Menos de uma década após a vitória do Deep Blue, a IBM atingiu outro marco quando revelou o IBM Watson® em 2004. O computador do tamanho de uma sala, em homenagem ao primeiro CEO da IBM, Thomas J. Watson Sr., consistia em 10 racks segurando 90 servidores, com com os servidores, com com os 90 servidores, com os servidores com 90 servidores, com com 90 servidores com 90 servidores, com com 90 servidores, com o Thomas J. Watson Sr. Um total de 2.880 núcleos de processador.
Watson fazia parte de uma nova geração de máquinas que podiam entender as perguntas colocadas na linguagem natural e as responder com precisão, ingerindo vastas quantidades de informações de fontes, como Wikipedia, Enciclopédias, Dicionários, textos religiosos, romances e peças. Equipado para encontrar e entender pistas, comparar possíveis respostas classificando sua precisão e responda –tudo em menos de três segundos-Watson estava pronto para outro desafio humano contra a máquina.
Em uma televisão Perigo! Concurso visto por milhões em fevereiro de 2011, Watson competiu em duas partidas contra os principais campeões de todos os tempos. Amarrado com um dos competidores no início da segunda partida, Watson fez história ao entrar na liderança e eventualmente ganhando US $ 77.147, que foi doado a várias instituições de caridade, superando US $ 24.000 de Ken Jennings e US $ 21.600 de Brad Rutter.
Nos anos seguintes, a IBM continuou a pressionar as capacidades da IA, desta vez com Projeto Debatero primeiro sistema de IA projetado para se envolver significativamente com os seres humanos em um debate. Em fevereiro de 2019, a IBM colocou o Debater do Projeto contra o Sr. Harish Natarajan, um dos principais debatedores profissionais do mundo, em um evento transmissão ao vivo mundialmente. O computador preparou o cenário de como as máquinas poderiam ajudar as empresas a tomar decisões no nível da empresa usando recursos como Análise de pontos -chaveprojetado para examinar grandes corpos de documentos complexos e produzir uma lista classificada de pontos -chave resumidos; Uma lista concisa e orientada a dados de informações sobre os usuários pode agir rapidamente.
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