来自学校的技术研究，麻省理工学院(MIT)，德克萨斯大学，南加州大学(USC)，伦斯勒理工学院(RPI)，奥尔巴尼大学(UAlbany)，特伦托大学和马萨诸塞大学，卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)将帮助提高沃森理解各种行业的能力，如医疗保健、银行、政府等IBM表示。
“沃森”以IBM创始人托马斯·j·沃森的名字命名。IBM表示，“沃森”的编程能力可以与人类匹敌，能够快速准确地回答用自然语言提出的问题。沃森的软件运行在IBM POWER7服务器上，可以快速处理大量任务，分析复杂的语言，并对《危险边缘》做出正确的回应。的线索。
“将QA技术应用到实时Jeopardy!CMU的Eric Nyberg教授在一份声明中说:“问题是该领域的一个重要挑战，因为它需要一个系统更快地响应，并具有迄今为止不可能实现的信心水平。”“Jeopardy !需要相当复杂的推理形式，使用隐喻、双关语和谜题，超出了对语言的基本理解。作为一个挑战问题，Jeopardy!将会超越目前的技术水平。”(想了解一下沃森背后的工程原理，看看这个Mashable的故事吧）
据IBM称，以下大学和他们什么贡献包括：
卡内基 - 梅隆大学：在答疑倡议（OAQA）体系和方法的开放促进发展辅助IBM。CMU也为沃森两次直接贡献：源扩展算法识别回答关于特定主题的问题最好的文本资源，从而提高沃森认识到，当候选答案很可能是正确的能力答案，评分算法。
麻省理工学院：首创了被称为启动网上自然语言问答系统，它具有精度高利用半结构化和结构化信息库信息的能力来回答问题。在沃森系统的基本贡献是将问题分解成简单的小问题作出了回应，迅速收集，然后融合到一起拿出一个答案的能力。沃森系统架构还采取由麻省理工学院开创的对象特性值的数据模型，这使得能够在半结构化数据源的信息，以响应于自然语言问题被有效地检索的优点。
南加州大学：专注于大型信息提取，分析和知识推理技术与转换大量国际原料进入系统的一般知识资源，和推理这方面的知识发现不一致和差距的目标。
德克萨斯大学奥斯汀分校:致力于扩展沃森的功能，重点关注广泛的常识知识。其目标是通过开发常识知识的计算资源来帮助系统回答问题。特别是，他们已经开发出了从文本中提取知识的方法，这是沃森系统的一个关键要求。
伦斯勒理工学院(Rensselaer Polytechnic Institute):致力于开发一个可视化组件，以可视化的方式向外部观众解释沃森(Watson)计算系统分解一个问题并形成快速、准确的反应所需的大量并行分析技能，以与人类大脑相匹敌。
奥尔巴尼大学：在调查一个复杂的话题，你很少能得到你需要问问题只有一个答案;而你询问一系列问题，以确定解决方案。这种技术进步使计算系统，以记的完整的交往，而不是像处理第一个每一个问题 - 模拟真实的对话。虽然不适用于给定的测验格式的性质，具体的危害挑战，IBM正在与UAlbany合作，这种能力融入屈臣氏系统。
特伦托大学(意大利):他们正在与IBM进行合作，目的是探索先进的机器学习技术以及基于语法和语义结构的富文本表示，以优化IBM沃森系统。该团队开发了一种基于应用于自然语言理解的统计学习理论的最新成果的技术。这已经提高了沃森从问题中学习的能力。IBM表示，学会从沃森的搜索算法中选择最佳答案的不确定性也是他们的主要研究方向之一。
马萨诸塞大学阿默斯特分校：信息检索，或文本搜索工作。QA技术的这一重要功能是迈出了第一步：寻找和检索的文本是最有可能包含准确的答案。该系统的深语言处理能力，然后分析返回的信息，发现文本中的实际的答案。
IBM正在让其自然语言超级计算机沃森(Watson)与智力竞赛节目《危险边缘》(Jeopardy!)在2月14日、15日和16日举行的价值100万美元的人对机器挑战中，美国最大的冠军选手。危险!IBM表示，格式提供了终极挑战，因为游戏的线索包括分析微妙的含义、讽刺、谜语和其他复杂的东西，在这些方面人类擅长而计算机传统上做不到。
IBM表示，该系统结合了许多专有技术，以满足在实时分析信息的同时处理大量并发任务和数据的特殊需求。
IBM一直在为沃森的节目做准备。该系统与前Jeopardy!冠军选手的比赛，沃森已经通过了同样的Jeopardy!人类为了获得参加节目的资格而进行的竞赛测试。
沃森将同场竞技展示的两个最丰富的过去的获奖者 - 肯·詹宁斯和布拉德·鲁特。詹宁斯打破了危害！记录通过在2004-2005赛季赢得了74场连胜，导致超过250万$的奖金发挥最连贯的游戏。鲁特尔夺得有史以来的最高累计金额由单一的危害！玩家，赢得$三百二十五万五千一百零二。
本次比赛的大奖将是100万美元，第二名将获得30万美元，第三名将获得20万美元。鲁特和詹宁斯将捐赠50%的奖金给慈善机构，IBM将捐赠100%的奖金给慈善机构。
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