近日，IBM推出了全新的AI OpenScale技术平台，旨在应对人工智能应用的诸多障碍，例如解释关于AI应用如何做出决策的问题、全球人工智能技术人才短缺的问题，以及应用多厂商不同AI工具造成的复杂性问题。
IBM的这一全新技术平台实属同类首创。无论AI应用程序在何种环境中构建或运行，AI OpenScale都可让企业在人工智能的整个生命周期中实现透明化管理。AI OpenScale可以在各种AI应用程序运行时，检测并解决其中的偏见问题。
作为AI OpenScale的一部分，IBM还将推出NeuNetS——一项用AI构建AI应用的突破性技术，让从零开始创建复杂的深度神经网络成为可能，填补技术缺口，进而加速AI的规模化发展。
IBM认知解决方案高级副总裁David Kenny表示：“为了加速应用人工智能的步伐，企业需要在同一位置集中运行所有AI。我们致力让客户自由选择使用的AI工具，无需考虑生产厂商，并运用IBM AI OpenScale轻松透明地进行管理。只有让企业信任AI技术并扩大部署，才能推动AI经济的发展。”
IBM近期针对5000名最高管理层人士进行的研究显示，82% 接受调查的企业正在考虑使用人工智能，但 63%的企业缺乏管理人工智能技术的内部人才。此外，60% 的企业由于担心信任和合规性问题，而使人工智能应用受到阻碍。
无论哪家厂商的AI，AI OpenScale都可在其整个生命周期内，将AI的可解释性自动化、纠正其中的偏见，并确保其可审核性，可以帮助企业：
·了解AI应用如何做出决策——AI OpenScale使用日常业务术语来解释人工智能建议如何生成；
·自动解决AI应用中的偏见问题——AI OpenScale采用功能强大、独特且自动的去偏见技术持续监控AI应用；
·确保AI应用的可审核性——AI OpenScale可以记录每项预测、每个模型版本、所有使用的训练数据及各种指标，帮助企业遵守欧盟《通用数据保护条例》等法律法规。
·用AI技术构建AI应用——AI OpenScale依靠AI技术解决了AI工程师短缺的问题。IBM 神经网络综合引擎（NeuNetS）将帮助企业从零开始快速自动地构建运行AI应用必不可少的神经网络。在初始阶段，NeuNetS将以测试版的形式在AI OpenScale中提供。
·以可互操作的方式管理和扩展AI——AI OpenScale可以与Tensorflow、Scikitlearn、Keras和SparkML等开源机器学习或深度学习模型配合使用。它还可以处理在常见环境中训练和托管的应用程序和模型。这些环境包括IBM Watson、IBM PowerAI、Seldon、AWS SageMaker、AzureML和其他非IBM模型服务引擎。
AI OpenScale将于今年晚些时候可用于IBM云计算平台和IBM私有云。
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