Watson Jeopardy! 指的是2011年的一场竞赛，在这场竞赛中，IBM的沃森计算机系统（在DeepQA项目下开发）与Jeopardy! 最成功的两位冠军布拉德·鲁特和肯·詹宁斯对决。沃森赢得了两场比赛，获得了100万美元的一等奖，并展示了在人工智能和自然语言处理方面的显著进步。该赛事于2011年2月播出，标志着计算机在理解和回答自然语言问题能力上的一个里程碑。
沃森以IBM创始人兼首任CEO托马斯·J·沃森的名字命名，由首席研究员戴维·费鲁奇领导的团队构建。该系统旨在通过结合多种AI技术来回答开放领域的问题，包括信息检索、知识表示、自动推理和机器学习。与后来的深度学习系统不同，沃森的架构依赖于数百种并行算法，而非深度神经网络。
系统架构
沃森的软件基于IBM的DeepQA框架和Apache UIMA（非结构化信息管理体系结构）构建。它使用Java、C++和Prolog编写，运行在SUSE Linux Enterprise Server 11上，并采用Apache Hadoop进行分布式计算。系统包含策略模块：一个根据置信度和对手得分计算Final Jeopardy! 赌注；另一个使用贝叶斯规则，基于J! Archive的历史数据估算Daily Double的概率。如果发现Daily Double，赌注由类似于TD-Gammon（由杰拉尔德·特索罗在1990年代开发）的双层神经网络计算。参数通过对照人类选手的统计模型进行基准测试来调整。
硬件方面，沃森由90台IBM Power 750服务器组成集群，每台配备3.5 GHz的POWER8核处理器，每核四线程，总计2880个线程和16 TB内存。系统每秒处理500 GB数据（相当于一百万本书），Linpack性能达到80 TeraFLOPS，约为Top 500超级计算机列表门槛的一半。所有内容在游戏期间存储在内存中，因为硬盘访问速度太慢。
数据与知识来源
沃森的知识库包括百科全书、词典、叙词表、新闻文章和文学作品，以及结构化数据库和本体，如DBpedia、WordNet和YAGO。IBM提供了数百万份文档供沃森构建知识。系统将问题解析为关键词和句子片段，然后同时执行数百种语言分析算法。独立算法越多地收敛到同一答案，置信度就越高。随后，沃森会对照数据库检查潜在答案，以验证其合理性。
与人类选手的比较
沃森与人类选手相比既有优势也有劣势。它缺乏上下文理解能力，而人类在回答短线索时通常更快。沃森被编程为在确信答案前不抢答，但一旦准备好回答，其反应速度更快，且不受心理战术（如类别跳跃）影响。在20场模拟比赛中，人类利用沃森处理线索所需的六到七秒时间来决定是否抢答。沃森的电子电路在收到就绪信号后立即评估置信度并抢答，这使其在反应时间上优于人类，除非人类预判了信号。沃森的语音由演员杰夫·伍德曼的录音合成，用于IBM的文本转语音程序。
后续影响与商业应用
2013年2月，IBM宣布了沃森的首个商业应用：与WellPoint（现为Elevance Health）合作，在纪念斯隆·凯特琳癌症中心用于肺癌治疗的利用管理决策。然而，沃森健康部门在商业上遭遇困难。2022年，IBM剥离了沃森健康，将其分拆为Merative，并以10亿美元出售给Francisco Partners，而IBM此前已投入40亿美元进行开发。到2023年，沃森已使IBM损失了10%的市值，亏损额是投入的四倍多，并导致大规模裁员。尽管如此，Jeopardy! 的胜利仍是人工智能历史上的一个里程碑，影响了后续在机器学习和大型语言模型方面的研究。