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据《财富》杂志报道，8月8日，IBM宣布开发出了一种全新的深度学习技术，通过64台服务器将运算分配至256个处理器技术，可大幅缩减处理海量数据得出结论的时间。
据称，该项技术可将深度学习系统消化数据所需要的时间从数天缩短到数小时。IBM研究所的IBM研究员和系统加速及记忆主管希拉里·亨特（Hillery Hunter）说，“这些改进可以帮助放射学家更快、更准确地找到病变部位，并读取大量医学图像”。
但市场好似并不买帐，在美科技股普涨的背景下，截止至8月7日休市IBM的股票依然下跌1.16%，不过较之8月4日的暴跌，有小幅回升。比起纯技术进展，投资者更关心该技术能否为AI沃森业务带来盈利。
IBM公布的最新财报显示，IBM2017年第二季度营收为192.89亿美元，比去年同期的202.38亿美元下降5%，这已经是IBM连续第21个季度营收下滑了。由于医疗领域大多智能应用尚在试验，并未商业化使用，IBM现在迫切需求的是新技术得到应用或AI在医疗领域有所建树，以恢复投资者对其的信心。
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开放测试但需使用IBM Power
IBM在周二的公告中称，已经开发出了能够将这些任务分配到64台服务器的软件，这些服务器总共有256个处理器，可在速度方面取得巨大飞跃。但如果想要使用这项技术，还需要使用IBM的Power系统硬件和集群软件。IBM称，凡是拥有IBM Power系统服务器的用户，以及其他想要测试的技术人员，均可获得这项技术。
此外，IBM还表示，其系统通过由加州大学伯克利分校创建的“咖啡因”深度学习框架，在256个处理器之间实现95%的扩展效率。之前的记录是由Facebook人工智能研究公司创造，扩展效率为89%。
在图像识别方面，IBM系统再次使用了“咖啡因”框架，在7个小时内识别了750万张图片，准确率达到了33.8%。微软之前的记录是29.8%，而达到这一准确率花了10天时间。
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提及IBM的深度学习成果，就不得不说说沃森（Watson）了。这台超级计算机当年在智力问答竞赛节目击败两位人类冠军，自此便引发了AI的大范围关注。
从2006年起IBM就开始研发沃森，当时主攻的方向是超级语音助手，但随后转型为认知商业计算平台，2011年8月再次转型进军医疗领域。沃森作为IBM的AI核心方向，因为一直无法商用，至今仍不被业界看好。
深度学习取得重大突破与沃森有何关联呢？由于这项技术在数据处理效率上的提升，使得这项技术的可应用前景将变得十分广阔。虽然IBM官方表示，其只能运行在IBM的Power系统硬件和集群软件上。但这想必现有深度学习技术更快、更精确的技术，是不是有可能为涉足医疗AI领域的沃森提供帮助还未可知，但其很有可能能帮助沃森更快的识别医疗图像和更快的处理相关数据。
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IBM现在最大的问题在于投入巨资研发的医用AI沃森并不能带来盈利，同时因为医疗不同于常规领域，其大多技术都还在试验中并不能立即投入使用。IBM迫切需要的是新技术得到商业应用或AI在医疗领域有所建树，以恢复投资者对其的信心。