2月14日～16日，IBM 的"沃森"计算机与美国老牌益智节目"危险边缘"节目史上最强的两位答题高手一较高下，结果沃森打败了人类选手。人们一定还记得多年前IBM"深蓝"战胜国际象棋大师那件事，那场人机大战曾让世界震撼了许久。但是这次的沃森战胜答题高手带给世界的意义却远远超越了前者，决不仅仅是计算机与人大战本身的那点事。
首先，沃森让IT产业从"人围绕计算机转"到"计算机围绕人转"迈出了一大步，计算机在"感知"能力上取得了重大的突破。回顾过去计算机产业发展的100年历史，人类在计算机处理能力"更快、更高、更强"上有巨大的突破，但一个无法回避的事实是，所有的计算机无论它处理能力有多快、多强，都是 "人围绕计算机转"，计算机基本上听不懂人说话、看不懂人的喜怒哀乐。我们一直期待计算机在人机交互上有重大的突破，期待计算机真正能够"感知"人，接近人的智慧。而在这方面沃森迈出了巨大的一步。如果我们把人类能力分为"智力能力"、"情感能力"、"反思能力"等能力，目前计算机仅仅是在人类的"智力能力"中实现了部分突破，计算机尚无"情感能力"和"反思能力"，而同样是"智力能力"部分，计算机在音乐、图形图像识别、欣赏等层面，基本还没有被开发出来。如果我们把IT产业粗线条划分为"采集"、"传输"、"智能优化"三个环节，应该说在"传输"与"智能优化"后两个环节，IT产业这几十年的发展取得了非常大的突破，但在信息的采集和感知层，相对而言进展缓慢。但是沃森有了质的突破，沃森已经可以理解人的自然语言。尽管这个质变还是"一小步"，却为以后的产业"一大步"跨越奠定了基础。
其次"沃森"的突破昭示着未来的创新将更多来自融合和系统的整合，系统优化与系统创新将成为未来创新的最重要特征，为IT与其他领域的科技突破带来思路上的借鉴。根据沃森核心课题组成员IBM中国研究院潘越的透露，沃森计算机系统也并非一夜之间就达到了这样的能力，IBM全球的科学家在历时4年的研究中，遭遇了诸多的失败，沃森计算机答题的正确率从20%上升到80%经历了漫长的过程。在沃森系统使用的5大模块100多项技术中，许多是多年来各个领域的科学家进行大量研究的成果，某种意义上这些成果代表了人类在这些细分领域的最高成就。但并非将这些已经存在的成果进行简单集成就能带来沃森的突破，把这些垂直领域成果都用上最初只能够实现20%的答题正确率，最后从20%答题正确率上升到80%，IBM科学家们是将不同纵深领域的技术在一个系统架构下进行更好的资源配置，让他们更好地协同工作，达到最优化的效果。用IBM的话说叫"用系统组织系统"。而我们跳出沃森计算机来看人类这些年在各个领域的科技突破，应该说我们每一个领域的科技工作者，都已经在各自的垂直领域获得了大量的突破，同样这些创新也进入了某种瓶颈状态。我们要想获得更大的突破，释放更大的能量，需要融合的思路、系统的思路来获得更大的成功。最近IBM公司内部流行一个关于创新的词："系统组织系统"，就是用系统的方法来进行创新。而今天我们的社会，我们生存的环境正在遭遇这样或那样的难题，从环境污染、能源危机、交通拥挤、到民生医疗等等一系列的问题，我们如何去破解这些难题，同样需要系统的思路，如果我们把地球看作一个大的系统，而下面包含着很多的子系统，我们要用"系统组织系统"的方法来解决地球问题，这是沃森带给科技界和产业界的启示。
其三，伟大的公司需要持续不断带来伟大的创新。
2月初，IBM公司董事长兼CEO谈及IBM即将迎来的100年公司诞辰，他认为，"伟大的公司需要伟大的理念"。同样，伟大的理念需要伟大的技术来支撑理念的实现，回顾IBM100年的历史，IBM创造了许多对人类具有里程碑意义的技术，至今IBM每年的发明专利依然名列全球第一。也许很多很多发明专利，人们在短时间内看不到它的产业化使用价值，但是它对于引领人类在科技、在社会进步上有着巨大的昭示作用。而且这些突破，能够带来更大的引领和汇聚效益，让更多的有志有胆识的公司、科学家汇聚在这样的目标下，加速我们的社会与科技产业发展进程。而要想做个基业长青的公司、一个伟大的公司，需要有远见、需要有胸怀、需要在更高的层次上去突破。有的时候，企业一直在一个维度上持续发展，需要跳出原有的思路。我们看看过去IBM100年的发明，也发生了很大的变化，如果说早期IBM的发明与创新更关注于技术本身，那么今天我们来看IBM的视角已经越来越关注人、组织和企业等等关系，关注企业模型、经济模型、人的思维模型的变化，IBM的创新与发明也越来越关注到民生，套用一句IBM的广告词，"无论是一大步，还是一小步，都是推动世界进步的脚步"，是对IBM创新一个很贴切的评价，而沃森此次迈出了一大步。
人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 IBM公司的计算机深蓝和沃森都是人工智能领域里程碑式的研究成果。
沃森
IBM最新的超级计算机沃森是IBM 25个科研工作者过去四年的研究成果。沃森评估了大约2亿页的内容，使用人类自然语言编写的沃森采用10支架、运行Linux系统、IBM POWER 750服务器，使用15万亿字节的内存，2880处理器核心，并且操作能力为每秒钟80万亿浮点。在回答问题的时候，沃森是完全自给自足的，也就是说不需要和网络连接，沃森的技术可以理解自然语言的提问，分析数以百万计的信息碎片，并且根据它寻找到的证据提供最佳答案。
深蓝与沃森的比较
从硬件上来讲，从深蓝到沃森的计算能力有了巨大的进步，更大的差异还在要面对的挑战和应对的算法方面。
深蓝是一台拥有强大推理能力和计算能力的计算机。国际象棋定义明确，主要涉及数学，电脑可以轻易表示每一个游戏状态及相应步骤。
"危险边缘"则要求电脑必须理解人类自然语言。与国际象棋不一样，人类语言完全是开放式的，往往模棱两可，需要上下文才能理解意思。虽然我们可以轻松理解人类语言，但开发理解人类语言的电脑系统却极具挑战性。
深蓝和沃森正是代表着两个不同的里程碑。深蓝体现了数学上的处理能力。沃森直接处理人类语言所表达的、往往模棱两可、需要上下文才能理解意思的知识和问题，并在这一过程中检验所获得答案的可靠度。某种程度上说，沃森具有了人类对于常识的处理能力。
沃森之所长
自然语言理解是其中的核心问题，特别是如何更快地利用已有的各种非结构化和结构化的知识来帮助自然语言的理解。这中间又涉及到机器学习、大规模并行计算、语义处理等领域。沃森了不起的地方在于把这些技术整合在一个体系架构下，来应对自然语言理解的巨大挑战。理解难懂的问题并给出最佳答案是沃森的特长。根据IBM的科学家的介绍，沃森本身并不会思考。"我们的目标并不是模拟人类大脑。"David Ferrucci在IBM研发团队工作了15年，专门研究自然语言问题以及在非结构化数据中寻找正确答案。他介绍说："我们的目标是开发一台能更好地理解并通过语言与用户交流的电脑，但它理解和交流的方式并不需要与人一样。"
另外，沃森的技术特点不同于网络搜索引擎。网络搜索引擎能够获取巨大的信息源，反馈给用户的是一个排序的网页名单，其中包括使用者可能需要的数据。搜索引擎是根据受欢迎度和页面排名来展现和答案可能相关的资源，而非提供答案本身。用户仍然需要分析这些建议，并自己决定哪个是最佳答案。
沃森回答问题时将不会连接到互联网或任何外界信息源。在进行问答时，沃森就像人类选手一样，将就已储备的手头信息来确定信心指数以及是否回答，整合的大量而丰富的自然语言文本数据来回答提问。
沃森未来的商业价值
参加"危险边缘"节目并不是沃森的终极目标，它具有的里程碑意义是：通过一种有趣的、有意义的形式展现迄今为止其他电脑没有展现过的能力–可以通过人类的方式来和人类在广泛的知识领域进行沟通。
沃森代表着计算机能力的一个重大飞跃，能够更精准地满足我们的信息需求和提问需求。它有效地提供信息，并且按我们的条件在人们每天面对的众多的自然语言内容里搜寻关键知识。沃森在未来的潜在应用领域具有很大的价值。IBM正在努力让沃森从"娱乐领域"转向日常生活的应用领域。IBM的研究人员、大学合作伙伴以及客户试图通过应用问答技术使沃森具备多种潜在用途。目前看来，沃森至少能在以下行业领域有所应用：电子、能源与电力、政府、卫生保健、保险、石油天然气、零售、通信、交通、银行与金融市场等。
在电子行业，沃森将扮演"产品顾问"和"设计顾问"的角色：凭借"深层问答"技能以及辨别自然语言细微差别的能力，帮助消费者明白如何最好地使用、连接和体验智能的产品与服务，并将消费者的需求、愿望、问题反馈给电子产品制造商，以便改进产品设计。
对于能源和电力行业来说，沃森将能够帮助能源行业的工作人员开展现场工作并且帮助消费者管理好家庭能耗，从而证明自己提高能效的能力。
对政府来说，沃森不仅开创了计算新纪元，而且还为各级政府机构指明了通往智慧分析的道路，以便他们更好地管理和利用数据为公众服务。
对于医生来说，沃森是一个存储大量事实依据的帮手。在以沃森为支撑的世界，人们将能够轻松提高医生的效力、病人疗效和商业绩效。沃森可将相关信息融入到临床和业务决策中，帮助医生更好地为病人服务。
保险公司对移动计算和社会媒体兴趣大增。沃森可为他们提供这些概念及深度分析功能，成为"保险代理人的知己"。
在石油天然气方面，沃森打开了通向新机遇的大门，从而获得以下目标，提高生产率，实现石油天然气行业的安全和可持续性发展。
零售商需要满足更为苛刻的消费者要求，吸引并保留这些消费者意味着，零售决策过程中需要以他们为中心。沃森独特的能力可以使零售商更好地了解自己的消费者需求，在掌握信息的基础上制定更好、更准确的决策。
今天的通信服务供应商(CSP)需要存储越来越多的网络数据和客户数据。当CSP能够利用分析能力管理数据爆炸及流量飙升并区分不同的客户体验时，他们就可以把一大笔成本转变为重要优势。
在交通领域，沃森能够预测需求和优化接待能力、改善客户体验和支持网络旅行、优化效率和最小化环境影响，并保证安全。
银行一直希望通过管理和挖掘数据来获得洞察力。若处理得当，他们将能够把这一大块成本转变为巨大优势，利用手头的信息增添价值。类似沃森的系统能将分析能力提升到新高度–远远超过传统数据仓储和数据挖掘的水平。这个名为"QA"的全新计算模式允许人们同时了解金融调查、证券报表、市场新闻和经济信息的含义从而合理地关联多个不同的表单和信息库，来准确回答指定问题。
