IBM展示Watson认知计算最新应用：今后最了解你的不是'人'

五年前，IBM Watson 系统在美国最受欢迎的智力竞猜电视节目《危险边缘》中击败了该节目历史上两位最成功的人类选手，获得百万美元的奖金。

今天，Watson 认知计算平台开始协助医师、律师、零售、市场行销人员分析海量数据，收集关键信息，获得更加深入的见解。比如为运动员量身打造合适的训练计划，将广告投放给正确的客户等等。

在今年的GPU技术大会期间，IBM 院士，同时也是 Watson 副总裁兼首席技术官的 Rob High，展示了 Watson 认知计算平台的最新例子，它能够从你在交友平台上的用字遣词中，挖掘出其中伤感和愤怒的情绪。它也可以教会机器人在回答一个有趣的问题时，来上一段令人爆笑的舞蹈。

这些例子都显示出了机器如何以更像人类的方式，学会如何思考、学习和反应，Rob High 称此为“认知计算”，随着我们四周的数据量快速增加，对于这项技术的要求也越来越高。

今天，我们的世界每天能产生2.5 EB（EB是10的18次方，TB是10的12次方）的数据量，相当于6500亿本《哈利·波特》小说。到了2020年，这个数字会增加两万倍，达到深不可测的 44 ZB（10的21次方）。

Rob High 表示，这种信息过量的情况早就让医学界喘不过气，一名医师每个月只有五小时能用来阅读最新的研究报告，但实际上，他们需要160小时才能读完。

“这不是关于试图重建人类心智的学术尝试”，Rob High强调，“我们正试图从人类心智中获得灵感，让计算机系统可以自己理解信息，然后把我们需要的东西交到我们的手上。”

为了做到这一点，计算机就需要以我们人类之间的互动方式来和我们互动。

要实现这个目标，自然需要庞大的计算能力。Rob High认为认知计算的任务量很快会消耗掉全球绝大部分的计算能力。

为此，IBM在去年年底宣布Watson认知计算平台采用NVIDIA Tesla K80 GPU 加速器，通过GPU提升Watson的自然语言处理和其他重要应用的处理能力。

在认知运算需要最庞大计算资源的“撷取”阶段，也就是 Watson 获得信息并加以分类，以供日后使用时，GPU 最能派上用场，它将训练时间加快了8.5倍。

Rob High 表示当这些因素全部加在一起之后，便可以创造出新一代的、能够更好地与人类交流，以及向人类学习的机器。

“我们觉得这是推动认知计算最有发展潜力的领域，并将人工智能与通过机器人来体现这两件事自然而然地联系起来。”