您说在沙滩上散步，准备展开生命里新的篇章，不过大家都能看穿您，至少有一部机器能做到。
IBM 院士，也是 Watson 副总裁兼首席技术官的 Rob High，周三在 GPU 技术大会上发表主题演讲时，展示了 IBM Watson 的认知计算技术能挖掘出特别常见的交友资料里的伤感和愤怒情绪，或是教导机器人在回应一个有趣的问题时，来上一段爆笑的舞蹈。
这只是 IBM 的 Watson 技术频频令人惊艳的最新例子。五年前，Watson 与两名《危险边缘》电视益智节目往届的冠军比赛，在赢得一百万美元奖金之际，即获得大众的注目。
NVIDIA 加速计算部门副总裁 Ian Buck 对四千多名听众介绍 High 时这么说：“我不知道机器能拿这一百万美元的奖金来做什么。不过从强化学习的角度来看，的确是强化了不少”。
应运而生
夺冠之后，IBM 将这项在电视智力竞赛节目中风靡全球的技术，变成多项医疗、法律、营销等领域专业人员所依赖的服务，凭借分析海量数据获得更深入的见解。
IBM 的 Rob High 解释 Watson 学习如何更好地了解与它互动的人。
这些例子都显示出机器如何通过更像人类的方式，学习如何思考、学习和反应，High 将此称为“认知计算”。随着我们四周的数据量不断增加，对于这项技术的要求更胜以往。
如今，每天会产生 2.5 艾字节（10 的 18 次方）的数据量，相当于 650 亿本《哈利·波特》小说；而到 2020 年，会增加超过两万倍，达到深不可测的 44 泽字节（10 的 21 次方）。
High 说这种信息过量的情况早就让医学界喘不过气，一名医生每个月只有五个小时能用来阅读最新的研究报告，但经过估算，医生们需要 160 小时才能读完。
High 说：“这并非学术上试着重建人类心智，我们是试着受到人类心智的启发，让计算机系统理解这些信息，传送到您的指尖上。”
但机器得通过就像是人类交流的方式与我们互动，才能提供人类所需的信息，High 解释说。
需要更强大的力量
这样做需要庞大的计算能力，High 觉得认知计算的任务很快便会吞食掉全球绝大部分的计算能力。“我们需要更快的处理速度、更强大的计算能力，”High 说。
IBM 为此在去年年底宣布 Watson 认知计算平台采用 NVIDIA Tesla K80 GPU 加速器，作为此平台的一部分，GPU 可增强 Watson 的自然语言处理能力和其他重要应用。
在认知计算需要更庞大计算资源的“攫取”阶段，也就是 Watson 获取信息并加以分类，以供日后使用时，GPU 最能派上用场。High 说使用 GPU 将训练时间加快了 8.5 倍。
High 说这些因素汇总起来，创造出新一代更能与人类交流，以及向人类学习的机器。
High 说：“我们觉得这是推动认知计算非常有发展潜力的领域，将人工智能技术与通过机器人来体现这两件事自然而然地联系起来。”