原文：
www.kdnuggets.com/2016/02/dezyre-ibm-watson-taking-world.html
作者：Khushbu Shah，DeZyre
人工智能（AI）让我们着迷已有数十年，随着每年的推移，我们离那台能像人类一样互动的机器越来越近。一方面，我们在数据分析领域取得了巨大的进展，另一方面，我们的技术也变得足够智能，能够识别我们的提问并以我们提问的语言作出回应。
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人工智能 是一个复杂的领域，需要在分析、机器学习、神经网络、语音识别和大数据等多个方面进行前所未有的协调。现代智能手机操作系统配备了基于语音的虚拟助手，通过支持语音搜索并以机械化的英语回应结果来展示人工智能的初级阶段。虽然目前看来这已经足够，但仍然有许多工作要做。
IBM 一直处于创新的前沿。通过推出其超级计算机 IBM Watson（以 IBM 创始人 Thomas J. Watson 命名），它在人工智能领域迈出了坚实的一步。
它是一个“问答（QA）”机器（占据的空间足以容纳 10 台冰箱）。IBM Watson 具有扫描大量数据以“学习”主题的能力，然后像人类一样解释和回答问题。它的目标是复制（甚至超越）一个智能人类理解问题并提供答案的能力。
对于那些对数字感兴趣的人，IBM Watson 的处理能力为 80 teraflops，即每秒一万亿次浮点运算。为了能够像高效运作的人脑一样理解、分析和回答问题，Watson 从 90 台服务器上挖掘超过 2 亿页的信息。这些数据随后通过六百万条逻辑规则来得出相关的答案。
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搜索引擎通常会对问题给出机械的回应。它们无法解释单词在句子中的顺序。它们只会查找搜索的短语并提供答案，而不考虑该短语出现的“上下文”。这意味着一旦 Watson 得到适当的训练，向它提出问题就像与一个实际的有意识的人的对话，而不是机械地显示结果。
2011 年，Watson 通过在危险边缘节目中与前冠军 Brad Rutter 和 Ken Jennings 竞争，证明了其认知计算的能力。最终赢得了 100 万美元的头奖。通过这次竞赛，主要研究员 David Ferrucci 领导的研究团队能够确立人工智能的变化面貌。大约四年后，Watson 的计算能力已被各个行业有效地利用来解决实际问题。在这一部分，我们列出了一些成功使用 IBM Watson 认知处理能力的行业。
美国劳工统计局指出，每年约有 155,000 名军人过渡到平民生活。在这一过程中，他们有许多与退伍军人补偿福利、9/11 后 GI 法案等相关的问题。相关信息散布在数十万页文档中。IBM Watson 已经吸收了记录在 3000 多份与军事过渡相关的文档中的知识，使其能够令人满意地回答军人们的问题。由于 3000+文档的知识库需要数百人阅读并整理观察结果，才能形成答案，因此 IBM Watson 所节省的成本可想而知。
金融行业拥有大量特定的数字，正确处理这些数字以生成最佳的金融规划建议对业务成功至关重要。澳新银行全球财富（澳大利亚和新西兰全球银行集团的私人银行部门）的 400 多名金融规划师使用 IBM Watson Engagement Advisor 来帮助他们改善金融建议流程。其目标是将客户收到建议声明的时间从几天减少到仅一次会话。
德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心已经将 IBM Watson 引入其抗癌使命。在处方方面，肿瘤学专家顾问能够利用 Watson 的认知计算能力，整合 MD 安德森研究人员的庞大知识库。另一方面，它在收集和分析大量有关患者医疗历史的非结构化数据方面发挥了关键作用。一旦这两者连接，临床医生将获得宝贵的信息，这些信息要么需要很长时间才能收集，要么可能会被遗漏。
如前所述，Watson 的应用涵盖了许多行业。如果您的业务需要处理大量数据，从中学习并提供超越数字计算的建议，您可以通过以下方式大幅缩短整个过程的周期时间：
现在有很多网站可以帮助您找到旅行票的“最佳价格”。在争夺成为“最快”获取这些信息的在线门户/应用的竞争中，企业往往忽视了旅行的人文方面，即创造终生难忘的体验。Watson 能够从全球的旅行相关文档中获取信息，分析并准备针对诸如“4 月份我和妻子去哪里度浪漫海滩假期？”这样的问题的具体答案。在回答这个问题时，Watson 会考虑到并非所有海滩目的地都是浪漫的，它们的“最佳旅行月份”也不同。客户可能没有时间扫描成千上万的评论再做决定。试想一下，当查询用简单英语在几秒钟内得到回答时，旅行网站能够达到的效率！
想象一下，您走进一家商店购买露营相关的物品。我们通常会查找互联网，询问朋友，准备一份我们需要的物品清单，然后购买它们。如果有一台超级计算机，您可以简单地询问它，它会给您提供一份综合清单，并附加关于天气、最佳时间和露营地点以及邻近其他活动的信息？IBM Watson 的开发平台正被 Fluid Inc. 用来通过做类似的事情来颠覆购物者的购买体验。
沃森能够学习任何东西，它不局限于假设、事件和技术。其创造力可以用来创建新颖的食谱。就像其他应用程序一样，它需要经过烹饪方面的训练。一旦建立了足够大的知识库，就可以随时调用它来提供适合用户需求的食谱。经过足够的训练后，用户可以向沃森提问
提供一种意大利风味的素食菜肴建议，这道菜可以用特定的方式（例如烤制、煮沸、空气炸等）来烹饪，并且可以快速引导用户了解可能的食材、烹饪时间和配比。这些只是我们日常生活中的一些应用，它们能让我们的生活变得更简单、更美好。沃森的计算能力在农业、欺诈检测、风险评估、娱乐甚至太空探索等领域没有限制。因此，下次当你听到有人与机器对话并得到准确、富有创意且人类语气相似的回应时，你可能正在使用其中一个 IBM Watson 应用。
学习数据科学来构建令人惊叹的机器学习系统！
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