有一个数据专家今天在企业界使自己的名字，而他吸引了很多人的关注。他是一个闪电般快速的学习者，他说八种语言和他认为在多个领域的专家。他有一个典型的职业道德，是一个高速读卡器，并没有发现洞察一个人能。就我个人而言，他是一个意思是厨师甚至还提供了约会建议。
这个新模范的名字?沃森。IBM华生。
IBM的命名第一任首席执行官，沃森2007年出生如IBM的研究，努力开发答疑系统，可以在美国智力竞赛节目竞争的一部分“危险”。由于在2011年痛击上显示它的人的对手，它已大大扩展。什么开始作为一个系统集中在一个单一的核心能力 - 通过回答自然语言人类提出的问题 - 现在包括横跨数十个语言，语言，视力和数据分析服务。
如今，沃森使用了大约50种技术，比如敲击键盘人工智能机器学习、深度学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉、语音识别和情绪分析等技术。但IBM认为沃森不仅仅是人工智能，它更喜欢“人工智能”这个词。认知”。IBM表示，虽然现有的计算机必须经过编程，但沃森理解世界的方式与人类一样:通过感觉、学习和经验。
“当我们说‘的认知，’我们的意思是它可以学习，理解，理性和互动，”史蒂夫·艾布拉姆斯，IBM的沃森平台主任。“沃森可以做各的了人，数据或其他系统的那些东西。”
随着以每秒读取超过800万页的功能，它可以分析庞大的数据量 - 包括非结构化类型——通过理解自然语言来处理它，基于证据产生假设，并边学边学。
人们很容易想象沃森一些巨大的“大脑”搅动远在IBM的研究机构提供的核心一幕后，但现实情况是非常不同的。
更多关于沃森的信息:《沃森是如何工作的》(不)基本在沃森丰富多彩的历史上的里程碑|在华生的帮助下为我们的健康干杯+
端点技术公司的首席分析师罗杰·凯说:“把沃森称为认知电脑有点过于简单化了。”“它所做的是编组特定领域的资源，并通过自然语言接口使这些信息可供人类使用。”
在“认知”的部分是，沃森可以“通过采用人工智能和机器学习算法的潜在解答用户的问题的知识基础闪光，”凯补充道。“什么IBM所做的是创造一个巨大的引擎，这种分析并提出一个相当简单的手段，共同对其编程以及为最终用户提供一个简单的人机界面。”
他说，如今，沃森可以被视为一个云计算工具:“IBM运行的强大功能可以通过网络访问。”
2014年，IBM成立了一个专门的华生集团在纽约设立了全球总部来推进这项技术并将其商业化。第二年，一个位于波士顿的医疗机构和一个位于德国的物联网总部紧随其后。今天，通过云计算和大约30个应用程序编程接口(api)，合作伙伴和开发者可以使用Watson。IBM表示，目前，IBM在36个国家和29多个行业的数百名客户和合作伙伴正在积极开展与沃森合作的项目。
沃森开发者社区代表跨17个行业和学科的550名多名开发人员和100多名学生已经推出了商业的“认知”的应用程序，产品和服务的结果。超过一百万的开发在全球正在使用IBM的Bluemix平台沃森开发云计算，同时，试点，测试和部署新的经营理念。IBM已经分配给风险投资亿$来支持这个社会。
OmniEarth是一家环境分析公司，最近与IBM合作，利用沃森的视觉识别服务对航空和卫星图像中的物理特征进行解码和分类，并利用这些分析帮助解决加州持续的干旱问题。
“从根本上说，我们要寻找的是什么，我们可以了解户外水用料多少水的土地可能需要一个特定的包裹，说：” OmniEarth联数据科学家吉文强。
斯特朗说，人工检查航空照片和卫星图像，以确定特定地块上的游泳池和其他相关景观特征，可能需要花费过多的时间和专业知识。
现在，OmniEarth使用了多种机器学习算法来完成这项工作——有些是自己开发的，有些是沃森的一部分。(你可以自己测试一下沃森的视觉API在这里;OmniEarth的技术可见一斑在这里。）数据的海量参与 - 靠近洛杉矶独自一个TB级，强说 - 但机器学习速度高达过程极大。OmniEarth现在可以处理航拍图像比它可能以前快了40倍，例如，仅需12分钟，而不是几个小时，解决15万倍的图像。
“这给我们带来了难以置信的效率，”斯特朗说。
它还能实现更好的计划和预算。以前，像福尔索姆市和东湾市政水务区经常使用全州平均水平来衡量他们未来的需求，而OmniEarth基于人工智能的分析使他们能够做出更准确的预测。沃森还帮助地区公用事业和保护团体，如内陆帝国公用事业机构和圣安娜流域工程管理局调整他们的外展计划，以更好地教育家庭改变他们的用水习惯。
梅西是最近的另一项沃森用户。刚刚过去的这个夏天，零售巨头推出了旨在帮助客户基于沃森的Web服务浏览其专卖店，而他们购物。通过从IBM的合作伙伴Satisfi，梅西随叫随到允许客户在自然语言输入问题，关于每个参与商店的独特的产品种类，服务和娱乐设施，然后接收定制的响应基于位置的参与软件交付。梅西目前正在试验在美国各地的10个商店位置的新工具。雷竞技比分
“我们还有一长串其他潜在用途，”该零售商数字媒体集团副总裁瑟琳娜波特(Serena Potter)说。“我们的最终目标是在未来实现更多的认知服务。”
沃森的其他用途到目前为止，包括自动驾驶汽车“奥利“随着医疗保健无数的努力和深雷声这是一个为企业提供的超本地天气预报工具，源于IBM最近收购的天气公司。
为了实现这一切，IBM的目标之一就是尽可能让合作伙伴和开发人员远离人工智能背后复杂的数学运算。艾布拉姆斯说:“我们希望开发人员能够非常容易地使用它，而大多数开发人员都不是机器学习专家。”
沃森的自然语言的分类，例如，旨在了解人类意图的声明，并且它可以被训练用于特定目的。一个例子可能是回答在酒店的前台问题，如基于沃森 - 通过“康妮”机器人希尔顿酒店今年早些时候开始了试点测试。“华生能理解‘你什么时候要把我赶出去?’”，如“什么时候是结帐时间?”“艾布拉姆斯解释说。
不过，IBM并没有以通用的方式提供这种功能，而是要求开发人员上传一张电子表格，列出他们希望沃森理解的人类语言。然后IBM在幕后工作，对模型进行相应的培训。
“我们使用了世界级的机器学习技术来创建分类器，但我不希望开发人员为此担心，”艾布拉姆斯说。“在我的椅子上，沃森是一系列服务的集合，让开发者能够建立认知系统。”
展望未来，IBM的目标是推进科学底层沃森以及简化并扩展其相关的服务，他补充说。
IBM拥有沃森放置大赌注和认知计算，现在它认为这项技术不仅是计算的下一个前沿，而且是其业务的核心部分。
IBM董事长、总裁兼首席执行官罗睿兰(Ginni Rometty)说:“当每个人都数字化了，每个行业都有自己的优步(Uber)、特斯拉(Tesla)等等，是什么让你与众不同?在最近的一次采访中。“最能区分您公司的事情是认知。”
这种强调可能会带来丰厚的回报。根据联合市场研究公司的研究，认知计算市场是预期到2020年创造137亿美元的收入
当然，IBM并不是唯一一家想要分一杯羹的公司。
“沃森所使用的技术正在被其他公司复制随处可见，”端点的Kay说。但是，“所有通用AI /机器学习工具，沃森是最发达和历史最悠久的。”
艾布拉姆斯说:“我们的目标是让认知成为计算的首要范例，并让沃森成为实现这一目标的首要平台。”