Il CEO di IBM afferma che l’IA generalizzata “è ancora molto lontana” vuole concentrarsi sul valore a breve termine

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Undici anni dopo che IBM Watson ha entusiasmato il mondo della tecnologia battendo due dei più grandi campioni di Jeopardy, i giorni in cui si affrontavano gli obiettivi dell’IA “moonshot” al di fuori del laboratorio di ricerca sono finiti, ha detto ieri il presidente e CEO di IBM Arvind Krishna ai giornalisti, prima della conferenza annuale IBM Think a Boston.

“Non voglio che lavoriamo solo su ‘moonshots'”, ha detto. “Dovrebbe essere la ricerca con cui lavori in laboratorio.” Invece, ha affermato che l’attenzione di IBM sarà fermamente sui progetti di intelligenza artificiale che forniscono valore a breve termine per i clienti, aggiungendo che ritiene che l’intelligenza artificiale generalizzata sia “ancora molto lontana”.

“Alcune persone credono che potrebbe essere già nel 2030, ma la stragrande maggioranza lo ha pubblicato nell’intervallo dal 2050 al 2075”, ha affermato. “Personalmente, essendo cresciuto come scienziato, reagisco a tutto ciò che è distante 25 anni o più con la conclusione che non abbiamo idea di come ciò accadrà”.

Concentrati sull’IA aziendale

Ciò non impedisce all’azienda di andare avanti con progetti di intelligenza artificiale specifici che, sebbene non siano chiaramente “colpi di luna”, sono esempi dell’attenzione di IBM sull’IA applicata all’impresa.

Un esempio è una partnership con McDonald’s per ridurre i costi e aumentare l’efficienza automatizzando gli ordini dei clienti di fronte a un vasto numero di possibili variabili. “Non è una domanda e risposta generica, devi capire come i clienti potrebbero modificare un ordine – lo stavamo provando questa mattina come finti clienti. Ordini un quarto di libbra, poi togli le cipolle; potresti aggiungere del pomodoro in più. Ordini un drink, ti ​​chiede di essere medio o grande o piccolo”, ha detto.

Krishna ha offerto un secondo esempio, che ha chiamato Watson AIops, su come IBM stia applicando l’IA alla tecnologia dell’informazione per aumentare la produttività essendo predittiva piuttosto che reattiva. Con gli attuali dati demografici della carenza di manodopera e competenze, questi esempi diventano ancora più rilevanti, ha aggiunto.

Obiettivi dell’IA generalizzati “Moonshot” nel dimenticatoio

Ma mentre IBM sta riscuotendo successo con casi d’uso di intelligenza artificiale ristretti e vincenti, i più grandi obiettivi di intelligenza artificiale dell’azienda non saranno più in primo piano.

Ad esempio, Krishna ha anche alluso alla scomparsa di Watson Health, un’azienda che avrebbe dovuto segnalare il futuro dell’assistenza sanitaria ma i cui dati e risorse di analisi sono stati venduti a gennaio, affermando che mentre credeva ancora ad alcuni dei precedenti obiettivi dell’IA nel settore sanitario dell’azienda alla fine sarebbe successo, “potrebbero volerci mezzo decennio o un decennio in più per arrivare a buon fine, data la difficoltà di questi problemi e le implicazioni per la vita e la morte”.

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