最重要的是，沃森还会“深度问答”——这一法宝是IBM研发团队为它量身定制的，该技术赋予了它较高的自然语言理解能力。在拿到一个问题后，依靠内置的100多种算法，沃森会在3秒内解析问题并检索数百万条信息，包括语法语义分析、对各个知识库进行搜索、提取备选答案、对备选答案证据的搜寻、对证据强度的计算和综合等。

比如，当被问及“哥伦比亚广播公司《60分钟》节目首次播出时，当时的美国总统是谁”，“沃森”首先会对“首次播出”进行语言理解，然后检索出《60分钟》节目首次播出的日期，之后再成功搜索出当时的美国总统。

在取得这场众所瞩目的胜利后，沃森开始向医疗卫生业进军。在美国，机器人医生沃森从2011年就开始坐诊，通过询问病人的病征、病史，对患者的个性化数据、大量病例和医疗文献进行“学习”，它能迅速提出最佳诊疗方案，诊断准确率甚至高达73%。

从深蓝到沃森，从硬算能力到自然语言理解能力，从“被动学习”到“深度问答”， 计算机的“智能”向前迈进了一大步。

自学成才的“学霸”阿尔法狗

围棋一直被看作是人类最后的智力竞技高地，据估算，围棋的可能下法数量多达10的171次方。这个数字，甚至远远高于可观测宇宙中的原子总数（该总数为10的80次方）。

因此，人们普遍认为计算机无法在类似围棋这样高度复杂的项目比赛中战胜人类，但2016年阿尔法狗与李世石的人机大战，颠覆了这一认知。

 

 

资料图

 

阿尔法狗之所以能取胜，法宝就在于它的核心系统属于“深度学习”。

“深度学习”是时下最火的一种基于神经网络的模拟人脑的神经网络，它通过模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音和文本等。

 

 

电影《终结者》中的由“天网”控制的机器人

 

为了让计算机学会像人一样“思考”，一个重要的条件是：它必须拥有计算速度可媲美人脑的高性能计算集群，来快速完成海量数据的“学习”。而在这方面，阿尔法狗不联网时的“单机版”性能至少是当年“深蓝”的1000倍。