IBM (NYSE: IBM）近日宣布推出AutoAI，這是IBM Watson Studio上又一全新功能，旨在幫助企業(yè)實現(xiàn)人工智能設(shè)計、優(yōu)化和管理等環(huán)節(jié)的自動化。如此，數(shù)據(jù)科學(xué)家們便可以騰出更多時間投入到機器學(xué)習(xí)模型的設(shè)計、測試和部署等工作上來。

盡管人們已經(jīng)意識到人工智能在商業(yè)中越來越高的戰(zhàn)略價值，但大多數(shù)組織還仍在努力應(yīng)對基礎(chǔ)信息架構(gòu)方面的挑戰(zhàn)。尋找、收集和整理零散、孤立的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好用作分析與機器學(xué)習(xí)，這些繁瑣的工作往往減慢了人工智能的開發(fā)。Forrester[1]近期發(fā)表的一篇報告中稱，60%的受訪者表示，管理數(shù)據(jù)質(zhì)量是實現(xiàn)人工智能所面臨的最大挑戰(zhàn)之一，另有44%的受訪者將這一挑戰(zhàn)歸結(jié)為數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備。

對于沒有數(shù)據(jù)科學(xué)家的企業(yè)來說，人工智能項目面臨著更大的挑戰(zhàn)。IBM商業(yè)價值研究院在一項題為《向企業(yè)級人工智能的轉(zhuǎn)變》（Shifting Toward Enterprise-Grade AI）[2]的研究中指出，63%的受訪者表示，缺乏適當(dāng)?shù)募夹g(shù)、技能是企業(yè)實施人工智能所面臨的主要挑戰(zhàn)。

Watson Studio 全新 AutoAI 功能與 Watson Machine Learning相結(jié)合，將能夠幫助企業(yè)加速并實現(xiàn)人工智能生命周期中各個步驟的自動化，從而解決上述挑戰(zhàn)。

全新AutoAI功能專門為加速企業(yè)人工智能開發(fā)而設(shè)計，使那些極其耗時的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理環(huán)節(jié)實現(xiàn)自動化，例如模型開發(fā)、功能工程等。目前，企業(yè)已可以在基于IBM云的Watson Studio上使用此功能。AutoAI的推出是為了使用戶能夠利用超參數(shù)（hyperparameter）優(yōu)化功能，更輕松地構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能模型。此外，AutoAI還包含一套強大的企業(yè)級數(shù)據(jù)科學(xué)模型集，如梯度增強樹（gradient boosted trees）等，幫助用戶快速擴展機器學(xué)習(xí)實驗并完成部署。

IBM大數(shù)據(jù)與人工智能業(yè)務(wù)總經(jīng)理Rob Thomas表示：“IBM始終與客戶保持密切合作，為他們規(guī)劃通往人工智能的路徑，而許多客戶面臨的首要挑戰(zhàn)之一便是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，這是人工智能的基礎(chǔ)步驟。我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，對于一些成熟企業(yè)而言，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)的復(fù)雜性讓人望而生畏，而對于那些幾乎沒有或根本沒有技術(shù)資源的企業(yè)來說，這種復(fù)雜性更是根本無法駕馭的。我們?yōu)閃atson Studio提供的自動化功能旨在簡化流程，幫助客戶更快地構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型和實驗。”

AutoAI系列還包括IBM Neural Networks Synthesis（NeuNetS），這一技術(shù)于去年秋天首次亮相，目前在Watson Studio項目中處于公測階段。這一技術(shù)能夠使用戶通過人工智能自動合成定制化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，快速跟蹤深度學(xué)習(xí)模型的開發(fā)。NeuNetS使用戶能夠在優(yōu)化速度和精度方面進行選擇，并實時觀察模型的構(gòu)建并進行自我訓(xùn)練。

Watson Studio AutoAI利用IBM研究院開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)，基于IBM多年來一直在開發(fā)和提供的諸多自動化功能，為包括IBM Watson Assistant，IBM Watson Discovery 與IBM Watson Machine Learning在內(nèi)的各種解決方案都提供了不同程度的自動化，加快并簡化了極其耗時的任務(wù)與環(huán)節(jié)，使客戶能夠更快地專注于具有更高價值的工作。