Это перепечатка (более или менее) ежедневного информационного бюллетеня ARCHITECHT за понедельник. Зарегистрируйтесь здесь, чтобы получать его в свой почтовый ящик каждое утро.
И мы начнем с последнего — Dreamforce — на котором Salesforce объявила о множестве вещей, включая облачное партнерство с Google и «новые инструменты, предназначенные для дальнейшей демократизации доступа к возможностям ИИ. Первый пункт выглядит как классическая услуга за услугу в технологической отрасли, в которой Salesforce обещает использовать инфраструктуру облачных вычислений Google по мере того, как Salesforce продолжает расти (по крайней мере, у нее есть аналогичная сделка с Amazon Web Services). ), а Google обещает использовать Salesforce в качестве предпочтительной CRM-платформы для бизнеса Google Cloud.
Если и есть что-то, что может быть более примечательным, так это обещанная «глубокая» интеграция между Salesforce и набором офисных продуктов Google, которая, как отмечает автор, появилась через пару лет после слухов о слиянии Microsoft и Salesforce и косвенно позиционирует Microsoft как общий враг обеих компаний.
Усилия Salesforce по искусственному интеллекту немного интереснее, по крайней мере, в том смысле, что они обещают что-то новое и мощное. Изюминкой здесь является новая функция под названием Einstein Prediction Builder, которая, по словам компании, позволит разработчикам Salesforce создавать прогнозные модели о том, кто готов купить или уйти — и все это без необходимости консультироваться со специалистом по данным или специалистом по искусственному интеллекту. Как я уже говорил ранее, я думаю, что у Salesforce есть прекрасная возможность улучшить UX и возможности своей платформы, если только она сможет успешно перевести работу своей растущей исследовательской группы ИИ из лаборатории в продукт. Единственное, что меня беспокоит по поводу чего-то вроде Einstein Prediction Builder, — это то, сколько веревки ИИ безопасно дать разработчикам Salesforce на данном этапе без какого-либо руководства со стороны команды специалистов по данным, и сколько фондовых компаний могут реалистично дать модели, которые они создают.
Вот еще пара вещей, которые стоит отметить:
- Uber AI Labs открывает исходный код Pyro, язык глубокого вероятностного программирования (Uber Engineering): меня не столько интересует сам язык, сколько вопрос о том, является ли Uber компанией, которую мы можем доверяйте создание, запуск и успешное управление важными проектами с открытым исходным кодом. Его инженерная команда значительно расширила возможности — и открыла исходный код — за последний год или около того, и компания, вероятно, лучше всего подходит для развития мобильного веб-пространства, которое она помогла создать. Тем не менее, еще неизвестно, позволят ли общая культура и финансовое положение (?) Uber стать следующими Yahoo, Facebook, Netflix, Google и т. д.
- Создание ИИ, который может создать ИИ (Нью-Йорк Таймс):Это не первый раз, когда работа Google AutoML привлекает внимание, но это хорошее описание ее более широких амбиций по коммерциализации технологии. Цель не совсем отличается от той, которую Salesforce пытается достичь с помощью Einstein Prediction Builder, только Google нужно будет выполнять ее для гораздо более широкого набора пользователей и приложений. Среди сегмента типов ИИ существует общепринятое (и понятное) мнение о том, что у самодельных инструментов для построения горизонтальных моделей машинного обучения не очень светлое будущее, но поиск правильной формулы для реализации этой возможности был бы благом для облака. поставщик, такой как Google. Автоматизация процесса построения модели принесет доход без затрат ресурсов (или с относительно небольшими затратами), связанных с созданием индивидуальных решений для клиентов.
