1樓：盧毅luis
Watson 主要是 IBM DeepQ/A(Question Answer)專案的研究和發展的成果，你可以把它看出乙個專家系統，它的意義不僅僅是自然語言處理(NLP)的進步，還包括Information Retrieval, Machine Learning，因為除了「理解」問題，還要獲取問題的相應資訊，更要找到問題的答案
2樓：段維思
In my oponion, it is just an improvement of computation power and implementation. Not many interesting new ideas.
3樓：
watson 這此的獲勝不是自然語言處理理論上有什麼重大突破，而是長期積累的結果。可以說主要得益於機器速度的提高，儲存容量的提公升或者整體資訊處理能力的大幅攀公升，有更多的基於統計學習的方法可以得到應用（統計學習一向是比較依賴處理能力的）。當然除此之外也要做很多紮實細緻的工作，包括模型優化，訓練學習演算法優化等等。
其意義更多的是幫IBM建立品牌形象吧，對學術領域的影響很小
BTW ，現在一塊顯示卡 nvidia GTX 480 的浮點計算能力就是當年深藍系統的幾十倍
4樓：付濱
首先，還是要充分肯定watson的工作的。NLP（自然語言處理）的確是乙個很難的問題，縱然題目型別比較固定，容易掌握規律，還是有很多紮實工作需要做的。
或許下乙個里程碑是計算機圍棋，公認最難的人工智慧領域問題之一。或許在十年內能得到解決。
但是儘管如此，要使計算機能像人類一樣思考，無論從理論，還是實際上都比上面這些要難得多。可以說是一條看不見終點的道路。
5樓：無名小人
在我認為機械人能在某些方面做的比人好並不奇怪，如果設計這個程式的那些人，他們在某方面了解的足夠多，完全可以擊敗這方面的高手，機器可以記住的東西遠比人多，只要讓他記住足夠多的東西就可以，但是機器只是乙個機器，他只是乙個執行的東西，沒有任何的創造力。人類的偉大就在於創造力。
6樓：負二
乙個專家系統在某一領域擊敗人類，沒什麼了不起的。
修改：收回之前說的——IBM Watson的牛B之處在於它對自然語言的理解，它能直接「聽懂」人類的說的話，不借助任何輸入裝置，也不規範一定的格式，這的確了不起！
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