Watson技术长：感知运算将跃居要角

　　在2012年初，Rob High还不相信感知运算（cognitive computing）会崛起，但他现在是IBM超级电脑华生（Watson）计画的技术长，也是积极的代言人;High在被任命为华生技术长时，是专攻服务导向（service-oriented）架构研究领域的IBM院士，他说：“我婉拒过这个工作两次。”

　　High拒绝任命的原因，是他对华生团队的研究领域不熟悉;从远处观察，以IBM的Power处理器系统执行华生软体，去参加电视益智竞赛节目“Jeopardy”，似乎并不是很严肃的工作。但：“我老板跟我说，你不能只是一直说不，你应该要去听听他们说什么。”于是他被说服了，变成相信认知运算将会是产业界下一件大事，而华生将会走在前面。

　　“这种类型的运算将会成为产业的主导，就像是今日的交易处理（transaction processing）技术一样重要;”他在一场于美国矽谷举行的RoboBusiness机器人大会上发表专题演说，对台下数百名听众表示：“处理可量化、结构化资料是目前的运算技术大优势，但认知运算可能会使其失色，因为有越来越多非结构化资料被产生，有八成是传统电脑的。”

　　High补充指出：“我们正在利用华生所做的事情，以及其他供应商在相同领域的努力，是打造一种新能力，可理解人类的状况并得出具意义的结论──苹果（Apple）的Siri就是一个案例，还有其他形式的会说话电脑。”

　　今天市面上看到的产品可能还有些粗糙，但它们将会进化;High对听众表示，大家可能都听过关于Siri以及其他类似系统闹出的一些乌龙笑话。而他也分享了IBM将华生应用到医疗保健等领域的经验：“几乎总是能取得的训练资料是不足够的，但已经足够达到入门级员工的效率，该系统能一直被即时资料重新训练。”

　　他指出，透过不断发展的推理策略（reasoning strategies），华生系统能发展出更高的熟练度，能让人安心将之布署在服务人类客户的线;不过这通常只能透过与人类专家大量的互动之后才能达成。

　　“借用”机器人身体的华生

　　High在接受媒体访问时表示，华生其实是一组基础技术的组合，包括机器学习：“那些技术中的一部分已经发展了数十年，但从来没有被以这种方式放在一起;每一种（聚焦于市场）的服务都是一次与众不同的实践，不过我们都叫它华生，因为它们都是利用类似的技术。”

　　今日IBM只采用自家Power处理器来执行华生系统，不过High透露，他的团队已经充分讨论过将该系统映射到大型x86资料中心，例如Amazon、Google与Microsoft所营运的;但是到目前为止，他们尚未找到理想的技术或业务发展路线。

　　High指出，华生的软体码针对Power处理器仔细佳化过，且需要高程度的CPU利用率、记忆体与I/O频宽：“我不知道是否有哪一款x86处理器的记忆体汇流排可超过48 Gbps，不过Power处理器的记忆体频宽是208 Gbps，而华生应用到大部分;”但他不愿再透露更多细节。

　　High展示华生利用Aldebaran Robotics 的NOA 机器人来回答问题

　　IBM旗下Almaden实验室的研究人员，正在开发一款名为Synapse的神经网路处理器，模仿人脑的连结;不过华生是否有一天会采用该类处理器还是未知数。High表示：“你可能会争论是否需要神经型态架构，但深度学习研究与演算法通常都是神经网路;因此我们可能可以找到一个连结，但是这个问题尚未解决。”

　　在专题演说中，High还示范了如何利用Aldebaran Robotics的NOA机器人来展现认知运算;该机器人会与High互动，对自然语言指令做出反应，开启对话并执行网路搜寻;他说明：“我们展示的一切是有剧本的，因为我们需要控制现场展示，但你所看到的一切都是我们在实验室将华生与机器人整合在一起的成果。”

　　High也表示：“我相信我们将看到机器人执行我们日常事务的大爆发，”例如在医药、农业领域，甚至是一般办公室里的应用。不过他也在会后接受访问时补充，IBM的机器人还在研究阶段，而华生团队到目前为止并没有任何与机器人相关的投资。