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　　9月14日至16日，由湖南省人民政府、工業(yè)和信息化部主辦的2023世界計算大會在長沙舉行。IBM大中華區(qū)董事長、總經(jīng)理陳旭東應邀參加開幕式暨開幕論壇，并做主旨演講。他分享了人工智能領域在近七十年的演進和未來十年的趨勢，以及IBM對企業(yè)級人工智能的持續(xù)探索，包括最新發(fā)布的企業(yè)級AI與數(shù)據(jù)平臺watsonx。

　　他認為，人工智能的發(fā)展歷史基本和計算機的發(fā)展同步，且不斷得益于算力的增強、算法的優(yōu)化以及數(shù)據(jù)的爆炸式增長。今天的IBM擁有全面的基于機器學習和基礎模型的企業(yè)級 AI 產(chǎn)品組合，并借助IBM車庫創(chuàng)新等共創(chuàng)方法、廣泛的合作伙伴生態(tài)，成為企業(yè)落地AI應用的最佳合作伙伴。

　　IBM大中華區(qū)董事長、總經(jīng)理 陳旭東

　　以下是他的發(fā)言內(nèi)容節(jié)選：

　　人工智能技術(shù)的演進和趨勢

　　人工智能的發(fā)展歷史基本和計算機的發(fā)展同步，不斷得益于計算機算力的增強、算法的優(yōu)化以及數(shù)據(jù)的爆炸式增長。我們一般都把1956年的達特茅斯會議（Dartmouth Workshop）作為人工智能這門學科的開始，主要歸功于計算機科學家阿蘭·圖靈、數(shù)學家約翰·麥卡錫等人的推動。IBM也是這次會議的重要參與者。這個時期的研究主要在探討如何使計算機模擬人類智能，包括推理、問題解決和學習等方面的能力。

　　回顧一下67年的發(fā)展歷史，我們大致可以把人工智能的發(fā)展分為四個階段：

　　人工智能技術(shù)的演進

• 第一階段，專家系統(tǒng)階段：專家系統(tǒng)是早期人工智能的代表，它們使用特定領域?qū)＜业闹�識來解決特定問題。比較典型的應用領域有醫(yī)學診斷、化學分析和工程問題等領域。這個階段的算力可以支持機器下跳棋。
• 第二階段，機器學習階段，大致從上世紀80年代開始，機器學習的興起標志著人工智能的新時代。這一階段涌現(xiàn)了許多技術(shù)，包括決策樹、支持向量機、隨機森林等，使計算機能夠從數(shù)據(jù)中學習和進行預測。機器學習應用廣泛，包括語音識別、圖像處理、自然語言處理和推薦系統(tǒng)等。這個階段的算力可以支持機器下國際象棋，打敗人類世界冠軍。
• 第三階段，深度學習階段，大致從2000年后開始，深度學習是機器學習的一個子領域，它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡來模擬人類大腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)。深度學習在圖像識別、自然語言處理和語音識別等領域取得了顯著進展。著名的深度學習模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）。這個階段的算力可以支持機器下圍棋，并戰(zhàn)勝人類。
• 第四階段，基礎模型階段，從2017年至今，基礎模型是指在廣泛數(shù)據(jù)上進行訓練（通常采用大規(guī)模自監(jiān)督方法）、并可以適應各種下游任務（例如微調(diào)）的任何模型�；�礎模型采用從大量未標注數(shù)據(jù)進行預訓練，使用有限的標簽數(shù)據(jù)，可快速適應企業(yè)特定任務，通過智能體與環(huán)境互動學習，探索復雜場景如自動駕駛、機器人控制等。

　　這個階段的算力出現(xiàn)爆發(fā)式增長，同時由于互聯(lián)網(wǎng)，特別是移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)也迎來指數(shù)級增長。這為大規(guī)模自監(jiān)督的學習方法提供了數(shù)據(jù)和算力的保障，從而使得大語言模型獲得巨大成功，突破了人機之間的語言障礙。

　　同時，讓機器具備了理解、推理、學習、交互的能力。這些能力的應用將迅速改善和優(yōu)化人機交互場景，比如，企業(yè)的自動客服系統(tǒng)可以升級，提高客戶滿意度。另外，在大模型的輔助下，語言類、編程類任務的工作效率將大幅度提高。

　　從企業(yè)端看，從2017年到2022年的短短五年間，AI采用率增長了近2.5倍。展望未來，人工智能在未來幾年的突飛猛進已成定局。我們預計，到2030 年，全能型、多模態(tài)的人工智能進一步普及，人類的生產(chǎn)生活將進入全新的人機協(xié)同時代。

　　IBM對企業(yè)級人工智能的探索與貢獻

　　今天的IBM是一家專注于混合云和AI的科技公司，也是全球AI技術(shù)和AI應用的重要推動者。除了前面提到的達特茅斯會議，人工智能的另一個里程碑時刻也有IBM的推動：1997年，IBM深藍計算機擊敗當時的國際象棋冠軍，人工智能開始進入大眾視野。2011年，IBM人工智能參加知識競賽并獲得冠軍，這意味著12年前IBM的語音識別和語義理解能力已經(jīng)達到很高的水平。2019年，IBM人工智能辯手已經(jīng)開始與人類一較高下，其語言表達能力令世界矚目。今年5月，IBM發(fā)布了新一代的企業(yè)級AI與數(shù)據(jù)平臺watsonx。

　　IBM對企業(yè)級人工智能的探索與貢獻

　　事實上，IBM早在2011年就推出了企業(yè)級AI產(chǎn)品 Watson，通過自然語言處理、機器學習、數(shù)據(jù)分析等AI技術(shù)，優(yōu)化業(yè)務流程、支持智能決策。Watson已經(jīng)在全球超過4萬家客戶實現(xiàn)了廣泛應用。

　　今天，我們看到"讓AI成為核心生產(chǎn)力"已經(jīng)成為企業(yè)領導的迫切需求。IBM商業(yè)價值研究院，最近發(fā)布了一份面向全球超過30個國家和地區(qū)，超過3000名CEO的調(diào)研報告。

　　調(diào)研報告顯示：有四分之三的受訪CEO認為，部署先進的生成式人工智能將為企業(yè)帶來競爭優(yōu)勢。

　　然而，61%的CEO表達了對生成式AI中所使用的數(shù)據(jù)來源的擔憂。這一擔憂，側(cè)面反映了企業(yè)的AI之路面臨著重重挑戰(zhàn)：首先是技術(shù)挑戰(zhàn)，尤其是數(shù)據(jù)的準備、應用和治理；第二是人才挑戰(zhàn)，企業(yè)需要快速實現(xiàn)人員技能的轉(zhuǎn)型和提升，來擁抱AI浪潮；第三是文化挑戰(zhàn)，技能的轉(zhuǎn)型往往伴隨組織文化的更新，如何讓二者互相成就、帶來生產(chǎn)力的提高。

　　企業(yè)級AI能在哪些方面幫助到企業(yè)的發(fā)展呢？最直接的價值是幫助企業(yè)優(yōu)化業(yè)務流程，從而實現(xiàn)降本增效、提高生產(chǎn)力、以及提升客戶體驗。為了滿足企業(yè)級AI的需求，IBM基于在AI領域數(shù)十年的積累，發(fā)布了企業(yè)級 AI 與數(shù)據(jù)平臺 watsonx。

　　watsonx不僅能幫助企業(yè)運用大模型和生成式AI，同時，也能解決企業(yè)級 AI 應用的三大挑戰(zhàn)：找到需要的數(shù)據(jù)、建立合適的模型、監(jiān)管系統(tǒng)的運營。而且，IBM 還將watsonx 的部分模型和數(shù)據(jù)集開源，與社區(qū)和企業(yè)攜手共創(chuàng)。

　　攜手IBM共創(chuàng)企業(yè)級AI應用

　　未來，企業(yè)將在多個云上使用多個模型，IBM watsonx可以讓AI 成為企業(yè)的核心生產(chǎn)力。我們可以為客戶提供IBM開發(fā)的模型，包括針對特定行業(yè)的大型基礎模型集合；也能支持客戶使用開源或者其他公司的模型，以及自己的模型；還能根據(jù)不同任務需求，提供預訓練的基礎模型，包括傳統(tǒng)的機器學習和最新的生成式AI 功能。

　　無論做出何種選擇，IBM都能幫助客戶進行嘗試和實驗，包括模型的調(diào)優(yōu)、構(gòu)建和評估，幫助他們在任何云上部署并調(diào)優(yōu)模型。這也與IBM的混合云和AI戰(zhàn)略相一致。 

　　IBM watsonx讓AI成為企業(yè)核心競爭力

　　今天的IBM，還擁有業(yè)界最全面的基于機器學習和基礎模型的企業(yè)級 AI 產(chǎn)品組合。借助IBM廣泛的合作伙伴生態(tài)，已部署到20多個行業(yè)的眾多用戶當中，例如，SAP和IBM 咨詢合作構(gòu)建的25個聯(lián)合智能行業(yè)解決方案正在服務全球客戶。

　　IBM致力成為企業(yè)落地AI應用的最佳合作伙伴，并已經(jīng)做好了充分準備迎接有強烈需求的客戶，來IBM參加為期半天的"watsonx 戰(zhàn)略工作坊"；并根據(jù)工作坊的成果，開展為期四周的 "watsonx 試點項目"，利用IBM車庫創(chuàng)新方法，幫助客戶開啟企業(yè)級 AI+ 之旅。

　　消息來源：IBM China