在2012年初，Rob High還不相信感知運算(cognitive computing)會崛起，但他現(xiàn)在是IBM超級電腦華生(Watson)計畫的技術長，也是最積極的代言人;High在被任命為華生技術長時，是專攻服務導向(service-oriented)架構研究領域的IBM院士，他說：“我婉拒過這個工作兩次。”
High拒絕任命的原因，是他對華生團隊的研究領域不熟悉;從遠處觀察，以IBM的Power處理器系統(tǒng)執(zhí)行華生軟體，去參加電視益智競賽節(jié)目“Jeopardy”，似乎并不是很嚴肅的工作。但：“我老板跟我說，你不能只是一直說不，你應該要去聽聽他們說什么。”于是他被說服了，變成相信認知運算將會是產(chǎn)業(yè)界下一件大事，而華生將會走在最前面。
“這種類型的運算將會成為產(chǎn)業(yè)的主導，就像是今日的交易處理(transaction processing)技術一樣重要;”他在一場于美國矽谷舉行的RoboBusiness機器人大會上發(fā)表專題演說，對臺下數(shù)百名聽眾表示：“處理可量化、結構化資料是目前的運算技術最大優(yōu)勢，但認知運算可能會使其失色，因為有越來越多非結構化資料被產(chǎn)生，有八成是傳統(tǒng)電腦無法處理的。”
High補充指出：“我們正在利用華生所做的事情，以及其他供應商在相同領域的努力，是打造一種新能力，可理解人類的狀況并得出具意義的結論──蘋果(Apple)的Siri就是一個案例，還有其他形式的會說話電腦。”
今天市面上看到的產(chǎn)品可能還有些粗糙，但它們將會進化;High對聽眾表示，大家可能都聽過關于Siri以及其他類似系統(tǒng)鬧出的一些烏龍笑話。而他也分享了IBM將華生應用到醫(yī)療保健等領域的經(jīng)驗：“幾乎總是能取得的訓練資料是不足夠的，但已經(jīng)足夠達到入門級員工的效率，該系統(tǒng)能一直被即時資料重新訓練。”
他指出，透過不斷發(fā)展的推理策略(reasoning strategies)，華生系統(tǒng)能發(fā)展出更高的熟練度，能讓人安心將之布署在服務人類客戶的第一線;不過這通常只能透過與人類專家大量的互動之后才能達成。
“借用”機器人身體的華生
High在接受媒體訪問時表示，華生其實是一組基礎技術的組合，包括機器學習：“那些技術中的一部分已經(jīng)發(fā)展了數(shù)十年，但從來沒有被以這種方式放在一起;每一種(聚焦于市場)的服務都是一次與眾不同的實踐，不過我們都叫它華生，因為它們都是利用類似的技術。”
今日IBM只采用自家Power處理器來執(zhí)行華生系統(tǒng)，不過High透露，他的團隊已經(jīng)充分討論過將該系統(tǒng)映射到大型x86資料中心，例如Amazon、Google與Microsoft所營運的;但是到目前為止，他們尚未找到理想的技術或業(yè)務發(fā)展路線。
High指出，華生的軟體碼針對Power處理器仔細最佳化過，且需要高程度的CPU利用率、記憶體與I/O頻寬：“我不知道是否有哪一款x86處理器的記憶體匯流排可超過48 Gbps，不過Power處理器的記憶體頻寬是208 Gbps，而華生應用到大部分;”但他不愿再透露更多細節(jié)。
High展示華生利用Aldebaran Robotics 的NOA 機器人來回答問題
IBM旗下Almaden實驗室的研究人員，正在開發(fā)一款名為Synapse的神經(jīng)網(wǎng)路處理器，模仿人腦的連結;不過華生是否有一天會采用該類處理器還是未知數(shù)。High表示：“你可能會爭論是否需要神經(jīng)型態(tài)架構，但深度學習研究與演算法通常都是神經(jīng)網(wǎng)路;因此我們可能可以找到一個連結，但是這個問題尚未解決。”
在專題演說中，High還示范了如何利用Aldebaran Robotics的NOA機器人來展現(xiàn)認知運算;該機器人會與High互動，對自然語言指令做出反應，開啟對話并執(zhí)行網(wǎng)路搜尋;他說明：“我們展示的一切是有劇本的，因為我們需要控制現(xiàn)場展示，但你所看到的一切都是我們在實驗室將華生與機器人整合在一起的成果。”
High也表示：“我相信我們將看到機器人執(zhí)行我們?nèi)粘Ｊ聞盏拇蟊l(fā)，”例如在醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)領域，甚至是一般辦公室里的應用。不過他也在會后接受訪問時補充，IBM的機器人還在研究階段，而華生團隊到目前為止并沒有任何與機器人相關的投資。
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