當心，夏洛克，鎮上有一個新的沃森博士。 IBM的沃森（IBM）的沃森（Watson）是贏得測驗節目“危險！”的計算機，現在正在幫助研究人員進行科學發現。
這人為智能的計算機系統正在超越回答已知問題的新領域，通過檢驗假設來推動科學的界限。新系統被稱為沃森發現顧問，可以通過篩選大量信息和可視化數據中的模式來加速科學過程。
“沃森非常有能力消耗大量信息。超級智能機器：7機器人期貨這是給出的
但是與何時不同沃森在危險中！，“它作為發現顧問的新角色是“不是要獲得答案，而是[而不是]洞悉大量信息，”默克爾告訴《現場科學》。
如今，存在超過5000萬篇科學論文，每30秒發表新發現，研究估計。根據美國國立衛生研究院的數據，普通研究人員每月僅閱讀約23篇科學論文，每月不到300篇。
但是如果沃森可以為您閱讀論文並吐出有用的信息嗎？本質上，這就是發現顧問可以做的。該系統可以“攝取”數百萬和數百萬的科學論文，專利，專有文件和其他數據，並幫助指導研究人員了解所需的信息。默克爾說，發現顧問還可以以稱為知識圖的視覺格式顯示信息，該信息顯示了數據點及其之間的關係。
幾家研究機構已經在使用新的沃森系統。例如，休斯敦的貝勒醫學院使用該技術來識別改變蛋白質p53的蛋白質，該蛋白質涉及預防癌症。 IBM說，有大約70,000份有關該蛋白質的現有研究論文，這項任務需要花費數年才能完成的任務可能只需要幾週的時間。
製藥和消費品製造商Johnson＆Johnson正在使用Watson來閱讀和了解臨床試驗的結果，以確定與市場上其他藥物相比的某些藥物的有效性。通常，這些任務是由人類執行的，通常需要大約2。5年才能收集數據，然後才能分析結果。
沃森的計算能力具有四個維度。首先是感知：沃森能夠閱讀和理解英語，就像“危險！”一樣，但是計算機也可以理解視覺信息，例如分子結構或MRI掃描。默克爾說：“我們正在教沃森看。”
接下來，沃森聯繫了這些信息。在“危險！”上，當沃森被問到一個問題時，機器會找出一個適當的答案。現在，沃森能夠理解用戶想要的東西，並且能夠回答查詢更深入的問題。
然後是理由。典型人腦默克爾說，當被問到一個問題時，立即在追求他人之前立即提出了最初的假設。但是沃森同時探索了所有選項，並確定了最佳答案。
最後，沃森採用了複雜的數學模型，稱為機器學習。隨著系統回答越來越多的問題，它會隨著時間的流逝而學習並變得更好。
除了“危險！” IBM說，沃森的簡歷也可能包括廚師，財務顧問，臨床醫生或財務分析師 - 任何需要綜合大量數據並提供有用信息的工作。
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