IBM沃森的下一个挑战:现代化遗留代码

IBM在人工智能领域的举措既是人工智能如何帮助yabo2016网上亚博A我们重新想象计算的风向标，也是人工智能如何改变所应用的行业的风向标。没有什么比何时更清楚地展示人工智能的能力了IBM的超级计算机沃森击败了所有人类冠军在游戏节目中危险．

然而，在2011年取得成功之后的几年里，情况却非常糟糕多年来，IBM一直在努力为沃森寻找出路将其游戏节目的成功转化为商业上可行的问题解决方案。例如，将这种解决问题的能力转化为医学诊断的尝试一直令人担忧与挑战．

也就是说，IBM的核心业务是企业范围内的信息技术，而这正是该公司下一个人工智能计划的目标领域:IBM Watson AIOps．该公司于今年5月推出，旨在提供一系列新的人工智能功能和服务，帮助企业自动化IT开发、基础设施和运营的各个方面。

一个关键的焦点是让人工智能“说”代码。人工智能代码通信的市场需求是巨大的。根据Gartner在美国，人工智能增强技术将在2021年恢复62亿小时的工人生产力。教授AI代码可以简化和自动化许多IT流程，这些流程目前需要耗时的人工监督和故障排除，例如安全、系统管理和多个云环境。

为了讨论让人工智能翻译代码的挑战，以及它如何融入IBM沃森长达十年的故事，我们采访了Ruchir宫他是IBM研究院的首席科学家，他一直是沃森成功的背后的架构师之一危险．

Ruchir宫图片来源:IBM Research

问:看起来，让计算机之间用代码进行通信并不是什么大挑战。据推测，这是一种计算机用来相互交流的语言。那么，为什么人工智能做到这一点会有这么大的挑战呢?你是如何克服这些挑战的?

答:这个问题我们也问过自己。和直觉,有人会假设对人工智能来说应该很容易。问题实际上在于基于规则的系统的不太成功的努力。所以，取编程以语言翻译为例。如果这足够简单，基于规则的系统也能起作用，那么早期编程像COBOL和其他一些早已经历了鼎盛时期的语言，现在应该已经被转换了。所以，是什么阻止了这一切?

真正阻止这一点的是——就像人类语言一样——编程语言也有上下文。一行中某句话的意思实际上与之前发生的事情有关，推导上下文并进行翻译，就像人类语言一样，需要花费大量的精力、时间和资源。程序越大，翻译就越难，甚至比人类语言还要难。而在人类语言中，上下文可能仅限于该段落或特定的文档，这里的上下文实际上可以与与该特定程序相关的多个库和其他服务相关。所以，我认为真正的困难在于环境，它阻碍了基于规则的系统的成功。

我会讲得更具体一点。粗略地说，基于规则的系统将会成功在翻译大概在50%到60%之间一个程序。的确，部分程序可以翻译得相当好，然而,还剩下一半的程序是手动翻译,那剩余50%是最难的部分，通常涉及非常复杂的规则．这正是人工智能发挥作用的地方，因为它可以像人类一样行动。它可以用序列到序列的模型推导出上下文，就像我们在人类语言中应用的那样，并且真正地利用了大量的上下文研究做在自然语言处理在技术上取得更大的进步。

问:如果一个大型组织的IT团队要将他们基于cobol的数据迁移到开源平台上，通常需要多长时间?人工智能做这些工作的速度有多快呢?

所以说嘛，让我给你们举几个例子。与我们合作的一家大型汽车公司，正在开发一个关键任务应用程序，大约有数百万行代码，都是用旧版本的Java技术编写的。

他们想以此为基础构建微服务并建立一个真正的原生云应用程序。他们和一些专家一起研究了一年多。请记住，在许多应用程序中，编写这些应用程序的架构师、程序员和编码员早就不在了，因此很难找到专业知识。

通过我们的系统——我们称之为人工智能应用现代化加速器——我们能够将时间缩短到大约6周。很多工作都是建立数据。问题不在于程序的执行。所以,你看到的几乎是一个数量级的改进。

问:沃森人工智能(尤其是在医疗保健领域)面临的挑战之一是克服机器学习方式和人的工作方式之间的差异。人工智能会说代码的技术进步会帮助解决这类问题吗?

答:让我先退一步说，拥有能够讲代码语言的机器将在各个领域都有所帮助。然而，医疗保健是其中一个行业礼物安全和安保领域的一些独特挑战脆弱性和合规,在那里绝对会的是有益的。

的人工智能在医疗保健还在进化，这是一段旅程。期望人工智能能够在所有诊断场景中给出正确答案是期望过高。技术还没有达到那个水平。然而，这正是为什么我们说它更多的是关于增强医疗保健专家而不是在很多方面进行替代。

这是关于能够给你你以前可能没有见过的分析，把它呈现给医生，看看它是否增强了他们正在观察的特定场景的概念．这是因为人工智能可以查看成千上万的文件正在进行的药物研究、分析他们，发现洞察力，总结这些信息并呈现出来在正确的方法增强专家的能力。

我们有记录在案的案例，特别是，例如，白血病在日本和北卡罗莱纳做的案例研究，证明它非常有用。我可以肯定地说，这不是每次都要给出正确的诊断;这是关于增加专家，在这种特殊情况下，医生，与正确的信息。

我想说的是，代码AI在这个特定的场景中相关性较小，因为它更多的是关于患者数据。它更多的是关于已经存在的文件的正在进行的药物试验和研究在一个快-不断发展的医学文献．

问:你认为让人工智能用代码说话会很快导致人类程序员的淘汰吗?

A:不，我认为这种情况不会发生。自动化会导致对人类技能的需求消失吗?我想说，如果有的话，它会增加它。我们在历史上看到过这种情况。从一开始从车轮的发明，当有人背着东西的时候，社会已经向前发展。在这种特殊情况下，我会说，人工智能的应用将减少和消除对麻烦任务比如代码审查、测试、迁移、翻译、搜索等等,但人工智能是我不会为你发明算法。

关键的人类创造力依然存在关键创造一种全新的方式，一种重新想象的方式来解决问题。诸如此类有创意的人工智能的突破遥遥无期，而这正是人类所擅长的。而是使用人工智能自动化人工密集型任务确实给人们留下了更多的时间来思考正确解决问题结构、算法和整体解决方案的方法，让机器完成剩下的工作。

所以，如果有的话，我想说，它会让我们的生活和程序员正在开发的解决方案变得更好，因为它给了他们更多的时间来真正关注那些产生最大影响的问题。这是与此形成鲜明对比的是直到现在多数我们的时间都花在了翻译代码和重构上它微服务混合云而且云本机应用程序，并进行测试．

问:你如何看待目前沃森AIOps的工作与沃森的整体环境相适应冒险!在解决大型企业it问题方面的主动性?

答:IBM在人工智能方面的思维一直非常超前。如果你看看很多公司，每个人都在把人工智能应用到他们自己的专业领域，他们自己的主线业务中。例如，谷歌将其应用于搜索引擎和定向广告，然后Facebook将其应用于社交网络，亚马逊将其应用于推荐系统等等。

IBM每天赖以生存和呼吸的业务是应用于企业的信息技术。所以，信息技术是我们做的事情，人工智能应用到信息技术已经有了并且会有一个变革影响企业．这正是我们启动人工智能计划的原因:将人工智能应用于IT从现代化混合云遗留应用程序到使用Watson AIOps智能管理这些应用程序。所有这一切的基础是我们的人工智能创新和突破性研究里程碑，如沃森危险和计划辩手。人工智能在理解人类语言方面的创新可以用于理解编程语言。它是关于连续的，并将学习转移到新的领域，如软件工程。

企业正在进行信息技术转型对于混合云这段旅程有很多挑战．我想说的是，大多数客户只走了20%到30%的路，70%的路程还没有走完这正是人工智能可以帮助加速的——在这一过程中为企业提供建议，将其遗留应用程序迁移和构建为混合云，并智能地管理这些应用程序．

我相信人工智能正在颠覆许多领域，并帮助许多领域。但人工智能和软件工程的交集真的很有趣。它是说软件正在吞噬世界。在这种情况下，我认为人工智能正在吃掉软件。人工智能正在颠覆软件工程本身。