Watson (Intelligence artificielle)

El superordenador Watson
Watson es una inteligencia artificialsynthetic que es capaz de responder a preguntas formuladas en lenguaje naturalpure , 1 ​ desarrollado por la empresa estadounidense IBM Forma parte del proyecto del equipo de investigación DeepQA, liderado por el investigador principal David Ferrucci Lleva su nombre en honor del fundador y primer presidente de IBM, Thomas J. Watson 2 ​ 3three ​
Watson responde a las preguntas gracias a una base de datos almacenada localmente. 4four ​ La información contenida en esa base de datos proviene de multitud de fuentes, incluyendo enciclopedias, diccionarios, tesauros, artículos de noticias, y obras literarias, al igual que bases de datos externos, taxonomías, y ontologías (específicamente DBpedia , WordNet ). 5 ​
A lo largo de tres días en febrero de 2011 , para probar sus capacidades reales, participó en un partido especial de dos juegos en el concurso de televisión estadounidense Jeopardy! , derrotando a sus dos oponentes humanos: Brad Rutter , el mayor ganador de dinero en toda la historia del programa, y Ken Jennings , el poseedor del récord por la racha más larga de campeonatos (después de haber ganado 75seventy 5 partidos). 6 ​ 7 ​ Watson recibió el primer premio de $1.000.000, mientras Ken Jennings y Brad Rutter recibieron $300.000 y $200.000, respectivamente. Tanto Jennings como Rutter prometieron donar la mitad de sus ganancias respectivas a sus caridades seleccionadas (Jennings eligió a VillageReach , y Rutter a Lancaster County CommunityGroupNeighborhood FoundationBasis), 8eight ​ mientras IBM dividió las ganancias de Watson entre dos caridades ( World VisionImaginative and prescient y World CommunityGroupNeighborhood Grid ). 9 ​
Watson consistentemente superó a sus oponentes humanos en el dispositivo de señalización empleado por el juego, pero tuvo problemas en responder a unas pocas categorías, notablemente las compuestas de pistas cortas con pocas palabras. Para cada pista, las respuestas más probables de Watson fueron mostradas por la pantalla de televisión. Watson tuvo acceso a 200.000.000 páginas de contenido, estructurado y no estructurado, que consumió cuatro terabytes de almacenamiento en disco, 10 ​ incluyendo el texto completo de la Wikipedia en inglés 11eleven ​ Watson no fue conectado al InternetWeb durante el juego. 12 ​ 13treize ​
Indice
Architecture du système éditer
L'architecture de haut niveau employée par la technologie DeepQA, qu'IBM a utilisée spécifiquement pour Watson. 14 ​
Watson est un système informatique pour la recherche de réponses (question answering en anglais), développé par IBM 1 ​ La corporation le décrit comme “une application de technologies avancées conçues pour le traitement des langues naturelles , la récupération d'informations , la représentation des connaissances , le raisonnement automatique , et l'apprentissage automatique dans le domaine ouvert de la recherche de réponses,” qui est “construit sur la technologie DeepQA d'IBM pour la génération d'hypothèses, la collecte de preuves massives, l'analyse et l'évaluation.” 1​
Selon IBM, Watson es un sistema optimizado para trabajo que se diseña para analítica compleja, que se hace posible por la integración de procesadores masivamente paralelos de POWER7 y el softwaresoftware program DeepQA desarrollado por la corporación. Su soporte de hardware para la competición en Jeopardy! comprendía dos unidades con 5 bastidores de nodos controladores, con noventa servidores IBM POWERENERGY 750, cada servidor utilizando un procesador de 3three.5 GHz con 8eight núcleos, donde cada núcleo soporta por hardware 4four hilos de ejecución (threads en inglés). El sistema cuenta con un totalcompletewhole de 2880 núcleos de procesamiento POWER7, y un totalcompletewhole de 16sixteen Terabytes de RAM 15 ​ El hecho de que el procesador POWER7 es capaz de procesar en una manera masivamente paralela lo convierte en un complemento idealbestperfectultimatesuperbexcellentvery bestsplendidideally suitedpreferrredsupreme para el softwaresoftware program DeepQA integrado en Watson por IBM, que es embarazosamente paralelo (c'est-à-dire, un trabajo que es fácilmente dividido en múltiples tareas paralelas.) 16sixteen ​
Según John Rennie , Watson puede procesar 500 giga bytes por segundo (el equivalente de un millón de libros). 17 ​ El inventor principal y consultor senior de IBM, Tony Pearson, estimó que el costo totalcompletewhole del hardware para Watson fue de cerca de $3three.000.000. 18 ​ Rennie ha declarado que el contenido de Watson fue almacenado en su RAM para el juego, porque los datos almacenados en discos duros son demasiado lentos para acceder. 17 ​
El softwaresoftware program incorporado en Watson fue escrito utilizando los lenguajes de programación Java y C++, y usa dos estructuras empleadas por la Apache SoftwareSoftware program FoundationBasis — la estructura Hadoop para computación distribuida, y el sistema UIMA (Unstructured InformationInfoData ManagementAdministration ArchitectureStructure) para análisis de materiales impresos — así como el softwaresoftware program DeepQA desarrollado por IBM y el sistema operativo SUSE Linux Enterprise Server 11eleven 10 ​ 19 ​ 20 ​ Según IBM, Watson usa más de 100one hundreda hundred técnicas diferentes para analizar el lenguaje naturalpure, identificar fuentes, encontrar y generar hipótesis, buscar y puntuar evidencias, combinar y clasificar hipótesis. 21 ​
Introducción al sistema deepQA editar
Para poder concursar en Jeopardy!, el equipo de IBM necesitaba desarrollar una tecnología de QA (QuestionQuery Answering en inglés) que tuviera un rendimiento muy parecido e incluso superior al de los campeones del concurso. Necesitaban que Watson acertara más del 85eighty five% de las preguntas que respondiera y tenía que ser más rápido que los otros dos concursantes en el 70% de las preguntas totales. 22 ​Cuando empezó el desarrollo de Watson ya se había hecho investigación en el campo del procesamiento del lenguaje naturalpure, y existían otras tecnologías, como PIQUANT OpenEphyra 14 ​ Éstas estaban entre las mejores de la TextTextual content material Retrieval ConferenceConvention (TREC), en la cual se les daba unos documentos y unas preguntas para responder en un tiempo determinado. 23 ​ El problema es que en Jeopardy! las pistas que se proporcionan son muy complejas, tienen un lenguaje naturalpure muy rico, con muchas expresiones, la mayoría de veces ambiguas, y de muchísimos temas totalmente diferentes. 22 ​ En cambio, en la TREC, las preguntas eran muy concretas y más estructuradas, del tipo ¿Dónde nació John Lennon?, en las que resulta más fácil saber qué están preguntando. De plus, el hecho de tener que responder el 70% de todas las preguntas del concurso significaba que necesitaban que Watson fuera muy rápido en encontrar la respuesta, pero eso no es suficiente, ya que hay que responderla bien para conseguir esa precisión. Por lo tanto el sistema debía ser rápido también a la hora de estimar la confianza para decidir si responder no.
Aunque ya se había hecho investigación en el campo del QA, Jeopardy! suponía un reto mucho mayor que el que se había tenido hasta el momento, de ahí que IBM desarrollara su propio sistema, al que llamaron DeepQA.
Adquisición de contenido editar
Antes de poder responder cualquier pregunta, hay que establecer el contenido que usará el sistema cuando necesite buscar información relacionada con la pregunta. 14 ​
Lo primero que hay que hacer es buscar ejemplos de preguntas para poder saber de qué tipo serán las que el sistema tendrá que responder y el dominio de éstas. A partir de un análisis de estas preguntas de ejemplo, hay que darle a DeepQA un conjunto de diferentes fuentes de información (artículos, obras literarias, enciclopedias…). A partir de esta base inicial de datos, el sistema buscará en otras fuentes en la webnetinternet, extraerá diferentes recursos que tengan relación con las fuentes iniciales, y les dará una puntuación en función de lo informativos que sean. Por último, DeepQA fusionnera les sources qu'il aura trouvées avec le plus de points avec son ensemble initial, de cette manière il disposera de beaucoup plus d'informations et de ressources à consulter. 14 Un des systèmes utilisés pour acquérir des connaissances de manière automatique et les stocker de façon structurée est PRISMATIC 24
Watson dispose de données de nombreux types, structurées, semi-structurées (comme les bases de données et les ontologies 14 ) et non structurées (mentionnées précédemment), parmi lesquelles se trouvent les suivantes: Wikipedia , Freebase , WordNet , DBPedia et l'ontologie Yago 22 25
Analyse de la question éditer
À cette étape, la question que Watson doit répondre est reçue en entrée, y por lo tanto lo primero que hay que hacer es determinar qué es lo que se está preguntando para poder luego buscar las respuestas. Para la realización de un buen análisis, DeepQA utiliza una gran variedad de algoritmos y sistemas expertos 14 ​ Esta fase está compuesta de diferentes pasos.
Clasificación de la pregunta editar
Para poder buscar qué tipo de respuesta necesitamos, primero hay que saber cuál es el tipo de pregunta, si una definición, si una pregunta matemática, un puzzle… A estas diferentes formas de clasificar una pregunta se les llama Qclasses (QuestionQuery classescourseslessons). 26 ​ DeepQA tiene que determinar a qué clase pertenece la pregunta, para hacerlo utiliza diferentes métodos independientes entre ellos. Esto puede dar resultado a que diferentes técnicas detecten clases distintas para la misma pregunta. En caso de encontrar dos más clases incompatibles, se necesita de otro componente que escoja la mejor opción. Una vez se tiene el tipo de pregunta, este resultado servirá para determinar los métodos y modelos de machine learningstudying que se usarán posteriormente. 26 ​
Detección del focus y los LATs editar
El llamado focus de una pregunta es la parte de ésta que es una referencia a la respuesta. Esto quiere decir que si lo sustituimos por la respuesta, la pregunta se convierte en una afirmación hecho. En los ejemplos de preguntas de Jeopardy! siguientes, la parte en negrita es el focus:
Nombre de poèmes auxquels Emily Dickinson a donné la permission de publier. 26 ​
Elle a rejoint le spectacle du Far West de Buffalo Bill après l'avoir rencontré à l'Expo Cotton à La Nouvelle-Orléans. 26 ​
Le LAT (type de réponse lexicale) c'est un petit mot ou une phrase qui nous indique quel type de réponse est demandé. Normalement c'est un mot qui appartient au focus, sauf dans certains cas. Dans les exemples précédents, nombre est le premier LAT, et Elle est le deuxième. 26 ​
Trouver le LAT d'une question nous permet de déterminer si une réponse trouvée est une instance de celui-ci, c'est-à-dire, si elle correspond à ce que la question demande (si le LAT est Elle, la réponse doit être le nom d'une femme). Par conséquent, ce sera utile pour déterminer si la réponse générée est valide ou non. 14 ​
Détection des relations éditer
Beaucoup de questions contiennent des relations de toutes sortes, syntaxiques, entre les objets à l'intérieur de la phrase. Celles-ci peuvent être exploitées et recherchées directement dans des bases de données relationnelles, lesquelles sont structurées en tableaux. Par conséquent, nous pouvons chercher s'il y en a une dans laquelle se trouve la relation que nous avons trouvée. Par exemple, dans la question 'Quels sont les deux états dans lesquels vous pourriez entrer si vous traversez la frontière nord de la Floride', nous pourrions rechercher les frontières de la Floride dans une base de données disponible et trouver la réponse directement là-bas. Le problème est que dans une étude réalisée avec des questions de Jeopardy! il a été observé que ces cas sont très rares et que la majorité du temps cette technique n'est pas utile. 14 ​
Una parte muy importante del análisis de una pregunta es descomponerla en diferentes preguntas y responder cada una independientemente de las otras. De cette manière, cuanto más correcta sea una respuesta en cada sub-pregunta, más probablepossible será que sea la respuesta correcta a la pregunta inicial. 27 ​
Hay dos tipos de sub-preguntas. Las primeras son las que se pueden analizar y responder en paralelo, ya que no hay dependencias entre ellas. Las otras necesitan responderse secuencialmente, ya que una pregunta requiere de la respuesta de otra para poder responderse. Par exemple, en la pregunta Una polémica película de guerra de 1979 estuvo basada en el trabajo realizado en 1902 por este autor es necesario saber a qué película se refiere (Apocalypse now) para poder encontrar el autor que se está preguntando. 27 ​
Generación de hipótesis editar
En esta fase, se utiliza los resultados del análisis de la pregunta para buscar respuestas y generar candidatos hipótesis. Luego el sistema tendrá que demostrar que son correctos con un nivel de confianza. Para conseguirlo, el proceso se divide en diferentes etapas. 14 ​
Para empezar con la generación de hipótesis, se realiza una búsqueda con el objetivo de encontrar cualquier contenido que pueda estar relacionada con la respuesta. Se utilizan técnicas de búsqueda en textos, consultas en bases de datos e incluso búsqueda basada en el conocimiento de la información. 14 ​
Generación de candidatos editar
Con los resultados de la búsqueda inicial se tienen que generar candidatos, que son posibles respuestas. Se tienen que extraer de manera diferente para cada tipo de búsqueda, si se realiza sobre una base de datos de nombres de personas, cada nombre encontrado puede ser un candidato. En otros tipos donde los resultados de la búsqueda son más largos y complejos, se requieren otras técnicas más avanzadas. 14 ​
En esta fase se generarán todos los candidatos que Watson analizará posteriormente para validarlos y extraer el mejor. Esto significa que si la respuesta correcta no se encuentra entre los candidatos, el sistema no podrá responder la pregunta. 14 ​
De la búsqueda inicial, se generan muchos candidatos, cada uno de los cuales tiene que ser analizado y se le tiene que dar una puntuación para determinar lo correcto que es. Cela peut causer des problèmes, car c'est un processus coûteux et consomme beaucoup de ressources. Par conséquent, avant de noter les candidats, une analyse préalable pas très exhaustive et avec une consommation moindre est réalisée pour éliminer des hypothèses et ainsi économiser des calculs. 14 ​
Le filtrage doux, délicat, tendre, lisse, mou, confortable (en anglais), consiste à appliquer un filtre aux candidats. Celui-ci leur attribue un score, avec des algorithmes plus légers, et selon le résultat, il est décidé si le candidat passera à la phase suivante. 14 ​ Une des manières de calculer ce score est de déterminer si un candidat est une instance du LAT de la question, c'est-à-dire, le type du candidat est le même que celui demandé par la question, si c'est une personne, le système éliminera tout ce qui ne correspond pas à une. Ce processus est appelé coercition TypeSortKind 28 ​
Grâce à cette méthode, parmi les centaines de candidats issus de la génération d'hypothèses, seule une partie passera à l'étape de notation, et le reste sera directement envoyé à l'étape de fusion des résultats. 14 ​
Notation des hypothèses modifier
Les candidats qui passent le filtrage softgentledelicatetendersmoothmushycomfortable, doivent être analysés rigoureusement. Cette analyse consiste à rechercher des preuves de la validité de chaque candidat et à évaluer ces résultats afin de pouvoir noter les hypothèses. 14 ​
Collecte de preuves modifier
Pour pouvoir déterminer si un candidat est correct, il faut rechercher des preuves qui le démontrent. Una de las técnicas usadas consiste en realizar una búsqueda similarcomparablerelated a la realizada en la etapa de generación de hipótesis, pero un requisito es que el candidato se encuentre en el texto. De esta manera las pruebas halladas contendrán la hipótesis en el contexto usado en la pregunta. 14 ​ 29 ​
En esta fase es donde se calcula el grado de certeza con el que las pruebas apoyan a cada candidato, usando múltiples técnicas. Éstas miden diferentes aspectos y dimensiones de la pregunta, c'est-à-dire, unos algoritmos más simples simplemente determinarán si la prueba se parece a la pregunta, mientras que otros tendrán en cuenta otros aspectos, como si el candidato es el objeto el sujeto de la frase donde aparece, entre autres. 14 ​
Fusion des réponses éditer
Avant de passer à l'étape finale lastultimateremainingclosing et de choisir la réponse définitive, DeepQA fusionne toutes les réponses qui sont équivalentes ou très liées. Cela signifie qu'il faudra également fusionner les différents scores et preuves trouvés à l'étape précédente. Par exemple, si la question demande le nom d'une personne, Watson fusionnera tous les candidats qui sont des noms de la même personne. Cela est dû au fait que l'étape suivante utilise des techniques basées sur les différences relatives entre les candidats. 30​
Classement, évaluation et estimation de la confiance éditer
La dernière étape inclut l'estimation de la confiance sur la justesse d'une hypothèse, selon ses scores, et placer chaque candidat dans un classement rating. Pour réaliser ces tâches, Watson utilise l'apprentissage automatique , lequel nécessite qu'il soit entraîné avec une série de questions avec des réponses connues et un modèle d'apprentissage basé sur les scores, afin qu'il commence ainsi avec une base de connaissances valide. 14 ​
Une fois que le classement rating avec sa confiance est obtenu, Watson a déjà ce qu'il faut pour déterminer s'il doit répondre à la question et laquelle utiliser parmi toutes celles qu'il possède.
Pour satisfaire à l'exigence principale pour tous les participants de Jeopardy!, Watson devait attendre jusqu'à ce que le présentateur, Alex Trebek , lise chaque indice dans son intégralité, et à ce moment-là, une lumière s'allumait comme un signal pour indiquer que le système est prêt. Le premier concurrent qui active le bouton sur son buzzer gagne la possibilité de répondre. 13thirteen ​ 31 ​ Watson recevait les indices sous forme de textes électroniques en même temps qu'ils étaient mis à la disposition des participants humains. 13thirteen ​ Ensuite, il analyserait les indices en différents mots-clés et fragments de phrases pour trouver des phrases statistiquement liées. 13thirteen ​ L'innovation principale de Watson n'était pas dans la création d'un nouvel algorithme pour cette opération, mais plutôt dans sa capacité à exécuter rapidement des milliers d'algorithmes éprouvés pour l'analyse du langage naturel pure en même temps afin de trouver la réponse correcte. 13treize ​ 32 ​ La probabilité de correction de Watson est mesurée par le nombre d'algorithmes qui trouvent la même réponse indépendamment. 13treize ​ Une fois que Watson a un petit nombre de solutions possibles, il est capable de faire des comparaisons avec sa base de données pour déterminer si la solution a du sens. 13treize ​ Dans une séquence de 20 simulations, les participants humains ont été capables d'utiliser le temps moyen de six à sept secondes que Watson a mis pour écouter l'indice et décider s'ils voulaient signaler une réponse. 13treize ​ Pendant ce temps, Watson doit également évaluer la réponse et déterminer si le résultat est correct d'une manière suffisante pour signaler. 13thirteen ​ Una parte del sistema usado por Watson para ganar el concurso fueron los circuitos electrónicos que recibieron la señal “listo” y luego examinaron si el nivel de confianza de Watson fue suficientemente grande para activar el zumbador. Debido a la velocidad de estos circuitos en comparación con la velocidad de los tiempos en que los seres humanos son capaces de responder, el tiempo de reacción de Watson fue más rápido que el de los concursantes humanos excepto cuando los humanos anticiparon (en vez de reaccionar a) la señal “listo.” 33 ​ Después de la señalización, Watson habló con una voz electrónica, sintetizada a partir de grabaciones hechas por Jeff Woodman para un programa de texto a voz desarrollado por IBM en 2004, 34 ​ dando las respuestas en el formato de “respuesta y pregunta” asociado con Jeopardy! 13thirteen ​
Demostración de Watson desde una cabina religion technologique de IBM en una demostración comercial.
Las circunstancias que condujeron al desarrollo de Watson se remontan a la victoria de la computadora Deep Blue sobre Garri Kaspárov , un Gran Maestro Internacional del ajedrez , en el 11eleven de mayo de 1997 Desde entonces, IBM se encontraba en la búsqueda de un desafío nuevo, y en 2004 , Charles Lickel, el gerente de investigaciones de IBM, había encontrado uno cuando vio la racha ganadora de Ken Jennings en Jeopardy! mientras cenaba en un restaurante con sus compañeros de trabajo. Intrigado por la posibilidad de la utilización del concurso como un desafío para IBM, Lickel presentó la ideaconceptthought, y en 2005 Paul Horn , el ejecutivo de investigación de IBM, apoyó a Lickel en persuadir a uno de los miembros de su departamento para asumir el desafío de jugar a Jeopardy! con un sistema de IBM. A pesar de que inicialmente tuvo problemas en encontrar miembros de su equipo de investigación que estuvieran dispuestos a asumir lo que parecía ser un desafío mucho más complejo que el juego de ajedrez, finalmente David Ferrucci aceptó la oferta. 35 ​ Watson fue precedido por un sistema llamado “Piquant,” que participó en competiciones logradas por el gobierno de los Estados Unidos, donde fue capaz de responder correctamente sólo un 35 por ciento de la cantidad totalcompletewhole de pistas en el juego, y generalmente requirió varios minutos para responder. 36 ​ 37 ​ 38 ​ Para competir en Jeopardy! con éxito, Watson necesitaría responder en un máximo de pocos segundos, y en ese tiempo, los problemas planteados en el concurso fueron considerados como imposibles de resolver. 13thirteen ​
En pruebas iniciales conducidas durante el año 2006 por David Ferucci, gerente del Departamento de Análisis e Integración Semántica de IBM, se le proporcionó a Watson 500 pistas de episodios pasados de Jeopardy! Aunque los mejores concursantes humanos fueron capaces de responder correctamente a un máximo del 95ninety 5 por ciento de las pistas, en su primera prueba Watson fue capaz de responder correctamente a sólo un 15 por ciento de las pistas. Durante 2007 , el equipo se dio de tres a cinco años y un equipo de 15 personas para resolver los problemas. 13thirteen ​ En 2008 , los desarrolladores habían avanzado mucho, hasta tal punto que Watson fue capaz de competir con campeones de Jeopardy!. 13thirteen ​ En febrero de 2010 , Watson derrotaba a campeones de Jeopardy! de manera regularcommon. 39 ​
En 2008 , los representantes de IBM se comunicaron con Harry Friedman , el productor ejecutivo de Jeopardy!, sobre la posibilidad de una competición entre Watson y dos de los concursantes más exitosos del programa ( Ken Jennings y Brad Rutter ). Friedman estaba de acuerdo con esa decisión. 13thirteen ​ 40forty ​ Las diferencias entre Watson y los concursantes humanos habían generado conflictos entre IBM y el personalprivate de Jeopardy! durante la planificación de la competición. 41forty one ​ IBM repetidamente expresó preocupaciones concernientes a que los guionistas del programa explotaran las deficiencias cognitivas de Watson al escribir las pistas y, de este modo, convirtieran el concurso en un testchecktake a look at de Turing Para soslayar esta preocupación, un tercero eligió aleatoriamente las pistas de programas previamente escritos que no habían sido emitidos. 41forty one ​ El personalprivate de Jeopardy! también expresó preocupaciones por el tiempo de reacción con el zumbador. Watson originalmente señaló por vía electrónica, pero el personalprivate del programa pidió que el sistema pulse el botón físicamente, como los concursantes humanos. 42forty two ​ Sin embargo, Watson fue capaz de ser más rápido que sus competidores humanos, aún con su dedo robótico.
Para preparar a Watson para su competición, IBM construyó un simulacro del plató de Jeopardy! en una sala de conferencias en uno de sus sitios de tecnología. Concursantes humanos, incluyendo concursantes anteriores de Jeopardy!, también participaron en simulacros del concurso, presentados por Todd Alan Crain de The Onion 13thirteen ​ Alrededor de 100one hundreda hundred simulacros fueron conducidos, con Watson ganando un 65sixty 5 por ciento de los partidos. 43forty three ​
Los partidos oficiales fueron grabados en enero de 2011 , y emitidos el siguiente mes.
Usos en el futuro editar
Selon IBM, el objetivo para Watson es permitir que las computadoras comiencen a interactuar de forma naturalpure con humanos a través de una amplia gama de aplicaciones y procesos, comprendiendo las preguntas de los seres humanos y dando respuestas que los seres humanos pueden comprender y justificar. 39 ​
IBM y Nuance Communications Inc. se han unido para el proyecto de investigación para desarrollar un producto comercial durante los próximos 18 a 24 meses que explotará las capacidades de Watson como sistema de apoyo para decisiones clínicas para ayudar al diagnóstico y tratamiento médico de pacientes. Los médicos de la Universidad de Columbia están ayudando a identificar problemas críticos en la práctica de medicina donde la tecnología de Watson puede ser capaz de contribuir, y los médicos de la Universidad de Maryland están trabajando para identificar la mejor manera en que un sistema tecnológico como Watson podría interactuar con los médicos para proporcionar la máxima asistencia. 44forty four ​ También se ha sugerido por Robert C. Weber, el consejero generalcommonbasicnormal de IBM, que Watson se puede utilizar para investigaciones legales. 45forty five ​
Watson se basa en servidores comercialmente disponibles con la marca “IBM PowerEnergy 750” comercializados desde febrero de 2010 IBM también tiene la intención de comercializar el softwaresoftware program DeepQA a corporaciones grandes, a un precio de millones de dólares, lo cual refleja el precio necesario de un millón de dólares para adquirir un servidor que cumpla con los requisitos mínimos para operar Watson. IBM espera que el precio disminuirá considerablemente dentro de una década cuando la tecnología mejore. 13thirteen ​
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