使用基于规则的方法来扩展Watson NLU的输出(这种方法的解释参见代码模式Extend Watson text Classification [3])。基于规则的方法不需要训练文档或训练工作。...使用Watson NLU提取实体之间的关系。 使用基于规则的方法来扩展Watson NLU的输出(这种方法的解释参见代码模式Watson Document Correlation[4])。...基于规则的方法不需要训练文档或训练工作。算法将配置文件作为输入，而此文件需要由领域专家配置。 两全其美的方法--同时使用基于训练和规则的方法从文档中提取知识。...清理数据[3]模式以从文档中提取实体 使用Watson Document Correlation[4]模式提取实体之间的关系 从提取的知识中建立一个知识图谱。...以及将Watson NLU的实时分析结果与主题专家或领域专家定义的规则的结果相结合的策略。 此代码模式旨在帮助开发人员、数据科学家为非结构化数据提供结构。
其客户通过IBM Cloud使用Watson Media的服务，扩展其视频资产价值。以下是一些IBM Watson的认知功能可以提高流媒体各个方面影响和效率的方法： 1....通过利用丰富的元数据，IBM Watson Media加快了这一过程，使得视频更加易于搜索，从而使编辑人员能够更快地发现和使用现有的内容资产。 2....在美国网球公开赛中，IBM Watson Media帮助视频编辑者快速地打包和分发精彩片段。认知技术可以根据选手移动，比赛数据和人群噪声自动识别令人兴奋的时刻。...这个事件标志着IBM Watson Media正式启动，这是一个利用Watson领先的人工智能功能来满足广播公司和观众未来需求的新业务部门。Watson使用认知亮点剪辑技术观看并分析视频。...各国在对语言和色情内容的处理方面有不同的规则，这对于在全球范围内联合播出节目的网络而言是一个挑战。确保每个片段符合当地标准是个需要消耗大量时间的任务。
使用文本分析和深度学习进行风险控制 关键用例类别之一是使现有风险控制合理化：挑战在于现有风险控制的开发方式可能存在许多历史方面。例如，一些风险控制可以通过复制其他现有控制并进行最少的修改来构建。...最好的消息是，借助 Transformers 等当代 AI 模型的功能以及附加的实用规则，这种提出正确问题的技术成为一种有效机制，可以在 AI 的帮助下由一个小团队控制大量控制描述。...在这个用例中，我们使用监督机器学习通过使用来自特定团队的现有标记集将控件分类扩展到整个控件集，即使用机器学习完成知识转移，而不是耗时的人员培训。...第二个组件是内容分析：当通过机器学习模型丰富数据时，Watson Discovery 内容挖掘可用于在丰富的内容中找到洞察力 Content Analysis with Watson Discovery...访问我们的加速器目录，了解有关认知控制加速器的更多信息。如果您有兴趣了解有关认知风险控制和 AI 技术的更多信息，请随时与 IBM Data Science and AI Elite Team 联系。
AiTechYun 编辑：xiaoshan.xiang 今天，IBM推出了沃森助手，这是一项针对公司的新服务，旨在为他们的产品构建语音激活的虚拟助理。想让酒店的房间记住客人对空调的偏好吗?...就是没有沃森动画世界，也没有OK Watson这样的词——公司可以添加自己的标签，而不是为亚马逊(Amazon)或苹果(Apple)打广告。...任何使用谷歌助理或Alexa的人都知道这些产品参差不齐，所以我们为什么会期望那些没有专业知识的公司在调整已有的服务时能做得更好呢?...沃森助手是由现有IBM产品：Watson Conversation和Watson Virtual Agent以及该公司的语言和会话分析API所挑选出来的。
语义网络的表达能力还是很强的，即一阶谓词逻辑可以表达的知识都可以用语义网络来表达。 3. 语义网络可以有逻辑推理能力，而推理可以通过规则来实现，也可以通过父子节点的继承实现。...图4 公安情报分析 四、反欺诈情报分析 通过融合来自不同数据源的信息构成知识图谱，同时引入领域专家建立业务专家规则。我们通过数据不一致性检测，利用绘制出的知识图谱可以识别潜在的欺诈风险。...六、面向知识图谱的智能问答 最近几年，问答（Question answering）重新受到广泛的关注，主要原因还是因为有IBM Watson的出现（见The AI Behind Watson - The...Watson虽然号称可以做很多领域（比如说法律有ROSS ROSS and Watson tackle the law - Watson），但是事实上，Watson最早提出的时候只是为智力竞赛节目Jeopardy...IBM Watson系统架构见下图（图7）。 图7 IBM Watson系统架构 IBM Watson系统被神化成可以在任何领域适用，导致只要做问答相关项目，都容易被挑战跟Watson有什么差异。
年前后，美国匹兹堡大学的研究人员开始从事这一领域的研究，当时研究人员使用的主要方法是从医学教科书和医学文献里提取医学规则，规则被表达成 “if-then”的形式逻辑。...MYCIN也主要是 if-then规则库，但是后来if-then规则库有了一个响亮的新名号，叫“专家系统Expert System”。 If-then规则，非黑即白，泾渭分明。...这个课题组最著名的成就，是2011年参加了美国知识问答电视竞赛，Jeopardy，并战胜了人类选手。 这场比赛非常重要，它事实上宣告了AI人工智能应用时代的到来，是人工智能史上重大的里程碑事件。...而先前从医学文献中提取规则的方法，是演绎法。IBM Watson改变了人工智能医疗所使用的方法论。 近代科学的历史说明，方法论的改变很可能带来翻天覆地的变化。...因此，IBM Watson从海量病历中提炼临床诊断经验，而不是从医学文献中摘抄并推理医学规则，这是方法论的变革。IBM Watson引领认知革命，这句赞誉，并不过分。
AiTechYun 编辑：nanan 周一晚些时候，苹果和IBM宣布扩大现有合作伙伴关系，允许客户通过苹果的Core ML和IBM的Watson（沃森）技术推出先进的应用内机器学习能力。...据苹果公司称，该项目名为“Watson Services for Core ML”，其允许员工使用配备的MobileFirst应用程序来分析图像，对视觉内容进行分类，并使用Watson服务来训练模型。...将Watson技术集成到iOS中是一个相当简单的工作流程。客户首先使用Watson构建机器学习模型，Watson可以访问非现场数据存储库 。...Watson时，你可以将其反馈到训练机器学习模型，并使其变得更好。”...2016年，IBM将Watson技术加入到此项计划中，允许客户可以访问自然语言处理和Watson对话等内部API。今天的机器学习能力是这些努力的延伸。
它里面很大一部分就是说用到了一些很多绘画领域的知识，比如说认得五官大概比例是多少，胳膊多长，什么在上面什么在下面，给机器人做一些规则。...当时的数据可用性，实际上当时的人工智能局限于一些少量的专业人士的知识，以及知识在他们那儿的沉淀和收集。专家他们只是采用少量的数据，所以他们收集对于一些复杂处理可能有很大的限度。...WATSON留学生当时去美国的时候看了这个游戏不太懂，可能是知识背景不够，学的都是文化和知识背景。它这个比赛是三天，WATSON第一天打成平手了。...有一点我们可以做，比如说我们的老师，比如是医生，比如说WATSON比赛里面有很多知识在里面，计算机如果能够理解，找到数据洞察，能够跟人交互，这方面是它的作用。所以我们觉得这是认知时代。...但我们用现有的计算做起来很难。 IBM几年前跟美国的一个超算中心，当时说人脑是100 billion，这个机器感觉上可以做这样的一些工作，可是你知道它的功率有多大？
IBM 重点向医疗保健、零售和金融等行业宣传 Watson 的多种功能，因为它已经在这些行业积累了大量专业知识。IBM 的许多客户正利用 Watson 支持的虚拟助手处理客户支持业务。...我们在特定领域拥有更深厚的知识储备。其次是发现，比如怎样搜索基因序列或临床试验，或者学习税法。然后，学习规则，这对合规、审计和反洗钱工作至关重要。...Watson 正在学习这些知识，并将其应用到一系列应用中，有些应用来自 IBM，有些则是第三方应用。Watson 为什么能够不断成长？因为这些领域在成长。...McLaughlin：IBM 投放了一则 Watson 广告，让 Watson 像人类一样与名人展开了简短对话。如果你们希望向企业推广 Watson，那为什么投放这样的广告呢？...但我想说的是，全球还有很多人关注的是垂直领域和专业知识，而这正是 IBM 的长期优势所在，我们也是采用这样的方式设计出了我们的人工智能。这是两种不同的设计思路，但都很重要。
抽象（Abstraction）是一个概念过程，通过抽象从一般规则和概念中衍生出具体例子的使用和分类。...知识（Knowledge）：呈现有关世界的知识的能力（理解世界上存在某些物体，事件和状态；理解这些要素具有属性；以及理解这些要素可以分类）。...领域专家：涉及基于复杂知识体系的推理问题 包括基于学习法律、金融等知识体系的任务，然后构想在该领域中机器可以模仿专家的过程。 2....如果了解过 IBM Watson 的架构，你可以看到 Watson 的方案带来了专家系统愿景。当然，相同的想法如今可以在 Watson 身上独立实现。 11....现有的解决方案或可用的系统仍然不完美，或不能满足终端用户的需求。
不同于现有搜索引擎，问答系统是信息服务的一种高级形式，系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表，而是精准的自然语言答案。...上述过程涉及词法分析、句法分析、语义分析、信息检索、逻辑推理、知识工程、语言生成等多项关键技术。伴随着互联网和大数据的飞速发展，现有研究趋向于开放域、面向开放类型问题 的自动问答。...面对大规模、开放域的问答场景，如何自动进行规则学习，如何解决规则冲突仍然是亟待解决的难点问题。...2011 年，IBM 研发的问答机器人 Watson在美国智力竞赛节目《危险边缘 Jeopardy!》中战胜人类选手，成为问答系统发展的一个里程碑。...Watson 的技术优势大致可以分为以下三个方面： 强大的硬件平台：包括 90 台 IBM 服务器，分布式计算环境； 强大的知识资源：存储了大约 2 亿页的图书、新闻、电影剧本、辞海、文选和《世界图书百科全书
对于许多问题，研究人员得出结论，计算机必须获得大量的知识才能“聪明”。因此，他们引入了“专家系统”，计算机程序结合专家提供的规则，以解决问题，如医疗诊断，通过提出一系列问题。...如果疾病没有被正确诊断，专家添加额外的问题/规则来缩小诊断范围。经典AI系统针对特定问题高度优化。 IBM的Watson可以被视为经典AI系统的现代版本。它专注于在特定问题上进而创建一个复杂的知识库。...尽管Watson不依赖于编码规则，但它需要专家的密切参与来提供数据并评估其性能。经典AI已经解决了一些明确定义的问题，但受限于它无法自己学习，以及需要为个别问题创建具体的解决方案。...从那时起，神经科学家已经学习了很多关于神经解剖和生理学知识，但是ANN的基本设计变化很小。因此，尽管命名神经网络，ANN的设计与真实神经元很少有共同点。...SDR不是可以添加到现有机器学习技术的东西;他们更像是一切依赖的基础。其他基本属性包括记忆，主要是一系列模式，这种行为是所有学习的重要组成部分，而且学习必须是连续的。
在IBM的设想中，Watson的记忆库掌握着各种罕见疾病的知识，可以在几秒内就解决一个棘手的病例。如果Watson能够将这种即时专业知识带到世界各地的医院和诊所，人工智能似乎可以减少诊断错误。...用软件对人类医生专业知识进行编码是一件非常困难的事情。正如全世界所看到的，IBM已经在市场上学到了这些痛苦的教训。...2011年Watson在知识问答上的胜利，证明了它在NLP方面的卓越表现。为了玩这个游戏，它必须解析复杂的文字游戏线索，搜索大量的文本数据库，找到并确定最好的答案。...从2011年开始，Kelly就负责指导Watson研究，现在他还负责对Watson Health的直接监督。...与现有医疗体系标准不符 Watson无法从医疗文献中新的病历事件提取出自己的见解，这只是它失败的第一步。研究人员还发现，它也无法像预期的那样从患者的电子健康记录中挖掘信息。
作者：Melanie Mitchell 机器之心编译 编辑：小舟、张倩 关于 GPT-3 等大规模语言模型能否理解人类语言，人们一直存在分歧。...十年前，IBM 的 Watson 获得了答题节目《Jeopardy!》的冠军，当时 IBM 宣称：「Watson 能够理解自然语言的所有歧义和复杂性。」...结果就像 Watson 一样，这种方法是徒劳的，人们不可能归纳出理解文本所需的所有事实、规则和假设。...以上这些都是我们人类认为理所当然的知识，但这些知识并没有内嵌在机器中，也不可能被明确地写在任何语言模型的训练文本中。...一些认知科学家认为，在学习和理解语言方面，人类依赖于先天的、前语言的关于时空以及世界上其他基本属性的核心知识。
作者 | Eliza Strickland 译者 | Major 编辑 | 琥珀 出品 | AI 科技大本营（公众号ID：rgznai100） 导语：2011 年，Jeopardy!...Watson 从来都让人印象深刻：它的记忆库保存着每一种罕见疾病的知识，它的处理器不易受到那种会让医生失望的认知偏见的影响。它可以在几秒钟内处理一个棘手的病案。...如果 Watson 能够将这种即时的专业知识带给世界各地的医院和诊所，人工智能似乎有可能减少诊断错误，优化治疗，甚至帮助医生更快更好地完成工作，而不是取代他们来缓解医疗短缺。...“这比现有系统能力有指数级增强。”更重要的是，Watson 通过机器学习自己发展了这种能力。IBM 的研究人员通过给 Watson 提供数千条被标为正确或不正确的 Jeopardy!...如果 Watson 变成一个 “临床决策支持” 的工具，它也可以使医生获得这些知识。根据 Jeopardy!
IBM 首席执行官罗睿兰正在云计算以及Watson沃森系统上下大赌注，希望这能引领公司走向新领域。但这些新服务技术的增速暂时还不足以补救IBM现有产业总利润的下降趋势。...IBM 的未来是以沃森为核心的，但是如何从现有业务平稳转变，是考验领导层的关键。我们来看老 IBM 人开出的 5 大解决方案。 ?...首席执行官罗睿兰正在云计算以及Watson沃森系统上下大赌注，希望这能引领公司走向新领域。但这些新服务技术的增速暂时还不足以补救IBM现有产业总利润的下降趋势。...在其他时候，他们从长远出发，以知识产权（IP）和管理团队为主，对赔钱的初创企业进行了昂贵的收购。例如，Google和Facebook已在人工智能和虚拟现实开始进行IP驱动的收购。...下一步做什么：即使是收购私人公司，IBM还是传统地青睐于购买和扩展现有收入显著的公司，而不是那些只有IP的。
译者 | Major 编辑 | 琥珀 出品 | AI 科技大本营（公众号ID：rgznai100） 导语：2011 年，Jeopardy!...Watson 从来都让人印象深刻：它的记忆库保存着每一种罕见疾病的知识，它的处理器不易受到那种会让医生失望的认知偏见的影响。它可以在几秒钟内处理一个棘手的病案。...如果 Watson 能够将这种即时的专业知识带给世界各地的医院和诊所，人工智能似乎有可能减少诊断错误，优化治疗，甚至帮助医生更快更好地完成工作，而不是取代他们来缓解医疗短缺。...“这比现有系统能力有指数级增强。”更重要的是，Watson 通过机器学习自己发展了这种能力。 IBM 的研究人员通过给 Watson 提供数千条被标为正确或不正确的 Jeopardy!...如果 Watson 变成一个 “临床决策支持” 的工具，它也可以使医生获得这些知识。根据 Jeopardy!
将散落在各处的知识片段连接起来，进行推理、分析、对比、归纳、总结和论证，获取深入的洞察以及决策的证据。...他们在特定领域拥有更深厚的知识储备。其次是发现，比如怎样搜索基因序列或临床试验，或者学习税法，这对合规、审计和反洗钱工作至关重要。...Watson正在学习这些知识，并将其应用到一系列应用中，有些应用来自IBM，有些则是第三方应用。 根据IBM内部人士介绍，IBM并不像现在有的公司主要通过深度神经网络和强化学习训练应用模型。...IBM很早期就非常重视知识和规则的模型。因为深度神经网络是黑盒子，内部机制无从知晓，而IBM所面向的医疗、金融等等行业需要极高的信任度，必须要知道完整的决策路径。...因此IBM虽然也会利用如今热门的深度神经网络训练模型以提升性能，但是也一直坚持知识系统与深度学习并重的基本框架和路线。这也让IBM能够在像医疗等行业提供清晰、可靠的服务。 ?
我们现在不妨从Watson的历史来看，IBM最开始研发Watson的时候就是为了能够让机器回答问题，而且在进行这个应用设计的时候，问题是完全开放式的。...在医疗，特别是癌症领域，Watson已经向美国、中国、印度、泰国等国家和地区的2亿病人提供诊断和治疗，并帮助全中国21家医院引入本土化后的IBM Watson中国版肿瘤解决方案。...通过对知识的学习和推理，以及与行业专家的交互与合作，实现对现有知识库的修正和扩充。 事实上，Watson可以自动选择和优化机器学习算法和模型，且整个优化过程无需人工干预。...通过与数千家医疗、法律、金融等领域中的专家和专业机构合作，Watson已建立了二十多个行业的知识体系。...内部分享的趋势报告（AI / Cognitive Computing Trend Report, 2017）中，IBM认为，我们已经来到了计算科学的一个新纪元——认知计算，涵盖了人工智能（AI）技术、相关项目以及专业知识
本文从“如何写好提示词”出发，从提示词构成、调整规则和 chatGPT 辅助工具等角度，对文生图的提示词输入进行归纳总结。...但是，写出一份好的 prompt 并不容易，下面针对“如何写好提示词”这个问题，从提示词构成、调整规则和 chatGPT 辅助等角度，来介绍下如何优化输入提示词。...关键词融合技术还能用于生成高度相似的图片编辑。下面是使用相同提示词生成了两张图片，随机种子和迭代步数保持不变，只修改了[apple: fire: factor]里的 factor 权重。...因此，chatGPT 包含了大量人类知识，可以生成文章、诗歌、小说甚至是各种计算机代码。 那 chatGPT 了解 stable diffusion 技术吗？...幸运的是，它了解什么是文生图 text-to-image 和 DALL-E 模型，可以利用这块知识构建提示词工程。
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