本文是Watson系列文章的下篇。介绍了认知计算的优点和不足。在具体应用中，Watson如何发挥作用。

Watson是人工智能、机器学习和自然语言技术的融合。不过它没有重蹈过去超级计算机的覆辙。它分解自然语言的问题，理解文本，之后分析研究结果和文章中可用信息，产生备选答案。它不做出决定，只提供参考答案。每一个问题都有一组答案，并伴有相关证据。比如，天空是什么颜色的?这是一个很简单的问题，但答案却很复杂。根据天气情况的不同，天空可能是蓝色、也可能是灰色和白色。Watson会尽力理解提出的问题，使用上千种算法，提供备选答案。

用户也需要智能系统。苹果手机中的Siri就是一款智能个人助手应用。人们希望计算机能够识别自然语言，响应复杂的问题。

Miller表示：“IBM，以及谷歌和苹果，都在把自然语言理解加入机器学习中。我们，作为人类，正在习惯与人工智能的机器进行交谈。”

Miller希望，最终基于Watson的应用能够惠及大众，而且不需要像现在Watson这样多的投入就能够打造出能够与人类对话的界面。

Watson不简单，也不便宜。Watson具有的机器学习的能力能够帮助自身不断完善。IBM与WellPoint的合作能够帮助Watson了解医疗政策，IBM的工程师会定义关键词，帮助Watson建立不同数据之间的关系。医疗工作人员和IBM工程师不断为Watson提供案例。比如让Watson学习鼻部手术，就需要为Watson提供相关方法、鼻子的构造和影响条件。之后需要建立包含所有变量的案例，变量就来自于输入Watson的案例。

情况会发生变化，因此这是一个流动的过程。Bigham表示，IBM可以在几周之内教会Watson新的东西。这是很重要的时间和金钱的投入，但WellPoint承担着开发商业应用的重任，它需要为其他医疗公司提供可用的应用。

Bigham表示，Watson还要经历漫长的学习过程，这可能也是认知计算没有风行的原因。Miller认为，还有很多微妙的东西。

Miller表示：“通常，像Watson这样的解决方案属于“新兴技术”，通过Watson搭建业务计划、进行投资的流程才逐渐明了。”认知计算这样的尖端技术不能简单的用ROI来衡量，它正处于初起阶段。

其他公司也在使用其他形式的认知计算技术。美国Enterra公司开发了一个认知计算平台，融合了大数据和人工智能，期望在供应链和消费市场领域提供业务洞察力。谷歌、Facebook和Yahoo最近也在通过聘请人工智能研究人员，或者收购初创企业，增强机器学习能力。美国NuLogix实验室也通过使用认知信息管理命令(一种复杂的事件处理技术)开发了一个农业智能平台，帮助提高食物供应，会从印度开始应用。

认知信息管理命令

NuLogix实验室采用的认知信息管理命令是由路易斯安那州立大学开发的，它能够深入到复杂事件和行为，快速适应变化的环境。印度的应用主要关注某种农作物产量的提升，平台通过传感器收集地面活动的数据，综合程序再结合环境的变化，实时重新配置任务。这种农业应用为科学家提供了智能化的帮助，科学家可以用它指导试验，提供决策支持。

该技术也可以应用到其他产业。英国石油公司向路易斯安那州立大学捐赠了25万美金，希望其为自己开发一个技术原型，可以预防石油泄漏。

认知信息管理命令融合了不同的流数据，比如文本和视频，创建了交互式的感知、检查和虚拟化系统，提供实时监测和分析。一旦数据类型发生变化，比如气温和设备压力等，它就会发出警报，提醒位于弗罗里达国际大学的计算机科学专家，以及共同开发该技术的首席科学家。对监测环境变化而言，它不是第一项技术，异常环境管理应用也能实现。但后者只是传输信息，认知信息管理命令不仅发出警报，还能重新配置资源，以应对突发情况。

路易斯安那州立大学计算机科学部门助理教授Supratik Mukhopadhyay同时也是该技术的联合开发者，他表示：“认知信息管理的优点之一在于你不需要写程序，你只需要告诉计算机你的需求，它就可以自动编写程序，并实时解决问题。”

永远是人在做决定

虽然认知信息管理和Watson通过不同的方法理解复杂事件，但都能像人脑一样响应、学习、采取措施。

这些认知计算不能做的是风险分析，包括文化、环境、人文和义务等因素。

壳牌石油公司正在构建大数据系统，寻求各种人工智能产品，但机器学习也有自己的局限性。比如预测软件会建议在中东购买石油，但当地的领导人可能面临下台的风险，这是决策时必须考虑的因素。壳牌公司的首席科学家Jose Bravo表示：“你必须能够分析风险。如果你能预测未来，那最好了，但你不能。一旦你做出灾难性的决定，你不可能让机器承担责任。”

这也是为什么认知性机器中一定要有人力因素。在WellPoint，是人最终选择是否接受Watson的推荐。Watson的价值在于处理速度、效率、合规性和回答医生的问题。在医生的办公室里，用户可以在浏览器中输入自然语言问题，不需要等待，即可可以获取答案。而且Watson会变得越来越智能，会在不同概念之间建立联系。

调研机构Opus的Miller认为，随着时间的发展，认知计算会走向大众，它的成本会更低，易用性会更好。所以Watson和其他人工智能系统不会重蹈过去人工智能的覆辙。它将带来下一场变革。