什么都是计算机理解通过感官世界，学习和经验，IBM沃森说呢？首先，成吨的数据。
要构建知识体系为沃森与危害的工作中，研究人员放在一起2亿页内容，结构化和非结构化，包括字典和百科全书。当记者问一个问题，沃森开始分析它使用超过100种算法，识别任何姓名，日期，地理位置或其他实体。还考察了短语结构和问题，以更好地判断对方的问题的语法。总之，它使用数百万的逻辑规则来确定最佳答案。
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今天，沃森经常被应用到新的领域，学习新材料的手段。研究人员首先通过加载Word文档，PDF文件或网页到沃森建立自己的知识。那么问题和答案对被加入到训练沃森的主题。要回答一个问题，沃森的搜索数以百万计的文件，找到数千可能的答案。一路上它收集证据和使用评分算法率每个项目的质量。在此基础上打分，它跻身所有可能的答案，并提供最好的一个。下面的视频详细介绍了该过程。
随着时间的推移，沃森从经验中学习。它作为新的信息发布也自动更新。在坚果方面和螺栓，沃森使用IBM的DeepQA与各种其他专有和开源技术的一起软件。在其原来的形式，即包含的Hadoop和Apache UIMA（非结构化信息管理架构）软件和90级电源750的计算机包装总共2880个处理器核的簇。
今天，沃森通过云交付，但由于竞争加剧，IBM是保持沉默的底层细节。
“我们的DeepQA推理等基本认知能力利用深学习技术，专有算法和开源内核，并且利用了为这些工作负载优化的硬件技术架构，” IBM沃森副总裁兼首席技术官罗布·高说。