Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
IBM предпринимает важные меры по повышению прозрачности ИИ для бизнеса

20, сентябрь 2018  — 

Новые облачные сервисы по обнаружению и снижению уровня предвзятости обеспечат более высокую прозрачность средств ИИ при выработке решений

IBM объявила о создании технологии, которая призвана обеспечить новый уровень прозрачности средств искусственного интеллекта, позволяя корпоративным заказчикам в большей степени использовать их возможности.

Облачный сервис, расположенный на платформе IBM Cloud, автоматически обнаруживает предвзятость в работе средств ИИ от разных производителей и интерпретирует ход выработки ими решений. Подразделение IBM Services будет помогать корпоративным заказчикам в полной мере задействовать функционал нового инструментария.

В целях обеспечения глобального обмена опытом в решении вопроса тенденциозности ИИ, IBM Research опубликует в открытых сообществах разработчиков инструментарий и методические рекомендации для обнаружения и снижения степени предвзятости средств ИИ.

«Корпорация IBM первой предложила принципы обеспечения доверия и прозрачности в разработке ИИ-технологий, — сказал Дэвид Кенни, старший вице-президент подразделения когнитивных решений в IBM. — Пора эти принципы начать применять на практике. Мы предлагаем новый уровень прозрачности и контроля для бизнес-пользователей ИИ в целях снижения потенциального риска от некорректной работы механизмов выработки решений».

Опрос, проведенный IBM Institute for Business Value, показал, что 82% корпораций планируют внедрение средств ИИ, но при этом 60% опасаются дополнительной ответственности, а 63% считают, что собственными силами не смогут на должном уровне использовать новые технологии.

Больше прозрачности в работе ИИ

Новые возможности IBM Cloud по повышению уровня доверия и прозрачности ИИ работают с моделями, созданными такими фреймворками машинного обучения и сред для разработчиков, как Watson, Tensorflow, SparkML, AWS SageMaker и AzureML. То есть, пользователи большинства популярных фреймворков и сред смогут использовать новый инструментарий. Кроме того, предлагаемый сервис можно настроить под индивидуальные факторы принятия решений любого бизнес-процесса.

Полностью автоматизированный программный сервис разъясняет ход выработки решений и обнаруживает тенденциозность ИИ-моделей в ходе их выполнения, фиксируя моменты потенциальной предвзятости. Более того, сервис вырабатывает рекомендации по наполнению моделей дополнительной информацией в целях снижения уровня обнаруженной тенденциозности.

Разъяснения даются в наглядном виде, с указанием факторов, которые повлияли на выбор направления решения, степени доверия к предложенному решению и факторов, определивших эту степень. Система ведет дневник показателей точности моделей, которые могут понадобится в целях улучшения обслуживания клиентов, соблюдения нормативных актов и комплаенса (например, GDPR).

Данный функционал доступен через графические панели управления и дает бизнес-пользователям уникальную возможность для понимания, объяснения и контроля за ходом выработки искусственным интеллектом решений в отсутствие специальных навыков и знаний у бизнес-пользователей.

IBM также объявляет о запуске консалтинговых услуг  по оказанию содействия в создании бизнес-процессов и интерфейсов «человек - ИИ» для дальнейшей минимизации предвзятости алгоритмов.  

Открытый инструментарий для построения более справедливого ИИ

IBM Research выложит в открытый доступ инструментарий AI Fairness 360 — библиотеку новых алгоритмов, исходного кода и методических материалов для того, чтобы академическое сообщество, ученые и эксперты по работе с данными могли встраивать функционал обнаружения предвзятости в собственные модели машинного обучения.

Исследование раскрыло приоритеты широкого внедрения ИИ и препятствия на этом пути

Опрос 5 тысяч менеджеров высшего уровня, проведенный IBM Institute for Business Value, показал наличие существенного сдвига по отношению к оценке бизнес-потенциала ИИ. В частности:

  • 82% опрошенных компаний и 93% компаний-лидеров рассматривают или уже внедряют ИИ в целях повышения доходов;
  • 60% имеют опасения по поводу вопросов дополнительной ответственности, а 63% указывают на нехватку навыков в области ИИ;
  • Гендиректоры видят наибольший потенциал ИИ в информационных технологиях и безопасности, обслуживании клиентов и управлении рисками;
  • Проникновение ИИ будет выше в секторах с высокой степенью цифровизации, например, в сфере финансовых услуг.

О корпорации IBM и искусственном интеллекте

IBM является одним из мировых лидеров в программном обеспечении, услугах и технологиях ИИ для бизнеса. ИИ-решения Watson используются в 20 отраслях более чем 16 тыс. заказчиков из 80 стран. По данным IDC, IBM является ведущим разработчиком когнитивных программных платформ. Семь из десяти крупнейших автопроизводителей и восемь из десяти ведущих корпораций ТЭК используют ИИ-решения IBM Watson.

Оригинальная версия пресс-релиза на английском "IBM Takes Major Step in Breaking Open the Black Box of AI"  была опубликована 19 сентября 2018 года.

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости IBM

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.