本篇文章给大家谈谈ibm在人工智能，以及ibm的人工智能对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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人工智能领域出现三个大脑是什么
“除了大脑、小脑，我们每个人都有一个延伸出来的第三脑”，近年专注于第三脑研究的陈世卿院士解释道，我们每天都与之交流的手机其实就是第三脑，它几乎储存着一切与我们有关的数据，音乐、照片甚至是所思所想。不同于其他的具有普适性的人工智能，第三脑是专属于每个人的人工智能。
为何人类会对人工智能产生看法
人工智能一般被认为是通过模拟，延伸和扩展人类智能，产生具有类人智能的计算系统。经过半个多世纪的努力，人类在人工智能技术的诸多领城取得了一连串重要突破。1968年，斯坦福大学的计算机科学家设计出了第一个专家系统;1982年，加州理工学院物理学家提出了新的神经网络模型;1997年，IBM“深蓝”电脑战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫;2011年，IBM超级计算机“沃森”在美国电视答题节目中战胜两位人类冠军;2013年，机器在人脸识别上超过人类;仅一年后，机器人在物体识別上也获胜……未来人工智能继续超越人类的可能性很高。
在人工智能应用前景充满无限可能的情况下，其潜在风险也引发了广泛讨论。2016年2月，在美国加州发生了一起无人驾驶汽车因躲避路上障碍物而撞上公交车的交通事故，这凸显出人工智能设备在应对人类社会各种场景时面临的挑战。人们还担心人工智能技术成熟后的问題，比如将机器人用于战争是否会带来像核武器一样的后果。
有学者表示，人机对弈是人类思考自身作用的契机，人工智能的目的是帮助人类，创造出比李世石更优秀的棋手应该是人类的胜利。也有学者认为，在面对复杂的伦理问题时，人工智能技术可能会陷入不可预知的选择困境。著名物理学家霍金也发出警告：“我不认为人工智能的进步一定会是良性的。”
德国人工智能研究所柏林分所所长汉斯·乌克斯莱特强调说，人工智能的研究方向不是要取代人类，而是要与人类互补，增强人类的能力。人工智能不会取代人类，因为只有人类才具有创造力和目标，而机器只关注如何解决眼前遇到的问题，要让人工智能避免犯下道德层面的错误，关键在于人类自己。在美国《连线》杂志创始主编凯文·凯利看来，每个发明都不可避免带来新问题，但同时也会带来新的解决方案，解决这些问题的方式不是减少技术的使用，而是通过改进技术来提供新的解决方案，他认为，即使新的科技发明带来的49%是问题，但他首先带来了51%的好处，这正是人类进步的动力。
从这个意义上讲，“阿尔法围棋”和李世石无论谁胜谁败，人类都是最后的赢家，总之，用好人工智能，关键还在人类自身。
IBM: 人工智能如何在企业决策中对抗人类偏见？
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在我们普遍的影响中，AI是具备与人类部分思考相类似的“思考”能力，同时又因为它在本质上是计算机算法技术，所以从某种角度上来说，它不像人类一样，具有“商量”的余地，具有“机械化”的非人特性。即使人工智能在决策时，具有比人类更准确、更理性、更程序化，但事实上，AI决策也可能存在偏见。
在我们日常交际和工作场合中，每个人都会根据信息差别，来作出不同决策，不至于在决策过程中，没有信息根据。而这种自动化、智能化决策已经从“高冷”的先进工具，即将演变为企业进行业务分析的常规化服务。这种服务业成为众多企业关注的方向，他们不再满足于仅通过人工整合数据，来进行市场分析与趋势预测，而是更希望进一步利用“客观、丰富、冷静”的先进科学算法来把握企业发展的战略规划。
人类在工作场合中，离不开处理大量的数据，以便于做出正确的决策，于是人工智能作为一项先进手段，成为一个不错的、帮助人类做出决策的方式。然而，受限于目前的人工智能的算法发展，它还是难以胜任这类决策助手的工作，即使它具备了从现实经验中自主学习的能力，但是，我们一般不会轻易给出真实情境，来使他帮我们做出决策。
事实上，由智能决策产生的失误并不鲜见，谷歌、微软等公司推出的算法产品都曾导致严重的偏见错误。所以，一旦这些疏漏出现在企业的数据处理上，那么对决策产生的负面影响，将会让企业在充满高风险的商业社会中，遭到致命的打击。与此同时，如果自动化决策是大势所趋，如果企业不拥抱AI，会很难跟上快速竞争、全面分析的步伐，这种“进退两难”局限与困境使企业管理者面临着挑战。
由此我们就可以推出，为什么人工智能的发展会给企业带来双面性作用，一方面可以帮助企业高层管理者做出协助性决策，另一方面，由于AI决策的机械化，如果出现错误，那么可能会步步错，这也就会让企业在面对人工智能转型，做出慎重考虑。
当然，拿电商企业来说，人工智能决策的价值不仅限于对企业的转型升级中，还集中解决信息大爆炸和信息过载的个性化内容推荐，从购物推荐到精准广告，这种ToC决策，可以从用户角度来提升服务质量，并以此来形成更好的复盘反馈。
当利用人工智能对犯罪人的犯罪风险进行评估，算法可以影响其刑罚；当自动驾驶汽车面对道德抉择的两难困境时，算法可以决定牺牲哪一方；当人工智能应用于武器系统，算法可以决定攻击目标，诸如此类。这种人工智能决策的作用还是很大的。
人工智能时代本质上是计算算法时代，现实生活和职场中的决策越来越多将由数学模型做出，而这些决策也会得到改善，应用在其他各行各业中，让商业人士能够更好地利用人工智能优化决策。
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甲骨文和ibm区别
IBM和Oracle都希望新业务的增长能够抵消旧业务的放缓。
甲骨文的短期增长看起来比IBM稳定，但是克里希纳可以通过增强其混合云和AI产品为IBM注入新的活力。我对在卡茨（Katz）领导下的甲骨文的计划感到不满，他领导该公司近六年，在收入增长方面进展甚微。
在克里希纳的战略开始取得成果之前，IBM较高的收益率和较低的估值应能使投资者满意。因此，我宁愿选择IBM而不是Oracle，甲骨文没有为投资者提供足够的吸引人的理由
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