Watson Jeopardy!指的是2011年的一场竞赛，在这场竞赛中，IBM开发的沃森计算机系统（在DeepQA项目下研发）与Jeopardy!节目中最成功的两位冠军布拉德·鲁特和肯·詹宁斯对决。沃森赢得了这场两局比赛，获得了一等奖100万美元，并展示了在人工智能和自然语言处理方面的重大进步。该事件于2011年2月播出，标志着计算机理解和回答自然语言问题能力的一个里程碑。
沃森以IBM创始人兼首任首席执行官托马斯·J·沃森的名字命名，由首席研究员大卫·费鲁奇领导的研发团队构建。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（非结构化信息管理架构）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。该系统包含策略模块：一个根据置信度分数和对手分数计算Final Jeopardy下注金额；另一个使用贝叶斯规则，基于J! Archive的历史数据估计Daily Double的概率。如果发现Daily Double，下注金额由类似于TD-Gammon的两层神经网络计算，该网络由杰拉尔德·特索罗在20世纪90年代开发。参数通过针对人类参赛者的统计模型进行基准测试来调整。
硬件包括一组九十台IBM Power 750服务器，每台配备3.5 GHz POWER7八核处理器，每核四个线程，总计2,880个线程和16太字节内存。该系统每秒处理500千兆字节（相当于一百万本书），Linpack性能为80 TeraFLOPS，约为Top 500超级计算机列表门槛的一半。比赛期间所有内容都存储在内存中，因为硬盘访问速度太慢。
数据和知识来源
沃森的知识库包括百科全书、词典、同义词词典、新闻通讯文章和文学作品，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。越多算法独立得出相同答案，置信度就越高。沃森随后将潜在解决方案与数据库进行核对，以验证其合理性。
与人类选手的比较
与人类参赛者相比，沃森既有优势也有劣势。它缺乏上下文理解能力，而人类通常能更快地生成回答，尤其是对于简短线索。沃森被编程为在自信之前不抢答，但一旦准备好回答，它的反应时间更快，并且不受类别跳跃等心理战术的影响。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来决定是否发出信号。沃森的电子电路接收就绪信号并在抢答前评估置信度，这使其在速度上优于人类反应时间，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。
后续影响和商业应用
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进行肺癌治疗的利用管理决策。然而，Watson Health部门在商业上举步维艰。2022年，IBM剥离了Watson Health，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股价损失10%，亏损额是收益的四倍多，并导致大规模裁员。尽管遭遇这些挫折，Jeopardy!的胜利仍是AI历史上的里程碑，影响了后续在机器学习和大型语言模型方面的研究。