人工智能虚拟代理提供商的IBM Watson高管：“除了我们之外，没有其他大公司”

 
虚拟代理是AI的一个热门领域，虚拟代理是公司正在构建的智能软件，可通过文本，语音或网络聊天框与客户聊天。 IBM表示，它已成为该技术的唯一严肃提供商。 IBM负责数据和AI的总经理Rob Thomas最近与VentureBeat创始人Matt Marshall坐了下来。
Thomas称其他虚拟代理提供者为“萤火虫”，因为它们太多了，并预测三年之内100%的公司将拥有虚拟代理。
这是我们对话的编辑稿：
VentureBeat：IBM正在使用Watson品牌提供其AI产品，但涵盖的范围如此之多，以至于令人困惑。您能为我们分解一下吗?
罗伯·托马斯(Rob Thomas)：对沃森到底是什么有误解。沃森是三件事：
其中之一是针对想要构建自己的AI的公司的一套工具。因此，如果您是建筑商，则需要一个工作室来构建模型，需要一个部署它们的地方，[并且]您需要构建和管理模型的生命周期，并了解如何制定决策。您需要诸如语音，语音和视觉等人类特征。
可能最鲜为人知的事实是，Watson中发生的工作中有85%是开源的。人们正在使用Python构建模型，并在TensorFlow中进行部署-这种事情。
其次，Watson是一组应用程序。我们已经看到一些常见的问题，在这里我们说“让我们将其打包到应用程序中，以便普通人可以购买和使用它。”因此，沃森客户服务助理-苏格兰皇家银行是客户示例。我们有一个称为Watson Discovery的东西，它基本上可以理解您的非结构化数据或半结构化数据。可以认为这是文本索引，理解文档，理解PDF。我们已将Watson与RegTech结合在一起，以了解您的客户，反洗钱和操作风险。有Watson规划和预算。
第三，Watson是嵌入式AI，这使我们或另一家公司很容易将我们的AI嵌入其产品中。一个很好的例子是我们与一家名为LegalMation的公司合作。他们正在尝试使整个法律发现过程自动化。他们会说，他们现在可以在几个小时内完成30天的工作，因为律师已经将Watson嵌入到应用程序中以进行文件发现。因此，这第三部分只是将AI嵌入其他应用程序中。
VentureBeat：虚拟助手市场真的很热。您会说Watson Assistant是您的AI应用程序中最成功的吗?
罗伯·托马斯
托马斯：不一定。 Watson Discovery已经问世几年了，因为人们一直在努力从数据中获取更多信息。但是Watson Assistant可能是最热门的领域。虚拟代理可能是大多数公司所没有的少数东西之一，我有信心说在未来三年内将有100%的公司拥有虚拟代理。
VentureBeat：如何区分您的助手和其他聊天机器人应用程序?
托马斯：Watson Assistant是一个虚拟代理。我将与聊天机器人(主要是基于规则的引擎)区别开来。这不是我们使用Watson Assistant所做的。它的核心是意图分类模型。因此，我们在理解意图方面做得非常好。只需根据您提出的问题，我们就能对您要实现的目标有所了解。那是秘诀。
VentureBeat：您如何形容您在虚拟座席领域的竞争?
托马斯：这是一个价值25亿美元的市场……因此引起了人们的注意。
有趣的是，除了我们之外，实际上没有大公司。成千上万只萤火虫只做其中的一件。这是一个非常分散的市场。
我可以成立一家聊天机器人公司，并在两周内启动，因为基本操作实际上很容易。做其他事情非常困难。在大约一半的客户使用Watson Assistant的情况下，该客户开始使用一些现成的聊天机器人，然后他们看到他们需要更多。现在，他们想要进行这种多渠道的[聊天，语音，电子邮件等]，或者现在他们想要将其连接到其所有数据源，或者现在他们想要与可能有100,000个同时用户的同时对话。
如前所述，我们通过提供意图分类来区分。除此之外，我们还会问“您了解您的数据吗?”，因为在客户支持中，答案存在于某个地方-也许是人类的，也许不是-但是您能找到答案吗?如果您的数据存储在不同的云中，是否可以跨多个存储库，跨多个云对大量数据建立索引?
这是我们与众不同的另一种方式：任何竞争者都可以进行超参数优化，但是除我们以外，其他任何人都不能进行特征工程。借助AutoAI，我们可以实现要素工程自动化，从而减少了80%的数据科学工作。您可以构建模型开源，也可以部署开源，但是可以使用AutoAI将其投入生产。
VentureBeat：在Watson成功之前，客户是否需要一定的技巧或规模?
托马斯：如果您只想执行基本任务(例如让客户重设密码)，则不需要我们。任何基于规则的引擎都可以做到这一点。如果您想进行任何程度的互动，决策或了解[或]意图，那么您将需要我们。您知道，大多数萤火虫都会为您提供10个可以帮助助手回答的问题。但是，当10个问题变成500个问题时会发生什么?那就是您需要我们的时候。
VentureBeat：亚马逊，谷歌或微软怎么样?他们是竞争对手吗?
托马斯：他们只为已经在其公共云上工作的公司提供服务。但这是我什至没有真正参与的市场。
VentureBeat：您参与哪个市场?
托马斯：客户说：“我有很多本地数据。我已经在AWS，IBM云，Azure和Google中获得了数据。我需要一个可以联合所有这些不同数据源的引擎。” IBM就是在这里发挥作用。
VentureBeat：我看到了，所以您将自己视为唯一的独立参与者，而不是强迫客户使用您的特定云……几周前微软在Ignite上宣布允许其Azure云的虚拟代理和Arc公告如何?产品和管理要带到多个云?
托马斯：今天，任何人都可以访问任何云并部署Watson。虽然我们还看到了其他公告，但我们还不知道其他人有能力在任何云上运行其他公司的AI。
VentureBeat：您在一月份接管了AI业务。我们最近已经看到了这些公告，包括推进Watson Anywhere，并且赢得了客户。您觉得哪里最吸引人?
托马斯：我们采取的第一个重大举措是宣布我们在2月份宣布的“沃森无处不在”。需要明确的是，在此公告之前，您可以使用Watson的唯一位置是IBM公共云。因此，当我们宣布Watson Anywhere时，我们的决定是说Watson应该位于数据的任何位置，无论是在AWS，Azure，Google，阿里云还是内部部署。从那以后，我们有了巨大的发展动力。
VentureBeat：是什么阻止了其他人(亚马逊，谷歌，微软)这样做?
托马斯：他们为此加了一点战略税。他们的混合云策略是“只要您重新连接到我们的公共云，我们就会在本地为您提供帮助。”因此，这是一条单向街。
这与我们说您使用IBM内部部署所做的任何事情都可以在AWS，Google或Azure或IBM Cloud上运行完全不同。或者，您也可以联合那些人。因此，我们是唯一一家宣称我们独立于公共云的公司。这就是我们对Red Hat所做的工作的全部内容，以及我们如何在整个云中使用Red Hat OpenShift作为…的共同点。这对我们来说是独一无二的。
VentureBeat：这到底有多大的价值主张?一旦您使用AWS，从云迁移的难度有多大?
托马斯：这实际上是不可能的。因此，请三思而后行：如果您在AWS上构建内容，那么您将把专有API拼接在一起。您实际上并不拥有任何东西。您已租用了整个应用程序和数据基础架构。因此，这不像“嘿，有成本，但我们可以转移。”实际上没有办法转移它，因为那些专有的API不在另一个云上，这涉及到我们的整个战略，即“嘿，您可以执行相同的操作，但是如果您使用Red Hat进行操作，则移动起来真的很容易，因为您可以编写一次，因此可以在通过Red Hat提供的二进制文件(由Windows打开)上构建定义)，那么您就具有了完全的可移植性。”因此，这是一个非常关键的点。
VentureBeat：您何时认为这种优势会开始出现在IBM的盈利结果中?
托马斯：上个季度，我们公开表示红帽的增长从14%加快到20%。我不认为这是巧合。
VentureBeat：您会承认Google，Amazon，Microsoft拥有AI的哪些领域?
汤玛斯(Thomas)：他们都有家庭演讲者，所以他们的嗓音将比我们做得更好。
与社交媒体相关的任何事情，他们都可能会做得更好。但是语音和图像的企业应用程序很少，就像不存在一样。
所以那真的不打扰我。在语言和语音方面，我们已经在很大程度上建立了合作伙伴关系，但这又不是我在企业中看到的真正的交互模型。我们已经准备好是否必须去那里，但这不是重点领域。
VentureBeat：为什么AI部署如此困难?根据Gartner的CIO报告，虽然大约90%的CIO意识到AI的潜力，但去年只有4%的公司部署了AI。
托马斯：加特纳说，今年的部署人数将达到14%。无论如何，为什么?这是我接管沃森时的第一个重要思考过程。我认为可以归结为三点。第一：数据-不可访问的数据，无法使用的数据，分布在多个云中的数据。二：技能是阻碍。大多数公司没有将某些东西投入生产所需的数据科学家。第三：信任-意味着公司具有围绕AI的恐惧因素。
在这三个领域取得突破之前，人工智能的采用将会很缓慢。因此，我们的策略一直围绕这三件事。首先，将AI连接到数据。那是Watson Anywhere。将您的AI带到数据的任何地方。
其次，在技能方面，我组建了一支由100名左右的数据科学家组成的团队，他们的唯一工作就是帮助客户将他们的第一个模型投入生产。那是巨大的成功。 Harley Davidson等公司使用该团队。 Nedbank使用该团队; WPP的成员Wunderman Thompson使用该团队。客户只需要一个启动就可以使他们前进。然后他们就可以自给自足了。 (编者注：请阅读我们有关“精英” AI SWAT团队工作方式的文章。)
第三，我们最大的产品投资之一就是信任，Watson在其中提供了提供数据准备，了解数据来自何处，管理模型的生命周期，管理模型中的偏差以及诸如漂移和异常之类的能力的能力。检测-人们开始扩展AI环境时担心的所有事情。
VentureBeat：至少在硅谷的投资者和创业生态系统方面，IBM经常被视为传统参与者会困扰您吗?
托马斯：最近有人问我“您如何吸引人们加入IBM?”，我的评论很简单。就像那样，这是我最容易做的事情，因为大多数从事AI工作的人都希望将自己的代码掌握在尽可能多的人手中。因此，比IBM更好的地方是，您将在180个国家/地区开展业务。世界上所有大公司都在使用我们的产品。如果您希望在世界和AI上拥有自己的指纹，我认为没有比这更好的地方了。
我认为我们的位置很好。我们没有图像识别;那不是我们要做的。我要说的是，我们所从事的核心技术是自然语言处理[NLP]。对于我所说的“企业AI”，NLP将决定赢家和输家，因为语言是公司的经营方式，无论是通过文本，语音，互动还是对话，无论是哪种语言。
我们大多数技术是来自IBM Research。今年早些时候，我们展示了IBM Debater，它是一台会与人类辩论的计算机。我们现在将一些核心的NLP技术引入我提到的某些产品中，例如Watson Assistant和Watson Discovery。能够推理和理解对您的AI至关重要。