了解原因的 AI：企业智能的下一个前沿领域

快速阅读: 据《硅角度》称，IBM与Geminos合作，强调因果AI在下一代AI代理中的重要性，助力企业决策。通过结合快速与慢速AI模型，实现更智能的决策过程，提升效率与准确性。

人工智能领域的竞争正以惊人的速度加速。自主式AI已成为当前的创新前沿，其发展重点已转向让它们理解问题的根本原因，而不仅仅是表面现象。下一代系统将以洞察力、精确性和目标导向的方式进行决策。

“对于主动式AI而言，我认为在过去的一两年里，这已经成为一个备受关注的话题，”IBM公司人工智能合作负责人迈克尔·加拉斯表示，“从企业客户的角度来看，我们看到一些人认为主动式AI可以解决一切问题，从头到尾，也有部分人对此持怀疑态度，认为主动式AI目前还无法达到预期效果。企业最关心的问题是如何确保AI代理拥有所需的背景信息。”

加拉斯与Geminos软件创始人兼首席执行官斯图尔特·弗罗斯特，在硅谷媒体TheCUBE的直播室内进行了独家对话，与TheCUBE的主持人斯科特·赫布纳探讨了下一代AI代理的技术细节，并概述了真正的AI决策智能如何重塑企业战略，这背后离不开因果AI以及现实世界的可扩展性。理解因果关系将推动更聪明的AI代理的发展。

因果AI的概念是实现真正智能决策的关键所在。与大型语言模型（LLMs）仅能识别模式不同，因果AI能够理解行动与结果之间的关系。弗罗斯特指出，这使系统不仅能描述正在发生的事情，还能提出下一步的建议及原因。

“我们发现我们需要借助因果AI来支持这一切，这真正赋予了我们基于数据做出决策的能力，并将其置于整个企业挑战的大背景下，”他说，“我们在代理和LLMs中加入了因果信息，以便它们可以帮助我们处理一些简单的决策任务。并非所有决策都很复杂，但我们需要这样的基础。”

这项能力的核心在于因果知识图谱，它是对传统知识图谱的升级。传统知识图谱主要映射静态实体和关系（例如组织结构、系统和角色），而因果知识图谱包含了动态因素——事物如何随时间变化以及导致这些变化的原因，弗罗斯特解释道。

Geminos一直与IBM紧密合作，以优化AI代理中的因果关系解释及其决策能力。利用WatsonX框架不仅增强了治理和可扩展性，弗罗斯特补充道：“实现这一闭环非常强大，而且无需为每个行业重新构建本体库的传统任务。我们可以更快、更高效地引入主题专家并进行内容策展等。这是我们与IBM密切合作的领域，使用他们的编排工具、主动式编排工具以及他们的LLMs如Granite。我们在这方面非常开放，确实使用其他模型，但我们发现IBM的模型非常有效。”

IBM的模型作为“快速大脑”提供快速洞见，而Geminos的凯斯威平台则提供了“慢速大脑”——基于因果AI的深度推理。通过结合这两个层次，企业可以创建一个反馈循环，其中LLMs从文档和日志中提取知识，然后将其输入因果模型，加拉斯说道。

以下是完整视频采访，这是硅巷和TheCUBE对AI代理构建者峰会报道的一部分：

（*披露：TheCUBE是AI代理构建者峰会的合作媒体。TheCUBE活动报道的赞助商对TheCUBE或SiliconANGLE的内容没有编辑控制权。）

图片来源：SiliconANGLE

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(以上内容均由Ai生成)