今天上午11:30，IBM超级电脑沃森的中国团队专家、IBM中国研究院资深经理潘越做客新浪《微访谈·微观科技》，与网友交流在上周人机大战中战胜人类的超级电脑沃森(Watson)的背后故事。潘越表示，IBM中国研究院前后有六位同事参与沃森项目，由他们组成中国团队对用结构化数据回答问题、排除“愚蠢”的答案，以及两阶段学习方面做出了贡献。
IBM超级电脑沃森的中国团队专家、IBM中国研究院资深经理潘越
对于网友有关超级电脑超越人类智慧的担心，潘越表示，目前机器只是在某些特定领域表现出和人类可比的智力水平，还有很多领域机器还差得很远，因此不必担心。潘越还表示，目前沃森使用了机器学习的技术，已经具有一定的学习能力；不过这个学习还是有指导的，完全的自学习能力还有待进一步研究和开发。
上周，IBM超级电脑“沃森”(Watson)在美国最受欢迎的智力竞猜电视节目《危险边缘》中以绝对优势击败了两名人类选手。沃森最终答题总成绩高达 77147分，远高于两位人类选手21600分和 24000分的成绩。这也成为继1997年超级电脑深蓝战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫后的又一次人机大战。
以下为今天微博访谈问答实录：
徐英钟 ：CRL(IBM的中国研究院)有多少人参与这个项目
潘越：CRL(IBM的中国研究院)前后有六位同事参与Watson项目
Naiyin_Tan ：请问沃森是用什么计算机语言开发的？其中中国团队都做了哪些贡献？沃森将来的发展方向是什么？
潘越：沃森用Java, C/C++, Prolog语言开发，中国团队对用结构化数据回答问题、排除“愚蠢”的答案，以及两阶段学习方面做出了贡献。沃森将来会在各个行业应用。
张结魁 ：项目涉及的关键技术有哪些？会对这些研究领域产生怎样的影响？
潘越：项目用到的关键技术包括自然语言处理、搜索、机器学习等。
dogstar ：看到很多媒体说沃森的技术可用于医疗方面，他到底可以怎样在医疗方面服务于人？
潘越：医生们需要研究大量的数据来提高诊断和治疗效果，但是现在医学数据的数量之多已经超出了人类能够有效 处理的能力范围。为了了解病人的情况，他们还需要提出复杂的问题并且做出高度结构化的推论。因此，大约15%的诊断都是不准确的或者不全面的。沃森可以为 医生提供帮助，把问答集成到日常决策流程中。
郭晓光 ：每次有电脑战胜人脑的事发生，都会有担忧“终结者”之类的问题，您怎么看这种反应？
潘越：沃森的技术和个人电脑、互联网、搜索引擎的技术一样，对人类更多的是帮助。 实际上，我们人工智能研究做的越深入，对于人类大脑的能力就越感到敬畏。
李波Energy ：电脑沃森在今后何去何从？是否在商业领域有很好的前景？
潘越：目前看来，沃森计划能在以下行业领域有所应用：电子、能源与电力、政府、卫生保健、保险、石油天然气、零售、通信、交通、银行与金融市场。
四正 ：请问关于沃森的系统结构，比如架构、指令集之类的资料，哪里能查到？
潘越：沃森系统使用了 UIMA 为基本框架，系统为松散的Cluster，使用的是Power7芯片。我们后续会在IBM R&D Journal上发表关于软件架构的论文。谢谢张雷帮忙解答。
飞象网陈翔 ：看到人机智力问答的结果，内心感觉其实很复杂，机器肯定在很多方面比人类强，但人类的某些方面也是机器无法超越的，发展人机对抗究竟是希望发展人类能力强的那部分还是希望利用机器来替代某些机器更擅长的工作呢？真担心有一天因为机器，人的感官，思维越来越局限～
潘越：随着社会的进步也包括技术的进步，人类自身的发展也很快啊 ~~ 我的女儿学的东西比我小时候就多很多阿。 还是那句话，我们对人工智能越了解，对人类大脑就越敬畏。