繼1997年IBM超級電腦“深藍”打敗國際象棋冠軍卡斯帕羅夫后，IBM另一臺名為“沃森”（Watson）的超級電腦再次擊敗人類。
當時時間16日，在美國智力競猜節(jié)目《危險邊緣》（Jeopardy）第三場比賽中，沃森取得77147美元的成績，以三倍的巨大分數(shù)優(yōu)勢力壓另兩位參賽選手肯·詹寧斯和布拉德·魯特，奪得這場人機大戰(zhàn)的冠軍。
《紐約時報》評論稱，這場比賽對于IBM來說，不僅僅是為了成為公眾矚目的焦點或是贏得100萬美元的獎金，而是希望證明IBM在人工智能領域已經邁出了一大步，這些智能機器將來可以理解人類語言并做出反應，甚至不可避免地將取代一部分人。
“與未來的接觸”
此次“沃森”參與的是美國最受歡迎的智力競猜節(jié)目《危險邊緣》，創(chuàng)立于1964年的該檔節(jié)目問題涉及地理、政治、歷史和體育等領域，選手搶答對一題可以獲得相對應的金錢，答錯就要倒扣，且選手必須要以問句的方式給出答案。
與之對擂的詹寧斯和魯特是該競猜節(jié)目有史以來最強的選手，詹寧斯曾經連續(xù)獲勝74場，而魯特是累計獎金額最高的參賽選手，獎金超過325萬美元。
在第一天比賽結束時，“沃森”和魯特打成平手，都拿到了5000美元的成績。而進入第二天的比賽時，“沃森”開始顯現(xiàn)出優(yōu)勢，分數(shù)極速躥升，35734美元的成績已經將詹寧斯和魯特甩在身后。在昨日最后一場比賽中，“沃森”拿到了41413美元，以77147美元的總成績成為冠軍，而詹寧斯和魯特分別只有24000美元和21600美元。
雖然被“沃森”打敗，但兩位選手顯然更看重過程。詹寧斯稱，自己度過了一段美好時光，并會好好回味，“這與比賽結果無關，而是你已經與未來在接觸。”
IBM表示，“沃森”獲得的100萬美元獎金將全部捐獻給慈善機構，而詹寧斯和魯特也將捐出一半的獎金。
中國IBM實驗室參與研發(fā)
套用《危險邊緣》的問題模式提問：一臺在《危險邊緣》中獲勝的機器。答案就是：誰是“沃森”。那么究竟“沃森”是誰？
4年前，IBM的研發(fā)團隊計劃研發(fā)一種能夠理解人類語言，并能利用已知信息給出最佳答案的電腦，這種計算機系統(tǒng)不僅要能聽懂不同口音的發(fā)音，還需要能理解包括俚語和雙關語等語言在內的復雜表述，并剔除一些錯誤信息，而最后IBM制造出了現(xiàn)在這臺以創(chuàng)辦人沃森名字命名的超級電腦。
據了解，“沃森”數(shù)據庫中包括辭海和《世界圖書百科全書》等數(shù)百萬份資料，而構成“沃森”的是90臺Power 7服務器，占地面積接近一個房間，每臺服務器中擁有4個8核Power 7處理器，使得其能在3秒鐘之內檢索數(shù)億頁的材料并給出答案。
IBM中國研究院資深研究員、參與“沃森”研發(fā)的潘越向早報記者表示，“深藍”是在有限規(guī)則內快速深度計算，而不是需要大量知識。而沃森則是需要理解人類語言，這些具有模糊性和歧義性，并且需要大量的知識庫，這就是沃森優(yōu)越之處。
其實沃森并不與互聯(lián)網相連，其給出的答案都是從現(xiàn)有知識庫中搜索處理獲得，但這并不意味著沃森的知識只局限于現(xiàn)有容量中，“沃森具有自動獲取知識的功能，可以通過人類輸入的材料進行學習。”潘越說道。
不過，目前“沃森”的官方語言是英語，意味著如果你用其他語言交流，那你就一無所獲。
潘越還透露，全球共有4個IBM實驗室參與了研發(fā)，包括中國、美國、以色列和日本。中國實驗室主要負責核心算法，包括結構化信息，尤其是幫助排除愚蠢答案，還負責改進學習算法。
并非十分完美
雖然“沃森”擁有海量存儲和極快速的響應時間，但并不代表“沃森”能百戰(zhàn)百勝。
在第一天的比賽中，“沃森”曾經重復了此前選手的錯誤答案。在昨日比賽的最后階段中，類別是美國城市的題目中，問一座城市擁有兩座機場，最大的一個機場以二戰(zhàn)英雄命名，第二大機場以二戰(zhàn)一場戰(zhàn)役命名。當時詹寧斯和魯特均壓上了最大的賭注，而“沃森”則只押上了947美元。
結果，兩位人類選手都給出了正確答案，芝加哥。而“沃森”卻說出了多倫多，引來一片笑聲。節(jié)目主持人特里貝克調侃稱，看來“沃森”不知道多倫多是加拿大城市，要在地理上好好補補課。
之前曾有人質疑“沃森”是否具有學習能力，以便在每場比賽后逐步改進。潘越承認，目前“沃森”的確缺少實時學習功能，可能會重復別人的錯誤。
據介紹，“沃森”從學習和訓練中學到最優(yōu)決策模型，在研發(fā)時，IBM的團隊便給它《危險邊緣》的樣題和答案，它便能從中學習，但此舉也影響到了“沃森”的判斷，以“多倫多”為例，因為根據以往《危險邊緣》的題目，答題類別對于解答幫助不大，所以“沃森”并未在意“美國城市”這個范疇，而他備選的答案中有芝加哥。
如果沃森能夠連接互聯(lián)網，將會發(fā)生什么？是否會真正變成百科全書。潘越認為，目前網上信息質量難以保證，讓沃森學習的話可能會帶來更多錯誤，“不過我們在考慮開發(fā)可靠性評價系統(tǒng)，讓機器決定是否采納。”
潘越認為，目前人工智能領域一般都是側重于某一學科，“比如深藍是熟悉邏輯運算，而沃森是擅長于回答問題，還有些機器人擅長模仿人類動作。”潘越表示，目前的技術還無法研究出能綜合各種能力，并像人類一樣活動的智能機器人，也沒有哪一個計算機能通過圖靈測試，該測試是一種測試機器是不是具備人類智能的方法。
潘越告訴早報記者，“沃森”今后會應用于醫(yī)療、在線客服和商業(yè)智能方面。這些應用在技術上仍需要改進，“沃森”要學會如何在不同領域間快速切換。而“沃森”在各個領域中實現(xiàn)性能的時間長短視乎不同的領域。
《紐約時報》稱，IBM計劃與哥倫比亞大學和馬里蘭大學合作，推出醫(yī)生助理服務，將允許醫(yī)生向機器人助手進行咨詢。同時還計劃與語音、圖像識別技術公司紐恩斯（Nuance）合作，以增加語言識別功能，最快將在18個月內推出。
除醫(yī)療領域外，IBM還計劃與出版商合作，以為消費者提供購買咨詢和技術支持的服務。
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