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在 IBM 的人工智能沃森于 2011 年在 Jeopardy! 中擊敗人類冠軍 Brad Rutter 和 Ken Jennings 之后，它并沒有依靠贏得 77147 美元獎金過活。和微軟的小娜與蘋果的 Siri 不同，沃森的父母 IBM 并不愿意讓它免費在自家吃住，所以沃森在醫療保健領域找了一個工作——通過提供治療建議幫助健康保險公司 Wellpoint 和醫生。
自那以后，加上后面跟進的超過 10 億美元投資，沃森學會的技能越來越多，工作能力也越來越強。通過機器學習、自然語言處理以及其它各種技術的結合，沃森正為多種領域的許多不同類型的公司提供幫助：除了醫療保健，沃森還在時尚、酒店、視頻、游戲、零售、金融服務和獸醫學等領域嶄露了頭角。
其最新的工作甚至已經涉足到了保護計算機免受其同類的傷害。本周二，IBM 公布了用于網絡安全的沃森計劃——一個基于云的服務，而非配置在企業控制的私有主機上。
今年秋天，在八所大學的研究人員的協助下，沃森將開始學習識別網絡安全威脅，以望其認知能力能幫助識別惡意代碼和制定減損策略。其訓練數據的核心將來自 IBM 的 X-Force 研究庫，該庫中包含了 800 萬條垃圾郵件和網絡釣魚攻擊的數據，還有超過 10 萬個漏洞。
IBM 相信沃森理解非結構化數據的能力使其非常適合惡意軟件搜索。該公司說互聯網上 80% 的數據都是非結構化的，而典型的組織只能利用其中的 8%。鑒于人工智能已經在欺詐檢測中發揮了相當大的作用，所以沃森向網絡安全的進軍實際上也并不令人驚訝。
IBM 安全部門總經理 Marc van Zadelhoff 將沃森看作是網絡安全人才匱乏的一個答案，他在一份聲明中說：“即使該行業能在 2020 年之前填補上安全領域的大約 150 萬個空缺崗位，我們仍在安全領域面臨技能的危機。”
所以可以說機器人正在搶占工作崗位。但這可能是最好的，因為正如 IBM 所說：每月處理超過 15000 分安全文件是相當繁瑣的。與此同時，沃森還可以享受免費勞力的好處：其訓練工作將由參與這一項目的八所大學的學生提供。
下面我們通過部分應用案例對沃森已經涉足并產生了收益的領域進行了盤點，快來看看你是不是已經成為了沃森的同行。
沃森為時裝公司 Marchesa 設計該公司所謂的認知禮服（cognitive dress）提供設計建議。 Marchesa 的設計團隊告訴沃森他們想傳達怎樣的情緒，而沃森則反饋色調和面料建議。IBM 的人工智能還通過社會渠道識別該時裝所表達的情緒，并使用那些數據調節服裝上安裝的 LED 的亮度。
今年三月，希爾頓全球酒店集團推出了名為 Connie 的機器人門房（得名于該連鎖酒店的創始人），而該機器人正是由沃森驅動。Connie 使用沃森 API 回答關于附近的景點和酒店相關服務的問題。
Bear Naked 向客戶提供了創造自己的燕麥配方的機會。為了防止客戶被成千上萬提供給他們的潛在成分組合淹沒，該公司便聘請了沃森。該人工智能系統被稱為大廚沃森（Chef Watson），它可以向用戶已經選擇的配方提供補充建議。
要與可可/腰果油的基礎混合，沃森可能會推薦山核桃、核桃和菠蘿塊，而不會建議椒鹽脆餅位、薰衣草和凍干蘑菇。
IBM 在“沃森健康”的巨額投入有目共睹，而在癌癥、糖尿病等醫療領域，沃森也在努力向前邁進；并也已經產出了一些有經濟價值的應用。比如Welltok 公司開發了一款集成了沃森服務的應用 CaféWell Concierge，該應用可讓使用者管理自己的醫療保健和福利。而沃森在其中可以幫助該軟件理解自然語言和提供個性化的健康相關建議。
沃森為一些動物提供醫療保健服務。通過來自 LifeLearn 公司的獸醫應用 Sofie，沃森可以幫助獸醫詢問問題和接收關于動物保健與治療的答案。
Edge Up Sports 與 IBM 團隊合作為足球運動帶來了分析能力。通過沃森的 API，該公司的應用可以分析關于足球及運動員的巨量數據，從而讓使用此服務的球隊能獲得更好的訓練和比賽策略。
2015 年 11 月推出的沃森 Trend 應用可以為消費者提供對流行產品的分析見解。通過分析網絡上的數百萬條對話，沃森 Trend 可以識別出最流行最時尚的 100 種產品，涉及范圍包括消費電子、玩具和健康/健身。
IBM 與多個行業合作開發了名叫 Expert Storybooks 的數據發現模型。通過與沃森的結合，這些模型能夠分析很多相關聯的數據，比如天氣對啤酒銷量的影響。如果你是賣啤酒的人，這樣的數據必定很有價值。
對于十項全能的Watson ，上海元趣CEO兼首席科學家、擬腦機器人之父吳義堅總結：
“IBM Watson的核心是“知識淵博”，也就是具有海量的各個行業的知識庫，在此基礎上基于自然語言處理和機器學習，提供信息服務和決策輔助。它的人工智能體現在大數據的分析、挖掘和決策上，其目標是打造一個全能型的行業知識庫平臺，讓更多的第三方開發者給它提供數據，調用它的引擎為用戶提供服務。”
via informationweek
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