지리학 적 질문에 대해 인간에게 잃어 버렸음 에도 불구하고 Watson은 여전히 Jeopardy에서 우승했습니다.
이 잘못된 답변에 대한 설명은 나에게 약간 엉망인 것 같습니다 (비디오의 3:40).
이와 같은 로고를 사용하면 Watson이 공항 속성을 기반으로 도시를 찾는 데 더 나은 성능을 기대할 수 있습니다. Watson이 지형 공간 추론을 수행 하는 방법을 설명하는 링크가 있습니까?
지리학 적 질문에 대해 인간에게 잃어 버렸음 에도 불구하고 Watson은 여전히 Jeopardy에서 우승했습니다.
이 잘못된 답변에 대한 설명은 나에게 약간 엉망인 것 같습니다 (비디오의 3:40).
이와 같은 로고를 사용하면 Watson이 공항 속성을 기반으로 도시를 찾는 데 더 나은 성능을 기대할 수 있습니다. Watson이 지형 공간 추론을 수행 하는 방법을 설명하는 링크가 있습니까?
답변:
똑똑한 행성에는 Watson이 왜 대답을 잘못했는지에 대한 훌륭한 블로그 항목이 있습니다.
또한 Bruce Upbin은 공간 작업을 수행하는 Watson에 대해 구체적으로 썼습니다 .
Watson이 Jeopardy!에 능숙한 이유는 여러 가지가 있습니다. 메모리에 백만 페이지의 문서와 지리 공간 데이터베이스가 있습니다. “최고의 수도 도시”와 같은 카테고리에서 보드를 운영 할 수 있으며, 여기에는 3 개의 수도 도시가 있으며 가장 북쪽에있는 도시 이름을 지정해야합니다. Watson은 실제로 해당 카테고리가 지리학 적 정보를 찾기 위해“얻지”않습니다. 그것은 범주 구문에서 추론하는 간단한 가정은 아니지만 트리오에서 각 도시의 위도를 비교하고 가장 높은 수를 가진 도시를 제공하는 것만으로도 신속하게 따라 잡습니다. 스톡홀름, 보고타, 평양, 알제, 카트만두에서 윙윙 거리다. AJ와 저는이 중 일부를 알고 있었지만 Watson의 다른 뛰어난 특성이 시작되었습니다.
reddit에서이 블로그 게시물을 확인하십시오. IBM Watson Research 팀 질문에 대한 답변 지리에만 국한된 것은 아니지만 Watson이 질문에 대한 답변을 얻는 방법에 대한 일반적인 설명이 있습니다.