歷了不理解、回避、拒絕和恐懼的初級(jí)電力時(shí)代?！巴瑯拥那闆r正發(fā)生今天人們對(duì)人工智能的認(rèn)知上，”IBM云與認(rèn)知軟件高級(jí)副總裁Arvind Kirshna在2019美國Think大會(huì)上如是表示，“人工智能不是‘魔法’，人工智能就像‘電’一樣存在，而且在徹底改變商業(yè)?！?/p>

PWC普華永道的預(yù)測(cè)是，到2030年，人工智能將帶來全球GDP增長近16萬億美元。而在人類的信息技術(shù)歷史上，還沒有哪種技術(shù)堪比人工智能的這種超巨型經(jīng)濟(jì)影響力。而在另一方面，我們今天仍處于初級(jí)人工智能時(shí)代。根據(jù)Gartner和信通院聯(lián)合編制的2018世界人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍(lán)皮書發(fā)布，人工智能仍處于早期采用階段，僅有4%的被調(diào)研企業(yè)已經(jīng)投資并部署了AI技術(shù)。

2019年5月21日，以“‘智能+’時(shí)代，我們與科技的對(duì)話”為主題的2019 IBM中國論壇，詮釋了人類在人工智能初級(jí)時(shí)代要做的事情——通過與科技的對(duì)話，打開想像的空間。在2019年2月，IBM研究院還牽頭成立了AI硬件中心，通過與科研和產(chǎn)業(yè)界的協(xié)作，要在未來十年提升AI性能效率千倍，加速人工智能“空中客車”到來的進(jìn)程。

AI硬件加速創(chuàng)新：人工智能“空中客車”

眾所周知，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能計(jì)算對(duì)于芯片等計(jì)算硬件體系帶來了極大的挑戰(zhàn)，現(xiàn)有的基于馮·諾伊曼架構(gòu)的計(jì)算硬件體系已經(jīng)遭遇瓶頸，而摩爾定律也在失效。面向未來的“智能+”時(shí)代，量子計(jì)算是長期趨勢(shì)和解決方案。IBM已經(jīng)在量子計(jì)算方面投入了大量研究，并在2019美國CES展以及IBM Think大會(huì)上，展示了目前全球唯一一臺(tái)脫離實(shí)驗(yàn)室環(huán)境運(yùn)行的量子計(jì)算機(jī)“IBM Q System One”。

不過，當(dāng)前離量子計(jì)算機(jī)商用和量產(chǎn)還較遠(yuǎn)，更現(xiàn)實(shí)的解決方案是改造現(xiàn)有的芯片硬件架構(gòu)，以滿足當(dāng)下的人工智能計(jì)算需求。

2019年2月成立的IBM研究院AI硬件中心（IBM Research AI Hardware Center），就是為了應(yīng)對(duì)未來十年的智能計(jì)算需求而投資的研究機(jī)構(gòu)。該機(jī)構(gòu)為開放式研究方式，將與其它研究機(jī)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)公司一起對(duì)話及合作，共同加速面向AI優(yōu)化的硬件創(chuàng)新。其中，商業(yè)和產(chǎn)業(yè)合作伙伴有Samsung、Mellanox Technologies、Synopsys、Applied Materials、Tokyo Electron Limited（TEL）等。

經(jīng)典的馮·諾伊曼架構(gòu)在應(yīng)對(duì)人工智能計(jì)算時(shí)，其主要挑戰(zhàn)在于處理器/存儲(chǔ)器帶寬瓶頸，因?yàn)槿斯ぶ悄苡?jì)算屬于大規(guī)模并行計(jì)算，而這個(gè)計(jì)算模式并不是當(dāng)前CPU的設(shè)計(jì)初衷。雖然今天的AI系統(tǒng)已經(jīng)在高帶寬CPU和GPU、專門的AI加速器、高性能網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等方面取得了進(jìn)展，但要保持沿著這個(gè)方向的躍進(jìn)，仍然需要投入大量的研究。IBM研究院AI硬件中心的目標(biāo)是將當(dāng)前的人工智能系統(tǒng)性能效率在未來十年提升千倍。為了達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，IBM與眾多合作伙伴一起，推進(jìn)從芯片、材料、架構(gòu)等硬件到支持AI計(jì)算任務(wù)軟件的創(chuàng)新。

（IBM研究院AI硬件中心正在開發(fā)未來10年提升AI計(jì)算性能效率千倍的路線圖）

IBM研究院AI硬件中心主要推動(dòng)IBM和生態(tài)伙伴們，在IBM的數(shù)字AI內(nèi)核（Digital AI Cores）以及基于內(nèi)存計(jì)算的模擬AI內(nèi)核（Analog AI Cores）等技術(shù)基礎(chǔ)上，展開“千里大躍進(jìn)”。IBM認(rèn)為，基于現(xiàn)有技術(shù)的深度學(xué)習(xí)計(jì)算能在2020年左右達(dá)到1000GFlops/W的計(jì)算能力；基于數(shù)字AI內(nèi)核技術(shù)的深度學(xué)習(xí)計(jì)算能在2021年左右達(dá)到接近1萬GFlops/W的計(jì)算能力，也就是十倍能力的提升；而基于模擬AI內(nèi)核技術(shù)的深度學(xué)習(xí)計(jì)算能在2023年左右達(dá)到接近5萬GFlops/W的計(jì)算能力，結(jié)合了優(yōu)化的材料后則能在2025年左右推進(jìn)深度學(xué)習(xí)計(jì)算達(dá)到10萬GFlops/W的計(jì)算能力，并進(jìn)一步在2030年左右達(dá)到100萬GFlops/W的計(jì)算能力，也就是今天計(jì)算能力的千倍提升。

IBM研究院半導(dǎo)體及AI硬件副總裁Mukesh Khare就此撰文指出：硬件在狹義AI技術(shù)的成熟過程中扮演著基礎(chǔ)性角色，而IBM推動(dòng)的下一波硬件創(chuàng)新將起到更加重要的作用。IBM研究院將聚集于多年期的技術(shù)路線圖，以為業(yè)界開發(fā)和交付專用加速內(nèi)核、芯片架構(gòu)等，大幅提升AI系統(tǒng)的性能。雖然當(dāng)前AI系統(tǒng)的千倍性能提升還不能達(dá)到“登月”的效果，但足以讓人工智能“空中客車”的到來成為可能。

AI軟件加速創(chuàng)新：擴(kuò)大數(shù)字化轉(zhuǎn)型范圍

如果說量子計(jì)算是“智能+”的長期趨勢(shì)、AI硬件創(chuàng)新是“智能+”的中期趨勢(shì)，那么AI軟件創(chuàng)新就是當(dāng)下的“智能+”趨勢(shì)。正如Gartner研究副總裁John-David Lovelock在對(duì)2019全球IT支出預(yù)測(cè)時(shí)所表示的，雖然人工智能正在對(duì)IT支出產(chǎn)生重大影響，但它的作用經(jīng)常被誤解——人工智能并不是一種產(chǎn)品，而是一套技術(shù)或一門計(jì)算機(jī)工程學(xué)科。正因如此，人工智能被嵌入到許多現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務(wù)中，并成為每個(gè)行業(yè)新研發(fā)計(jì)劃的核心。

AI軟件創(chuàng)新，就是在現(xiàn)有的硬件基礎(chǔ)上，讓AI能力可以具象到具體的產(chǎn)品、服務(wù)和企業(yè)中。2019年4月，IBM在大中華區(qū)發(fā)布2019《認(rèn)知型企業(yè)：發(fā)揮人工智能優(yōu)勢(shì)，全面重塑企業(yè)——七大成功要素》報(bào)告指出，企業(yè)需要充分利用呈指數(shù)級(jí)發(fā)展的技術(shù)，“由內(nèi)而外”地展開全面的數(shù)字化重塑，打造新型的商業(yè)模式，這就是“認(rèn)知型企業(yè)”。認(rèn)知型企業(yè)能夠自動(dòng)在企業(yè)外部收集、了解客戶需求，再充分發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢(shì)，從內(nèi)部的平臺(tái)、架構(gòu)、數(shù)據(jù)、人才等關(guān)鍵的企業(yè)內(nèi)核任務(wù)作出反應(yīng)和決策，更好應(yīng)對(duì)復(fù)雜的客戶需求和多變的競爭環(huán)境。

“認(rèn)知型企業(yè)”對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型來說非常重要，也是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第二篇章，即數(shù)字化重塑。而建立“認(rèn)知型企業(yè)”，擴(kuò)大數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入到數(shù)字化重塑，就需要把AI嵌入到企業(yè)的方方面面，這就需要把AI軟件進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施化和平臺(tái)化。實(shí)際上，在過去幾年的AI商業(yè)大發(fā)展初期階段，最大的問題就在于碎片化的AI軟件和服務(wù)。僅在中國市場(chǎng)，截止到2018年5月，就有超過4000家人工智能企業(yè)，由此而帶來了大量碎片化的AI軟件與服務(wù)，而企業(yè)在選擇這些AI軟件與服務(wù)時(shí)往往無所適從。

多人工智能環(huán)境是繼多云環(huán)境后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)字化重塑所面臨的多種數(shù)字技術(shù)集成難題，也是擴(kuò)展人工智能應(yīng)用的重大挑戰(zhàn)。2018年10月，IBM推出了AI OpenScale，面向多云環(huán)境支持多種開源AI算法，包括谷歌TensorFlow、微軟AzureML、SparkML、Keras、Seldon以及AWS的SageMaker等，幫助企業(yè)統(tǒng)一集成管理各類AI算法框架和軟件。而支持AI OpenScale的IBM Cloud Private私有云軟件則基于當(dāng)下最流行的Kubernetes，天然可跨多種云及IT環(huán)境，特別是IBM Power System等專為企業(yè)級(jí)工作負(fù)載而設(shè)計(jì)的服務(wù)器系統(tǒng)。在此基礎(chǔ)上，IBM Watson能夠運(yùn)行在任意的IT環(huán)境中。而在擴(kuò)展AI方面，IBM還在用AI管理AI，例如IBM Watson Studio就用AI自動(dòng)選擇適用的AI算法等。

在AI平臺(tái)以及AI的基礎(chǔ)設(shè)施之外，IBM還在將Watson的能力擴(kuò)散到各種商業(yè)應(yīng)用軟件中。嵌入在Watson Campaign Automation SaaS解決方案中的IBM Watson Assistant for Marketing功能，可以幫助營銷人員通過 Watson 將繁忙的營銷工作轉(zhuǎn)換為簡單的對(duì)話；定制的Watson工具集，可幫助工業(yè)企業(yè)使用視覺和聽覺檢測(cè)功能，顯著降低對(duì)產(chǎn)品檢測(cè)資源的需求；IBM推出的AI functionality for HR 能夠分析背景各異的現(xiàn)有優(yōu)秀員工的背景信息，幫助招聘經(jīng)理甄選合格申請(qǐng)人；Watson Decision Platform for Agriculture農(nóng)業(yè)智能平臺(tái)可收集多個(gè)來源的數(shù)據(jù)，如接入天氣信息、連接物聯(lián)網(wǎng)的拖拉機(jī)和灌溉裝備以及衛(wèi)星圖像等，并通過簡單易用的 APP 提供單一的總體預(yù)測(cè)性農(nóng)場(chǎng)視圖等等。

AI信任與人才：可持續(xù)發(fā)展的智能+未來

在“智能+”時(shí)代的當(dāng)下及中長期趨勢(shì)之外，AI信任與AI人才是一個(gè)可持續(xù)“智能+”未來的基石。多項(xiàng)人工智能相關(guān)調(diào)研顯示，AI人才短缺以及缺乏對(duì)AI的信任，是企業(yè)難以采用和擴(kuò)展使用人工智能的重要前提。正如從發(fā)現(xiàn)電的存在到人類第一個(gè)電廠之間的150年，當(dāng)時(shí)的人們同樣也缺乏相關(guān)的電力電能等人才以及對(duì)于電的信任。不過好在現(xiàn)在的人類已經(jīng)有了應(yīng)對(duì)陌生新技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)，以及IBM這樣大規(guī)模商業(yè)推廣新技術(shù)的企業(yè)。

在建立人們對(duì)AI信任方面，IBM認(rèn)為一個(gè)可信任的AI系統(tǒng)，需要遵循幾個(gè)基礎(chǔ)原則：公平性（Fairness），即AI系統(tǒng)應(yīng)該采用不帶偏見的數(shù)據(jù)集和模型，從而避免對(duì)于特定群體的不公平；健壯性（Robustness），即AI系統(tǒng)應(yīng)該安全和可靠，不會(huì)被篡改，也不會(huì)受被“污染”的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集影響；可解釋性（Explainability），即AI系統(tǒng)所提供的決策或建議，應(yīng)該能夠被用戶和開發(fā)者所理解；可追蹤（Lineage），即AI系統(tǒng)的開發(fā)、部署、維護(hù)等可被追蹤，能夠在生命周期范圍內(nèi)被審計(jì)等。

IBM不僅提出了開發(fā)新型人工智能技術(shù)的信任原則和透明度原則，而且還將這些原則付諸實(shí)踐。IBM推出了一項(xiàng)旨在提高人工智能透明度的技術(shù)，這是一項(xiàng)基于IBM云計(jì)算的軟件服務(wù)，能夠在人工智能進(jìn)行決策時(shí)自動(dòng)檢測(cè)偏向性并能夠?qū)Q策過程進(jìn)行解釋，從而幫助各行各業(yè)的組織管理人工智能系統(tǒng)。IBM服務(wù)部門也將與企業(yè)一同合作，幫助他們更好地利用這一軟件服務(wù)。

作為Partnership on AI的創(chuàng)始成員之一，IBM長期以來一直關(guān)注人工智能的安全、透明、可信賴以及合理發(fā)展。IBM研究院還向開源社區(qū)提供AI Fairness 360工具包，其中包括一系列新型算法、代碼和教程的資源庫，可為專業(yè)學(xué)者、研究者和數(shù)據(jù)專家提供在構(gòu)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)整合偏向性檢測(cè)功能的工具和知識(shí)。

當(dāng)然，IBM也在通過技術(shù)手段，建立人們對(duì)AI的信任。2018年的IBM人工智能辯論系統(tǒng)Project Debater，就是這樣一種人與科技的對(duì)話，通過人類辯手和人工智能辯手Project Debater之間的辯論較量，讓人們更好的理解人工智能的能力和優(yōu)缺點(diǎn)。辯論本身不是因?yàn)闆_突或競爭，而是更有建設(shè)性的討論，辯論豐富了決策制定的過程，幫助人們權(quán)衡新想法、新理念的利弊。辯論也是為了理解和學(xué)習(xí)彼此的觀點(diǎn)，因此Project Debater就通過人機(jī)辯論這種創(chuàng)新對(duì)話的方式，建立人們對(duì)于人工智能的信任。

而在AI人才培養(yǎng)方面，在2019美國IBM Think大會(huì)上，IBM宣布推出了AI Learning and Certification Program，包括到IBM研究院場(chǎng)所的現(xiàn)場(chǎng)培訓(xùn)和研討、在線培訓(xùn)課程以及IBM提供的AI認(rèn)證，特色課程有AI模型偏見檢驗(yàn)檢測(cè)等。也就是說，IBM通過培訓(xùn)把人才培養(yǎng)以及對(duì)AI的信任連接起來，以確?？沙掷m(xù)的智能+未來。

IBM董事長、總裁兼首席執(zhí)行官Ginni Rometty曾表示 ：“IBM致力于引領(lǐng)改變世界運(yùn)作方式的技術(shù)——并解決許多人尚未想到的問題。”在2018年，IBM共獲得了9100項(xiàng)專利，其中一半的專利涉及人工智能、區(qū)塊鏈、量子計(jì)算、安全和云技術(shù)。2018年是IBM 連續(xù)第 26 年成為專利領(lǐng)導(dǎo)者，這讓IBM超過了總共110,000項(xiàng)專利的里程碑。

正是在雄厚的技術(shù)發(fā)明創(chuàng)造能力之上，IBM在全球范圍內(nèi)推進(jìn)人工智能從“電能”到“電廠”再到廣泛應(yīng)用以及更進(jìn)一步發(fā)明“空中客車”的進(jìn)程。當(dāng)AI性能效率提升千倍時(shí)，“智能+”的大時(shí)代就真正到來了。