Максим Абакумов
Максим Абакумов личный блог
20 сентября 2017, 18:18

IBM заявила, что инвестирует 240 миллионов долларов США в течение 10-летнего периода для совместных исследований AI с MIT

Многие из лучших умов в области искусственного интеллекта заняты в таких местах, как Google, Microsoft и Facebook. Но для старых гигантов, таких как IBM, может быть трудно получить доступ к лучшим талантам в таком горячем поле. И несмотря на огромные объемы маркетинговых денег, которые компания тратит на обслуживание Watson, усилия AI компании не остались без движения. Недавняя история в начале сентября с веб-сайта новостей о состоянии здоровья, например, подробно рассказала о том, насколько далеко продвинулась маркетинговая реклама в компании Watson в области лечения рака.

IBM обращается к университетским исследователям за помощью.

В четверг IBM заявила, что инвестирует 240 миллионов долларов в течение 10-летнего периода для совместных исследований AI с Массачусетским технологическим институтом.

Приобретенное MIT-IBM Watson AI Lab, партнерство должно объединить 100 ученых, чтобы сосредоточиться на четырех областях исследований искусственного интеллекта: новые алгоритмы, аппаратные средства, социальное воздействие и бизнес-приложения.


В разработке алгоритмов лаборатория попытается выяснить, что происходит после глубокого обучения, семейства популярных методов машинного обучения. «Это партнерство поддерживает фундаментальные исследования, которые ищут новые алгоритмы, которые выходят за рамки глубокого обучения, хотя глубокое обучение является важным инструментом, который мы будем использовать», — сказала в интервью Ananha P. Chandrakasan, декан инженерной школы Массачусетского технологического института.

В частности, лаборатория будет сосредоточена на таких областях, как алгоритмы обучения AI, которые не требуют тщательного наблюдения и исчерпывающей ручной маркировки данных. В настоящее время многие системы глубокого обучения требуют, чтобы люди проходили и маркировали каждую часть данных — например, это автомобиль на изображении.

В аппаратных средствах лаборатория надеется выйти за пределы того, что сегодня популярно в искусстве AI, а именно графических процессоров, которые обычно делают Nvidia, и начать экспериментировать с процессорами, которые не полагаются на традиционные чип-проекты, такие как квантовые вычисления, область, в которой IBM уже что-то пыталась делать.

«Мы будем работать над изобретением новых устройств и материалов, которые выходят за рамки использования обычных кремниевых транзисторов», — сказал вице-президент IBM Research из AI Dario Gil в интервью.

Хотя исследовательская группа IBM возглавляет эту новую исследовательскую работу, любые достижения могут быть применены к Watson. Чандракасан сказал, что лаборатория также будет поощрять новые стартапы для разработки вокруг исследования искусственного интеллекта.

IBM в настоящее время прилагает огромные усилия, чтобы перестроиться в компанию на основе облака и искусственного интеллекта. Он поставил миллиарды на Watson, но бизнес не замедлил 21 квартал подряд снижения доходов. В своем отчете за второй квартал, опубликованном в июле, компания сообщила о снижении на 2,5% в годовом исчислении с выручкой в ​​размере 4,6 млрд долларов в бизнесе Cognitive Solutions.

Трудно понять, как эта лаборатория поможет IBM догнать конкуренцию. IBM идет против огромных инвестиций в исследовательские группы, специализирующиеся на ИИ, в Google, Facebook, Microsoft и Amazon. В недавней заметке аналитик Jefferies Джеймс Киснер утверждал, что IBM просто «переиграла» по сравнению с ее конкурентами в области искусственного интеллекта.

«Слабый талант является серьезной проблемой на рынке искусственного интеллекта», — писал Киснер, цитируемый Барроном. «Наш анализ показывает, что IBM вряд ли выиграет«войну за талант AI»».

Подробнее пишет Форбс. Ссылка здесь.

2 Комментария
  • God
    20 сентября 2017, 18:30
    С одной стороны таким монстрам как IBM тяжело привлекать таланты, потому что они слишком бюрократизированы и корумпированы, такими сложными вещами лучше заниматься стартапам, у них гораздо больше шансов на успех. Но с другой — слишком ресурсоемкая и дорогая вещь для стартапа, мало кто сможет привлечь достаточное кол-во инвестиций для иследования с сомнительной перспективой на успех.

Активные форумы
Что сейчас обсуждают

Старый дизайн
Старый
дизайн