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全新 AutoAI 功能将通过自动化和加速时间密集型数据流程，加速人工智能开发，同时解放数据科学家，使他们能够更加专注于机器学习

IBM (NYSE: IBM）今日宣布推出 AutoAI，这是 IBM Watson Studio 上又一全新功能，旨在帮助企业实现人工智能设计、优化和管理等环节的自动化。如此，数据科学家们便可以腾出更多时间投入到机器学习模型的设计、测试和部署等工作上来。

尽管人们已经意识到人工智能在商业中越来越高的战略价值，但大多数组织还仍在努力应对基础信息架构方面的挑战。寻找、收集和整理零散、孤立的数据，并将这些数据准备好用作分析与机器学习，这些繁琐的工作往往减慢了人工智能的开发。Forrester1 近期发表的一篇报告中称，60% 的受访者表示，管理数据质量是实现人工智能所面临的最大挑战之一，另有 44% 的受访者将这一挑战归结为数据的准备。

对于没有数据科学家的企业来说，人工智能项目面临着更大的挑战。IBM商业价值研究院在一项题为《向企业级人工智能的转变》（Shifting Toward Enterprise-Grade AI） 2 的研究中指出，63% 的受访者表示，缺乏适当的技术、技能是企业实施人工智能所面临的主要挑战。

Watson Studio 全新 AutoAI 功能与 Watson Machine Learning 相结合，将能够帮助企业加速并实现人工智能生命周期中各个步骤的自动化，从而解决上述挑战。

全新 AutoAI 功能专门为加速企业人工智能开发而设计，使那些极其耗时的数据准备和预处理环节实现自动化，例如模型开发、功能工程等。目前，企业已可以在基于 IBM 云的 Watson Studio 上使用此功能。AutoAI 的推出是为了使用户能够利用超参数（hyperparameter）优化功能，更轻松地构建数据科学和人工智能模型。此外，AutoAI 还包含一套强大的企业级数据科学模型集，如梯度增强树（gradient boosted trees）等，帮助用户快速扩展机器学习实验并完成部署。

IBM 大数据与人工智能业务总经理 Rob Thomas 表示：“IBM 始终与客户保持密切合作，为他们规划通往人工智能的路径，而许多客户面临的首要挑战之一便是数据准备，这是人工智能的基础步骤。我们已经发现，对于一些成熟企业而言，数据基础架构的复杂性让人望而生畏，而对于那些几乎没有或根本没有技术资源的企业来说，这种复杂性更是根本无法驾驭的。我们为 Watson Studio 提供的自动化功能旨在简化流程，帮助客户更快地构建机器学习模型和实验。”

AutoAI 系列还包括 IBM Neural Networks Synthesis（NeuNetS），这一技术于去年秋天首次亮相，目前在 Watson Studio 项目中处于公测阶段。这一技术能够使用户通过人工智能自动合成定制化的神经网络，快速跟踪深度学习模型的开发。NeuNetS 使用户能够在优化速度和精度方面进行选择，并实时观察模型的构建并进行自我训练。

Watson Studio AutoAI 利用 IBM 研究院开发的关键技术，基于 IBM 多年来一直在开发和提供的诸多自动化功能，为包括 IBM Watson Assistant，IBM Watson Discovery 与 IBM Watson Machine Learning 在内的各种解决方案都提供了不同程度的自动化，加快并简化了极其耗时的任务与环节，使客户能够更快地专注于具有更高价值的工作。

【关于 IBM】
IBM（国际商业机器公司）总部位于纽约州阿蒙克市，1911年创立于美国，是全球最大的信息技术和业务解决方案公司。作为全球 IT 产业唯一一家百年企业，IBM 致力于科技和商业创新。2016年初，IBM 正式宣布将转型成为一家认知解决方案和云平台公司，持续借助创新、数据和专业的能力助力商业和社会发展。

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1Forrester Research，Infographic: AI Experiences A Reality Check（非 IBM 网站），2019年 5月

2IBM 商业价值研究院，《向企业级人工智能的转变》（英文）（Shifting Toward Enterprise-Grade AI），2018年 9月