IBM竞赛：用Watson开发认知类移动App

世界移动通信大会上，IBM宣布要举办一场开发竞赛，用于推广IBM Watson认知计算平台上的移动客户和业务APP。

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比赛的获胜者将获得IBM的设计咨询和支持，并投放市场。

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IBM Watson是计算机系统，却能回答自然语言描述的问题。虽说还没能通过图灵测试，但Watson能在电视游戏节目Jeopardy中战胜前冠军Brad Rutter和Ken Jennings。Rutter和Jennings这两名对手不是随便选出来的：Rutter是该节目的记录保持者，而Jennings以74场连胜拥有最高连胜记录。

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Watson用到了多种编程语言，包括Java，C++和Prolog。Watson基于Apache Hadoop分布式计算框架、Apache UIMA（非结构化信息管理架构）框架、IBM DeepQA以及SUSE Linux企业服务器11操作系统。按IBM的说法，“用了超过100种技术做自然语言分析，资源辨识，假设探索生成，证据探索评分以及假设合并排序。”

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Watson的基本工作原理是在解析线索关键词的同时搜寻相关术语作为答案。其主要优势在于，为了寻找正确答案，Watson能同时高效运行上万种被证实语言的分析算法。找到相同答案的算法数量越多，Waston回答正确的可能性就越大。若是只用少量答案可选，Watson会通过核查数据库来确定答案是否有意义。

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IBM的愿景中，认知计算可以细分为三种能力，每种能力对应于IBM所提供的一种特定服务：

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• Watson Discovery Advisor意在通过自然语言处理找出数据中的正确答案并提供类人交互。\
• Watson Analytics允许用户通过视觉化展示探索大数据洞见，而不用进阶分析培训。\
• Watson Explorer意在通过统一视角帮用户发现并分享数据驱动洞见。\

下一步，IBM创立的Watson组群会通过Watson Development Cloud开放Watson技术，从而允许第三方通过RESTful API获取Watson功能，进而设计、开发和部署认知应用。

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其他公司也活跃于认知计算领域。MindMeld是一款在口语会话中动态提供话题建议的应用。作为其制作者，Expect Labs近期发布了自己的认知服务平台，该平台有助于构建类似Google Now的应用。Wolfram在2009年发布的计算知识引擎Wolfram Alpha能回答自然语言描述的问题，并生成人类可读的答案。最后，还有Google。近期采访Guardian时，Google技术总监Ray Kurzweil解释了自然语言处理对Google有多重要：“就单张网页而言，IBM的Watson是个相当弱的读者，但它读过Wikipedia的2亿张网页。基本上，我在Google所做的就是超越Watson——在Google的数据规模上做这件事。”

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查看英文原文：IBM Launches Contest for Cognitive Mobile Apps using Watson