IBM首位女 CEO提出沃森定律，開創獨特的指數學習新時代

IBM CEO 弗吉尼亞·羅曼提(Virginia Rometty)表示，全球和IBM公司正處於25年才會發生一次的由人工智慧驅動的劇烈技術轉變的初始階段。

3月21日，羅曼提在公司的THINK大會上發言說，預計三天內將吸引全球4萬人參加，這是60年來第三次，一切準備已經就緒，數據驅動了技術上的「指數式轉化」進入指數式學習時代。

她說：「你可以稱它為一個分水嶺、一個緊急時刻或者一個關鍵時刻，但這些稱呼都不足以很明確地表達這個時刻。

「當業務和技術體系結構同時發生變化時，就會發生一些事情，你回頭看一下，大約每25年就會發生一次變化，而且它有可能改變一切。

「這就是一個可以指數級學習的事，如果你能做到，你會變成主導人，而不是被干擾者。」

羅曼提說，以前重大的技術變革被認為是摩爾定律（當價格不變時，集成電路上可容納的元器件的數目，約每隔18-24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍），接下來是梅特卡夫定律（網路價值以用戶數量的平方的速度增長），下一波浪潮將是沃森定律，緊隨科技巨頭的認知計算機出現。

「使用所有的數據，再加上人工智慧，我的意思是你能獲得指數式的學習，」她說，「這樣做的最終競爭優勢是你比其他任何人都學得更好。這一推論的結果與那些傳統的觀念相反，許多人都可以獲勝，不僅僅是幾家公司，如果你問為什麼，答案是數據。」

在過去的25年里，IBM獲得了美國所有公司中最多的專利。2017年，IBM獲得了9043項專利，比排名第二的三星高出3300項。

這些專利授予了47個國家的研究人員，包括幫助個人化人工智慧語音、更好地管理自動駕駛汽車以及利用區塊鏈高效處理交易的發明。

一系列重要聲明

羅曼提是該公司106年歷史中第一位女性CEO，她將業務重心轉向圍繞人工智慧、量子計算、雲計算和區塊鏈等領域的服務和研究。2016年，IBM股票四年來首次上漲之後，她作為公司領導人獲得了最多獎金。

羅曼提本周二晚間發表主題演講時，談到了IBM發布的一系列重要聲明，其中包括擴大與蘋果公司的交易，讓該公司參與他們的人工智慧和機器學習技術研發，為1600萬開發人員創造適用於iOS訪問沃森的應用程序。

蘋果和IBM還將推出一款新的開發者控制台，讓Swift（蘋果開發的編碼語言）開發人員使用IBM雲構建易於編碼的應用程序。

羅曼提還宣布，IBM將在公共雲中提供Watson Studio，這是IBM為構建機器學習工作流程和訓練模型提供的服務。這將使科技公司能夠在公共雲中使用自己的數據訓練沃森，然後在任何地方運行這些數據，並將數據保留在公司內部。

IBM還推出了企業語音助理，類似Siri或Alexa的企業版，名為沃森助理。

羅曼提說為了支持這個數據和指數學習的新時代，IBM已經擴大了其在新興技術方面的能力，現在IBM擁有8000名網路安全專家、15000名設計師、1500名區塊鏈員工和1200名法律風險諮詢專家。

她表示，技術變革將導致所有行業100％的工作崗位發生變化，但並非每個人都必須擁有博士或學士學位。

「我們所有人都要為未來世界做好準備，並且每個人都要有新技能。」羅曼提說。

「我們創造了一個名為『新領』的詞，不是藍領，也不是白領，沒有恥辱，它適用於職業生涯中期的再培訓，我們每年花費5億美元（6.5億美元）進行再培訓，我們無法想像教育會在高中甚至大學後結束，它將是終身的。」

「這將是人和機器協作，而不是人操縱機器的時代。」

IBM為AI開發人員提供深度學習服務

IBM在3月22日宣布推出面向AI開發人員的新型深度學習即服務（DLaaS）計劃。藉助DlaaS，用戶可以使用流行的框架（如TensorFlow，PyTorch和Caffe）來訓練神經網路，而無需購買和維護昂貴的硬體。

該服務讓數據科學家只使用他們需要的資源來訓練模型，只需為GPU時間付費。每個雲處理單元都易於使用，並為深度學習網路的編程做好了準備，而無需用戶進行基礎架構管理。

IBM項目研究人員在發布的白皮書中稱，用戶可以從一組支持深度學習框架、神經網路模型、訓練數據和成本約束的服務中進行選擇，然後該服務負責其餘部分，為他們提供互動式的迭代訓練體驗。

為了使用該服務，用戶只需準備他們的數據，上傳數據，開始訓練，然後下載訓練結果。這看起來很簡單，可能會縮短他們幾天或幾周的訓練時間。

IBM似乎正在努力消除訓練神經網路的困難，或者至少降低進入門檻。

其在公司博客中表示，這種深度學習即服務是一種以實驗為中心的模型訓練環境，這意味著用戶不必擔心自己陷入規劃和管理訓練過程的困境。相反，整個周期是自動管理的，可以實時查看結果並在以後重新訪問。每次訓練都會自動啟動、檢測，並在完成後自動停止，從而為用戶節省時間和資金，他們只需為自己所使用的資源付費。

舉個例子，一個單獨的GPU架構訓練視覺圖像，使神經網路處理數百萬張圖片，大約需要花費近一周的時間。而IBM的雲解決方案可能只需幾個小時。

這進一步證明了AI正準備滲透到每一個行業的各個層面。對於小型初創企業或預算有限的公司來說，硬體成本相對較高，而IBM的DLaaS為開發人員提供了獲得硬體的途徑，節省了他們的成本。

（參考：Financial Review、The Next Web）

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