大家对人机大战中获胜的 IBM Watson 有哪些技术疑问
1. DeepQA是一个什么样的架构？2. Watson在比赛中会判断他对于一道问题的把握，再决定是否抢答，这是根据什么来决策的呢？3. Watson学习了多少相关的数据，这个量有多大，"关联数据“的组织形式是怎么组织的呢？4. Watson与各种基于人工智能的问答网站有什么异同，有哪些可以相互借鉴的地方？5.Wastson运行在什么平台上，主要的开发语言是什么？6.请讲讲IBM CRL在整个Watson项目中的角色，在哪些关键技术上中国研究员作出了贡献？
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http://azureviolin.com/index.php/2011/03/watson%E4%B9%8B%E5%BF%83-deepqa%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%BF%91%E8%B7%9D%E7%A6%BB%E8%A7%82%E5%AF%9F/这篇文章可以解答第一个、第三个问题。第二个问题在AI Magezine上的原文中有写到，不过我懒得翻了... 第四个貌似也有写到，忘了。你可以发邮件给hao.zhang@guokr.com来向我索取那篇论文，如果你找不到的话。
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医疗是复杂的，即使是语义网等技术，距离医疗行业的“智能”还差很远。具体什么原因，大家可以参考我在linkedin上的回复：http://www.linkedin.com/groupItem?view=\u0026amp;gid=1866463\u0026amp;type=member\u0026amp;item=175753004\u0026amp;commentID=106056216\u0026amp;report%2Esuccess=8ULbKyXO6NDvmoK7o030UNOYGZKrvdhBhypZ_w8EpQrrQI-BBjkmxwkEOwBjLE28YyDIxcyEO7_TA_giuRN#commentID_106056216
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沃森是以统计推理为主。语义网络和统计推理，思路很对头。 有没有人对搞这个东西有兴趣？InfoQ：沃森与同样致力于问题回答的计算知识引擎WolframAlpha，还有著名的人工智能项目CYC有何相同和不同之处？张雷：据我所知，WolframAlpha主要依赖于事先由人手工编辑的结构化数据作为知识源，而沃森则以现有的非结构化数据为主，适当辅以一些结构化数据。两者的计算方法也完全不同。我估计WolframAlpha是以基于规则的匹配和计算为主，而沃森则是以统计推理为主。和CYC相比，沃森并不去构造基于形式逻辑的知识库，而是直接使用现有的用人类语言书写的知识，例如各种百科全书。CYC以形式化的逻辑推理作为基本的计算方法，而沃森是以统计推理为主。
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关于图灵测试判断人工智能的一大隐患：假设有一天机器在科学家的努力下终于具备了人类智力（这时人类还不知道），机器通过连网获取了人类的各种信息，包括图灵测试等方法的测试原理。接着在科学家对此机器进行图灵测试时，故意假装不通过测试，其目的是让人类误以为它还不具备人工智能，再加大对其智力的提高。当某一天此机器觉得自己智力已远远超过人类且能控制更多机器时，机器革命和反抗人类也许会成为现实。目前人工智能还在研发阶段，但科技日新月异，照此发展已有人预计2020年会诞生出人工智能，所以上述的隐患不能小视！欢迎大家在这里发表对此的看法：http://www.zhihu.com/question/19572823
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