机器智能
IBM研究院是世界上最大的商业研究中心，有超过3000名科学家和技术员工，超过10个国家的12个实验室。
可利用的海量数据能够帮助人们更好地理解复杂的形势。
传统计算机必须先由人类进行编程才能执行某项特定任务；而认知系统则会从数据和人类的交互中学习，从某种意义上说，它可以自行编程执行新任务。传统的计算机被设计用来进行快速运算；而认知系统则被设计用来从数据中推出结论并达成指定目标。
未来的计算机，为了帮助我们更好地思考，它们将需要具备一些人类的基本能力--学习、适应、互动和某种形式的理解能力。
在认识系统时代，人类和机器将会合作以获得更好的结果。
机器将会更加理性和善于分析。人类则在专业知识、判断力、直觉、移情、道德准则及创造力方面提供帮助。
今天，许多核心技术已经非常成熟。在某些情况下，每一次的改进都不如前一次的改进意义重大。我们已经达到了收益递减点。
旧的做事方式并不能有效地解决我们在现实世界所面临的重大问题。
我们需要设计和建立一个新型计算机，帮助人类解决现代世界的复杂问题。这些系统将从结构化和非结构化数据中学习，发现其中的重要关联，针对这些关联提出假设。并提出能够产生更好结果的建议。此外，系统还将形成反馈环节，衡量工作结果，并在此基础上修改工作方式。
传感和学习技术拥有许多共同点，首先就是能够探测这个物质性世界的传感器。其次是从这些感觉输入中提取特点的能力。接下来是建模。随后，利用语义学将实体进行归类。
你不能改善你无法衡量的东西。
