Watson 已死。IBM 的赢得《危险边缘》冠军的计算机，其计算能力曾驻留在定制服务器集群中，该集群的体积与一间主卧室相当，如今已不复存在。
但 Watson 有后代。它们也叫 Watson，而且数量众多。其中一些 Watson 将成长为医学专家。另一些 Watson 将成为健康和保健教练，激励人类变得更好。还有一些 Watson 将努力成为最出色、最细心的个人购物者。最后这些 Watson 可能无法理解你脑海中浮现出的悲伤的伸缩喇叭声。但如果你解释给它们听，它们也许会明白。
也许我应该解释一下。
IBM 今天宣布已向开发者开放 Watson，包括提供 API（或应用程序编程接口）和工具，用于将认知计算融入现有软件。Watson 在 2011 年在电视上所做的事情——凭借其百科全书式的知识和快速的响应时间击败了两名智力竞赛冠军——以及它现在正在为癌症研究人员所做的事情，扫描海量的医学记录和期刊论文，真正阅读和理解文本，而不是仅仅根据关键词收集摘录，现在都可以为任何愿意购买访问权限的人提供。
到目前为止，IBM 提供的基于 API 的应用程序示例，从商业角度来看比技术角度更有趣。Welltok 的 CafeWell Concierge 应用程序将创建个性化的“智能健康计划”，帮助用户管理特定疾病，并为良好的饮食、运动和其他行为提供奖励。Fluid Retail 的 Fluid Expert Personal Shopper 将充当在线销售助理，通过文本和语音与客户互动。该应用程序可以有效地与客户就其去向、计划的活动类型进行聊天，然后调出相关的产品、评论和建议。与 WellTok 的教练一样，Fluid 的购物者也在了解其服务的特定个人，并在过程中应用这些知识。
然而，比这些应用程序更令人兴奋的是它们之所以成为可能的原因。Watson 不是像机器那样学习，在严格定义的规则和接口内收集和重述数据。例如，它不需要你填写问卷然后自己浏览搜索结果。你正在与它交谈——无论是通过语音还是文本——它正在建立逻辑联系，并得出结论，然后以人类使用的那种对话式语言呈现出来。
这种方法被称为认知计算，这可能听起来像又一个营销术语，用来夸大所谓的智能软件。但 Watson 是真实的：一种会学习的软件。“我根本没有对其进行编程，”IBM Watson 副总裁 John Gordon 说。“我向它提供信息，给它练习题，然后我给它打分。Watson 会自己找出如何从错误中学习。”
Gordon 将 Watson 的训练过程比作帮助他的孩子做作业。他不是深入研究代码来升级和改进系统理解和与人互动能力，而是给它数据，有时还会讨论数据，Watson 就会变得更好。这种类似人类的学习能力既适用于其语言和交互算法，也适用于其书本知识——它可以吸收大约一百万本书的内容。
总的来说，这与当年程序员开发那个与特定、房间大小硬件绑定的赢得《危险边缘》冠军的 Watson 版本没有区别。但如今的 Watson living 在一个在线可访问的 IBM Power 服务器中——Gordon 说，其大小大约相当于三个披萨盒——并且可以同时与多个用户互动，而不是只有一个。现在，该系统的大部分计算都发生在云端，并且根据接入它的应用程序的不同，帮助你在 TheNorthFace.com（Fluid 宣布的唯一合作伙伴）购物的 Watson，或者告诉你如何应对慢性病的 Watson，将与帮助所有其他人的其他 Watson 本质上是不同的。这就是为什么赢得《危险边缘》冠军的 Watson 已死。它的后代，一支拥有自己独特且不断演变的知识库的 Watson 大军，万岁。它更像是一种新型智能计算机，而不是一个单一的平台。
为了回答那个显而易见的“机器人恐惧症”问题：“我们没有一个超级 Watson，它知道所有计算机输入给它的所有信息，”Gordon 说。那些单独的 Watson 以及它们收集的数据——其中很多将是高度个人化的——的去向由开发者决定。在某些情况下，IBM 会向合作伙伴征求反馈，以帮助训练其核心交互算法。因此，人类与 Watson 互动越多，其本地化迭代就一定会变得越智能，其认知功能也就可能越好。
IBM 不会猜测希望从 Watson 驱动的开发者那里看到什么样的颠覆性能力。但无论你如何解读这个消息，将其视为即将到来的奇点又一个迹象，还是对优柔寡断的 North Face 顾客的绝佳消息，显而易见的是，认知计算不仅仅是存在。在后 Watson-API 时代，它无处不在。
