Прагматизм — одна из важных особенностей подхода IBM к внедрению технологий искусственного интеллекта, считает вице-президент IBM по управлению продуктами в области данных и искусственного интеллекта Тарун Чопра.

Многолетний опыт работы показывает, что процесс внедрения технологии так же важен, как и конечная цель. Предприятия, которые уже вложили миллионы долларов в имеющиеся системы, не будут с нуля создавать новую, отдельную систему на базе ИИ. Нужно найти способы организации совместной работы всех систем, подчеркивает он.

Другой важный вопрос — доверие к результатам работы ИИ. Если нет возможности объяснить все получаемые результаты, не будет и возможности гарантировать соблюдение нормативных правил.

Наконец, IBM в своем подходе пытается решить фундаментальную проблему масштабируемости технологий. Для этого разрабатываются так называемые базовые модели: гибкие, допускающие многократное использование модели, реализующие различные методы ИИ. Такие модели создавались в ходе разработки системы обработки естественного языка Watson. Эта система уже широко используется в корпоративной работе — в обслуживании клиентов, снабжении, финансовом планировании, оценке рисков, рекламе, ИТ, обработке видео и обеспечении безопасности.

В 2021 году IBM Research и Red Hat выпустили систему Project Wisdom, предназначенную для автоматической генерации сценариев для системы конфигурирования Ansible по запросам на естественном языке. А в этом году планируется совместно с НАСА создать специализированную модель, обученную на литературе по наукам о Земле.

Инструменты для решения задач искусственного интеллекта встраиваются в мейнфреймы IBM. В системах серии z16 даже имеется специализированный процессор для выполнения выводов по моделям, построенным с помощью глубинного обучения.