下列哪个不是内存的关键点（）

IBM 的沃森在企业中有未来吗 2011 年 2 月，IBM 的一款名叫沃森（Watson）的计算机，参加了美国智力节目《危险边缘》（Jeopard!），与两位人类选手肯?詹宁斯（Ken Jennings）和布拉德?鲁特（Brad Rutter）展开智力竞赛，并赢得了比赛。沃森是以 IBM 的创始人托马斯?沃森（Thomas J. Watson）命名的，它的成功标志着计算机处理和解释人类语言能力的一个里程碑。沃森用于《危险边缘》节目的硬件由运行在 Linux 上的 10 台 IBM POWER750 服务器组成，使用 15 TB 的内存和 2880 个处理器核心（相当于 6000 台顶级家用计算机），以每秒运行 80 兆次的速度运算。沃森需要这么大的能量快速扫描庞大的信息数据库，包括来自互联网的信息。为了准备《危险边缘》节目，IBM 研究人员下载了超过 1000 万份文档，其中包括百科全书和维基百科、互联网电影数据库（IMDB）以及《纽约时报》的整个档案。所有的数据都被放在沃森的主存储器中，而不是一个运行非常慢的硬盘中，所以沃森可以在 3 秒内找到所需的数据。沃森能从它的成功或失败的经验中学习。为了解决一个问题，沃森会尝试使用从该小组已编程的数以千计的算法中提取各种算法。这些算法评估每一个线索中使用的语言，寻找相关线索中提到的关键人物和地点信息，生成几百种解决方案。人类是不会采取这样的正式途径获得一个问题的最佳解决方案的，但沃森用它强大的计算能力和快速的处理速度进行了相应的弥补。如果某种算法能用于解决一个问题，沃森会记住问题的类型以及使用过的相应解决方案。由此，沃森逐渐提高了回答问题的能力。沃森也会通过另一种方式学习，即研究团队让它处理数千种过去《危险边缘》节目竞标赛中出现过的问题。沃森还能通过分析和解答间题，判定线索中的模式或相似点，使用这些模式计算各种答案的可能性。虽然沃森最初只能正确回答一小部分问题，但机器学习使系统能够持续改进，直至达到《危险边缘》冠军的级别。IBM 称沃森能够解释语音和文本，快速挖掘大量数据，回答问题，得出结论，并从错误中学习认知计算。 IBM 正在基于沃森的认知智能和能力开发出新的基于云的产品。IBM 的沃森 Discovery Advisor 面向制药、出版和教育行业，通过搜索结果更快速地传输数据，并帮助研究人员得出结论。IBM 的沃森 Analytics 是一项基于云的服务，为提供原始大数据的企业发送沃森的见解，包括可视化显示。IBM 的沃森 Explorer 也是一项基于云的服务，它给用户提供信息的统一视图，促进数据驱动认知的启示和共享。沃森 Health 是一项基于云的服务，可以帮助医疗保健公司分析大量患者的数据。沃森最早的应用是医疗保健，这是因为医疗信息每 3 年翻一番，到 2020 年每 73 天将会翻一番。医生将无法跟上这一信息量，但 IBM 相信沃森可以。沃森能够阅读和理解所有这些信息，成为医疗专业人员的助手。 2011 年 9 月，拥有 3420 万名会员的美国最大的医疗服务提供商 Wellpoint 公司，采用沃森开发了一个交互式护理评估（Interactive Care Reviewer）应用，旨在确定医生的治疗是否符合公司的指导方针和患者的保险政策。该应用结合了来自医生或医院维护的病人电子记录、保险公司的药物和治疗史以及沃森庞大的教科书和医学期刊中的数据。根据 Wellpoint 公司副总裁伊丽莎白?宾厄姆（Elizabeth Bingham）的说法，沃森最初花了很长时间才能“学习”Wellpoint 公司的政策，同时 IBM 通过修改 Wellpoint 公司的培训例行程序来改进系统。交互式护理评估目前已经被推广到了 1600 家医疗保健提供商。 2012 年，纽约 Memorial Sloan Kettering 癌症中心开始使用“沃森肿瘤”应用。该应用使用来自癌症中心的超过 100 万名患者的临床数据库、500 多种医学期刊和教科书，以及 1200 万页医学文献的数据，推荐个性化的癌症治疗。目前，该系统为肺癌、乳腺癌和直肠癌提供了建议，并且正在扩展到与胃相关的癌症。一旦“沃森肿瘤”有了患者的信息，它就可以立即搜索来自世界各地的医学文献，确定与该患者所患癌症最相关的文献，并且优先考虑潜在的治疗选择（基于风险和置信度的颜色编码）证据和病人的健康记录。系统能够理解上下文的含义，如果该应用读到乳腺癌患者的姐姐进行了乳房切除手术，那么系统就知道这是家族史的表现，尽管“家族”这个词可能不会出现。沃森能够在 15 分钟内进行分析，而通常人类需要几个月的时间才能做到。使用“沃森肿瘤”应用所产生的结果比想象中的要复杂得多。例如，该癌症中心的肿瘤学家马克?克里斯（Mark Kris）博士展示了沃森的一个屏幕，列出了 3 种潜在的治疗方案，但只有不到 32%的人相信这 3 个方案中的任何一个是正确的。然而现实是真实的，“沃森肿瘤”应用现在已经在世界各地的许多医院被使用，包括曼谷的 Bumrungrad 应用国际医院和印度 7 个城市的马尼帕尔（Manipal）医院，以及纽约的 Memorial Sloan Kettering 癌症中心。此外，MD Anderson 癌症中心和克里夫兰德（Cleveland）诊所正在使用其他的沃森肿瘤相关解决方案 2013 年 11 月，IBM 宣布通过互联网提供沃森技术（将其作为一项云服务），供不同的行业使用。IBM 将部分系统开放给外部开发人员，创建基于认知计算的企业和移动应用。沃森开发者云（Watson Developer Cloud）为开发人员提供了工具和方法，可与沃森系统一起为新应用提供免费与收费的内容存储库。来自 IBM 和第三方的约 500 名主题专家对此有合作意向。IBM 还使得沃森的使用变得更简单、成本更低。 2015 年推出的沃森健康云（Watson Health Cloud）是一个安全平台，企业和研究人员可以在这个平台上建立系统并交换数据。最初的行业合作伙伴有强生、美敦力和苹果。强生使用沃森在膝盖和髖关节置换前后，对患者进行个性化护理。医疗设备制造商美敦力公司希望利用沃森发现糖尿病患者，自动调整设备的胰岛素剂量，并向护理人员和患者发送警报。苹果公司和 Under Armour 公司正在使用沃森分析软件以解读来自相关手表和健身队员的大量数据其他行业也开始使用沃森。美国空军正在开发一个智能系统，帮助政府的采购官员管理《联邦采购条例》，其中包括 1897 页的文件。文件的数量和复杂性使得仅靠个人理解回答个具体的问题，几乎是不可能的。企业能够查询系统，找到它们可能有资格参与竞标的项目，或确定竞争合同的要求。提供客户体验和呼叫中心技术解决方案的创惟公司（Genesys），正在构建一个平台，使客户能够进入银行并与沃森进行互动。该平台了解并使用自然语言提供帮助，甚至根据谈话内容推荐产品。 IBM 已经积极地从硬件生产转型，开始专注于基于云的分析和人工智能软件。虽然沃森是 IBM 未来的一个关键产品，但分析师认为，这并不足以抵消传统计算机和咨询业务的疲软态势。首席执行官弗吉尼亚?罗梅蒂（Virginia Rometty）希望沃森能够在 2018 年之前，每年带来 10 亿美元的收入，但他表示，现在为沃森部门制定财务业绩还为时过早，因为该公司还在增加产品。为了有效地将技术商业化，IBM 需要扩展沃森的知识领域，这是最大的挑战。把沃森变成一个有用的商业工具需要做大量的工作。沃森必须学习相关的术语，包括掌握医疗保健和科学研究在内的许多不同专业领域的术语，了解使用该术语的背景，并学习如何将问题与正确的答案联系起来。沃森还不能给出自己的想法。 IBM 不得不对沃森能做的事情持谨慎的态度，以便沃森不会像其他人工智能系统一样被过度寄予厚望。在国际象棋或电视游戏中击败人类的机器，要比在现实世界中解决问题的机器人容易得多。莫纳什研究（Monash Research）公司的总裁柯特?莫纳什（Curt Monash）认为，沃森在 20 世纪 80 年代还没有克服 AI 陷入困境的障碍，当时它只能涉足一小部分有限的知识领域，用于单一的用途。与在《危险边缘》节目中的问题相比，沃森在解决现实生活中的问题时遇到了更多的麻烦。沃森的基本学习过程要求 IBM 工程师掌握客户业务的技术，并将这些需求转化为可用的软件，这一过程非常艰辛。建立知识体系和培养智能系统的复杂性，是否对其他类型的工作具有可重复性和可扩展性，以及能否为差异化和竞争优势创造机会，还有待观察。沃森是一项正在进行的工作。结合以上案例，回答以下问题： 1.沃森能解决什么样的问题？ 2.沃森作为知识管理和决策的工具有多大帮助？ 3.你是否认为沃森会像 IBM 公司希望的那样，在其他行业和学科中发挥作用？