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摘要：在纽约市，IBM的沃森与两家医院合作，确认癌症患者的治疗方案。
纽约-IBM的沃森可能是最著名的赢家在游戏秀“危险但在曼哈顿的一个办公室里，这台著名的计算机的大脑正被用来应对更大的挑战，软件开发人员和商业客户可以查询这台著名的计算机，并观看它作为研究伙伴在从土地使用到医药等领域的工作演示。
房间的一面有显示墙，在中央和靠近窗户的地方有一个触摸屏。在最近的一个关于该机器如何处理搜索查询的演示中，“沃森体验领袖”雷切尔·利德尔（Rachel Liddell）使用中央触摸屏搜索了一系列的TED演讲。[超级智能机器：7机器人未来]
当她触摸屏幕查找有关人类心理学的讲座时，沃森创建了一组相关的主题，例如“教育”，触摸其中一个单词会生成在演讲中出现的更具体的主题。它看起来像是谷歌搜索，但Liddell说它的工作方式非常不同。
谷歌搜索使用的是与某些内容匹配的所谓标签。例如，一个TED演讲可能会被标记为“教育”一词，这意味着它将出现在搜索该词的过程中。
在沃森的案例中，TED演讲有一个文本。利德尔说，这意味着沃森可以通过简单地扫描文本来进行搜索，但还有更多的事情要做。沃森也能理解同义词，这对大多数计算机来说是很难做到的。
“沃森学习一个单词所关联的概念，”她告诉Live Science。
沃森之所以能做到这一点，是因为它是“经过训练”的——它使用一套机器学习算法来学习如何识别特定的单词和概念结合在一起。
在最近的一次IBM设备巡展中，Liddell展示了两个领域，这类机器学习可以提供帮助。其中一个在医学领域，
在曼哈顿，沃森与两家医院有联系，一家在泰国，另一家在印度，用来确认癌症患者的疗程。沃森自己并不诊断病人，但它确实提供了一定的可能性，医生的推荐要么是最好的选择，要么不是。利德尔说，沃森也可能提出替代方案，
，而这并不是医生的敲门砖。对于一个肿瘤学家来说，仅仅跟上肿瘤学的最新发现需要花费大量的时间进行研究，这对一个人来说是不现实的。即使是最有责任心的医生也会错过一些有用的东西，她说，
因此，当两个医院中的一个医生决定一个疗程（例如化疗）时，沃森可以把医学文献梳理一下，以研究癌症的类型，并利用其处理自然语言的能力，确保它涵盖了尽可能多的内容尽可能地接地。然后，这台机器可以通过分配概率来建议其他治疗 ... ，或者注意哪种治疗 ... 可能是最好的，Lidell说，
虽然Watson还没有诊断出病人，IBM已经对一个9岁男孩的脖子痛和发烧进行了测试，医生最初无法诊断。（该病例刊登在2013年出版的《 ... 》专栏上，标题是“像医生一样思考”）。据《 ... 》报道，这名男孩有几种可能的诊断，从单核细胞增多症到颈部脓肿，
根据医生掌握的信息，沃森能够将概率分配给各种疾病——有些比较常见，有些则不常见。沃森通过梳理医学文献，对男孩的症状进行匹配，并从中分配一个相对的概率进行评估。
“沃森基本上提出了假设，”利德尔说。
在《 ... 》详细报道的实际事件中，孩子患有一种罕见的儿童疾病，被称为Kawa
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