DeepQA项目，代号为沃森的机器，人工智能，Jeopardy!和机器人

IBM表示，自计算机出现以来，科学家和作家就一直在设想一种能够在开放和广泛的知识范围内直接准确地回答自然语言问题的计算机系统;例如，《星际迷航》中的“电脑”。(相关文章链接见下文。)就其最终形式而言，广泛而准确的开放领域问题回答可能代表着人工智能(AI)领域的最高成就。

人工智能和自然语言理解的进步将继续改善工业计算机、人机界面、机器人和自动引导车辆(agv)，改善制造、控制、自动化和仪器仪表应用。像jeopardy !竞赛可以激发年轻人对科学、技术、工程和数学(STEM)主题的兴趣。人工智能的进步可能具有agv的先进功能，包括蜂群机器人(见下文)，人工智能，人机界面，以及这篇旨在实现自动化车辆的博客中讨论的其他应用。

IBM在谈到DeepQA项目时解释说，虽然目前的计算机可以存储和传输大量由人类创造的数字内容，但它们无法以人类的方式对其进行操作。该公司表示，建立一个回答开放领域问题的计算机系统的追求是由一个更广阔的愿景驱动的，该愿景认为计算机可以更有效地从人的角度而不是严格地从计算机的角度运行。它们应该以理解复杂信息需求的方式发挥作用，就像人们在自然语言问题或交互式对话中表达的那样。IBM表示，计算机应该提供精确、有意义的响应，并对人类知识的广度进行综合、集成和快速推理，因为这些知识是最快速、最自然地以自然语言文本产生的。

IBM表示:“丰富我们的全球社区，加速我们以前所未有的方式开发和扩展人类知识、解决问题和相互帮助的步伐，取决于我们是否有能力将信息技术从计算机时代带入人类时代。”

IBM表示，其DeepQA项目在计算机科学领域形成了一个巨大的挑战，旨在说明自然语言内容的广泛和日益增长的可访问性，以及自然语言处理、信息检索、机器学习、知识表示和推理以及大规模并行计算的集成和进步，如何推动开放域自动问答技术达到明确和持续地与人类最佳表现相匹敌的程度。

第一站:危险!挑战，2011年2月14日至16日

IBM表示，在过去的四年里，IBM的一个科学家团队已经着手完成一项艰巨的挑战——建立一个能够与人类匹敌的计算系统，以快速、准确和自信的速度回答用自然语言提出的问题。IBM的计算系统沃森计划参加Jeopardy!2011年2月14日，15日，16日的电视游戏节目，对阵该节目中两位最成功和最著名的选手——肯·詹宁斯和布拉德·拉特。

冒险!提供了终极挑战，因为游戏的线索包括分析微妙的意义、讽刺、谜语和其他复杂的东西，这些是人类擅长的，而计算机传统上不擅长的。

IBM表示，沃森能够理解人类语言的含义和语境，能够快速处理信息以找到复杂问题的精确答案，这在改变计算机帮助人们完成商业和个人生活任务的方式方面具有巨大潜力，因为像沃森这样的计算机将使人们能够快速找到复杂问题的具体答案。IBM表示，应用程序包括医疗保健，用于准确诊断患者，改善在线自助服务台，为游客和市民提供有关城市的具体信息，通过电话及时提供客户支持等等。

人机竞赛可能会提高人们对工程学的兴趣

IBM指出，设计一场人机竞赛应该以一种让观众透明地对他们进行逐个衡量的方式来平衡竞争对手，因为人类带来的所有东西都在观众面前——不允许以太网、无线、3G或其他生命线——对计算机也应该如此。这就是为什么Jeopardy!和IBM打算让沃森在众目睽睽之下登台，不与其他计算机或任何类型的数据资源连接——所见即所得。

计算机将以电子方式接收到线索，准确地说，是在人类玩家看到线索的时候，然后他们就会离开。IBM表示，可能的比较包括沃森可以在其内存库中存储多少信息与人类可以在其湿件中存储多少信息，人类大脑能够在多大程度上与沃森进行并行运算，每秒千万亿次浮点运算的数量等等。如果比赛(三天两场比赛)证明是值得的，那么所有这些都将是令人着迷的探索。

IBM表示，其中一个有趣的比较将是计算机充分理解自然语言线索以准确评估它是否知道答案所需的时间;电脑能及时做到这一点，并进行竞争吗?或者计算机是否会在必须提供答案的时间内提供答案。《危险边缘》中的人类!在这方面表现出色的人，似乎能够在看到线索后很快准确地知道自己是否知道[并且能够检索和表达]正确答案。

IBM表示，虽然计算机已经证明，它们可以根据预先索引的关键字快速回忆起文档，但要从可能返回的1000个结果中找到正确答案，就完全是另一回事了，这需要对大量语言进行实时深入分析，并产生一个术语或术语组合是正确答案的准确概率——所有这些都需要及时发出提示和响应。当然，并非所有的线索都是一样的。沃森不能用它存储的内容回答所有的线索，但它仍然必须确定它是否知道正确的答案。

据IBM估计，如果沃森在一个CPU上运行，回答一个问题可能需要两个小时，这与成功的《危险边缘》(Jeopardy)比赛只需3秒的时间相去甚远!竞争对手。IBM表示，沃森要达到人脑给出正确答案的速度，需要数千个POWER7计算核心在一个大规模并行系统中工作。

这肯定是一场有趣的比赛。像这样的人工智能如何帮助自动制导车辆，提高年轻人对工程的兴趣，并使制造业更有效率?请在下方评论。

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www - 03. - ibm.com/innovation/us/watson/what watson/index.html

www.research.ibm.com/deepqa/question_answering.shtml

www.formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html

https://www.jeopardy.com/showguide/thisweek/

蜂群机器人:自然调试了1.2亿年——说蜂群机器人软件已经自然调试了1.2亿年似乎很奇怪，但这些信息和24个比烤面包机还小的机器人帮助麻省理工学院机器人专家詹姆斯·麦克卢金解释了工程师应该做的三件全球重要的事情。

人工智能……在制造业中——也许我们很少听到当今技术中使用的人工智能(AI)方法，因为当计算机模仿人类思维时，它有点令人不安。然而，我们和计算机本身，仍在继续改进人工智能在后台悄悄工作的方式，以优化、降低流程成本，并改善时机和产品质量。

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