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　　“智能系統(tǒng)每天所產(chǎn)生的資料比美國所有圖書館的資料加起來還要多出8倍──而其中有85%都是非結(jié)構(gòu)化的，”IBM院士暨技術(shù)長及系統(tǒng)部門技術(shù)策略副總裁Jai Menon說。“目前的商業(yè)情報仍難以對所有非結(jié)構(gòu)化資料進(jìn)行分析并進(jìn)一步獲取價值，而Watson則是一個很好的例子，因?yàn)樗芸焖倩卮鹩嘘P(guān)非結(jié)構(gòu)化資料的問題。”

　　傳統(tǒng)的IT分析都執(zhí)行結(jié)構(gòu)化資料，透過數(shù)據(jù)庫整理所有資料，可以輕易地進(jìn)行搜索、排序，并使用知名的數(shù)學(xué)公式進(jìn)行分析。但Watson證實(shí)凌亂的、非結(jié)構(gòu)化的資料，也能借著巧妙制作分析優(yōu)勢，在最佳化的系統(tǒng)架構(gòu)上輕易地進(jìn)行搜索。

　　“針對金融市場的分析──如商品價格預(yù)測──是透過已知周期性模式進(jìn)行的。然而，要預(yù)測基礎(chǔ)設(shè)計的失效風(fēng)險，如水管究竟有多長，而最后這就是我們所說的非結(jié)構(gòu)化問題，”IBM研究中心工程師暨商業(yè)分析總監(jiān)Arun Hampapur說。

　　IBM最近運(yùn)用智能系統(tǒng)解決非結(jié)構(gòu)性問題的例子，主要是利用Watson為醫(yī)療保健、銀行和金融、零售、法律和政府監(jiān)控等領(lǐng)域建立自動化顧問。“我們每天都接到各行各業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人的電話，他們都希望Watson能展開更多新應(yīng)用，舉例來說，如何能更快速、更方便地訂機(jī)票等，”Hampapur說。

　　另一個例子，全美最大型的保健服務(wù)供貨商WellPoint公司最近宣布，將采用Watson所衍生的智能系統(tǒng)，透過從數(shù)百萬的醫(yī)療記錄、期刊文獻(xiàn)和最新醫(yī)學(xué)研究結(jié)果中，獲取和患者癥狀匹配的資料來簡化并加速醫(yī)療診斷。

　　Watson是以IBM所建構(gòu)的技術(shù)為基礎(chǔ)，這些技術(shù)是為了解決智能城市開發(fā)項(xiàng)目中非結(jié)構(gòu)化問題所開發(fā)的。IBM的探索行動是從運(yùn)用其傳統(tǒng)資中心分析的長處開始，而后不斷朝智能系統(tǒng)的方向進(jìn)行開發(fā)。這家公司不斷朝著可運(yùn)用嵌入式處理器本身進(jìn)行分析的邊緣連接網(wǎng)絡(luò)方向努力。Menon指出，芝加哥警察“在邊緣網(wǎng)絡(luò)使用了智能分析，能自動將保全攝影鏡頭轉(zhuǎn)向qiang響的方向，因此當(dāng)接到911報案電話時，他們已經(jīng)能夠獲得qiang枝口徑讀數(shù)和攝影鏡頭所轉(zhuǎn)向的方位等信息了。”

　　過去幾年內(nèi)，IBM已經(jīng)花費(fèi)超過150億美元，用于收購具備專業(yè)分析知識的公司，該公司希望為可融合來自多個感測輸入的智能系統(tǒng)，開發(fā)新一代的感知計算機(jī)(cognitive-computer)芯片。