第三个是学习能力（Learning），它有优秀的学习能力。Watson通过以证据为基础的学习能力（Evidence based learning）,能够从大数据中快速提取关键信息，像人类一样进行学习和认知。可以通过专家训练，并在交互中通过经验学习来获取反馈，优化模型,不断进步。机器学习的速度很快，可以过目不忘，除非人去修正它，或者它自己学习新的东西，自我做修正，这跟人类有很大的区别，它是超过人类的。

　　第四个是交互能力（Interaction），可以人机交互，甚至可以做到机器交互，使得它变得更加聪明，越来越聪明。他以小易机器人为例，小易拥有“Waston的大脑”，如果用户问“小易、小易，今天都有哪些活动”，它就告诉用户有哪些活动，能听得懂人说话。陈黎明后来问小易，四川口音能不能听得懂？它也可以听得懂。这是语音识别很不简单的事，IBM在这个领域做了很多年，也走过弯路，IBM已经成功将语音识别中的单词错误率降低到5.5%，是最新的世界纪录。

　　这就是四个最基本的特征，人工智能也好，认知计算也好，最基本的四个特征。IBM所有这些技术都不是一个人能开发的，一定是一个非常庞大的团队。但是无论这个团队有多庞大，无论居世界任何一个地方，最终要体现在Watson这个系统本身。所以说Watson 是60年研究集大成者。

　　Waston改善25,000,000人医疗服务

　　Waston拥有四个基本的通用能力，而在落地上，Waston最先显示的是医疗能力。

　　我们先看一个例子：2016年8月，一名60多岁的日本患者出现了身体不适，医生对她的诊断是急性骨髓性白血病。然而在使用药物治疗后的几个月，患者的病情非但没有得到缓解，还突然发生了恶化，甚至导致患者意识不清。Watson仅用了10分钟的时间，做出了正确的诊断--这名患者患有另一种罕见的白血病，这就是为什么治疗急性骨髓性白血病的药物对她没有效果的原因。不仅如此，它还向患者就医的东京大学医科学研究所提出了合适的治疗方案，为这位患者的康复出了一份力。

　　对于社会来说，一个病患可能就是一个统计数字，但是对于一个家庭，这就拯救了一个家庭。你想象一下，一个家庭如果没有了母亲，没有了妻子，那会是一种什么样的局面。

IBM 全球 Watson健康总经理Deborah Disanzo

　　Waston的医疗能力包括：目前Waston靠理解医学影像就能准确诊断患者是否患有黑色素瘤，对皮肤癌诊断的正确率高达97%，已经超出了专家的平均诊断水平（85%）。除了检测皮肤癌，医生还能根据报告数据，及时判定患者是否还有患其他疾病的可能。Watson能够在10分钟内阅读并剖析20,000,000份医学文献、论文和病理报告，相比之下，据统计一名医疗人员一年平均能掌握200/300医疗文献著作 。

　　作为与行业结合最深的AI平台，在中国市场IBM Watson早已经深入到医疗行业，帮助千万中国患者改善医疗服务。以癌症为例，在中国,顶级医疗资源难以全面覆盖每年新增的300-400万癌症患者。而IBM Watson正在肺癌、乳腺癌、胃癌、结肠癌、直肠癌，子宫颈癌等高发癌症专业治疗领域协助医生为病人提供个性化专业治疗建议。短短两年中，全球已有12,000癌症病人受益于IBM肿瘤诊疗的解决方案。

　　根据IBM的资料，Waston改善全球25,000,000名人群健康的医疗服务。

　　Waston远离喧嚣“重塑行业”，今年底惠及10亿人

　　尽管在医疗行业已经有初步成效，但是IBM作为一家百年企业，曾经是史上第一次著名的人机大战中战胜卡斯帕罗夫的“深蓝”的开发者，直播，到2011年Watson战胜了《Jeopardy！》两位冠军，一位冠军是得分最高的冠军，一位冠军是蝉联最久的冠军，这都是当时的大热事件。

　　而如今大家更津津乐道的是围棋AI AlphaGo之类，IBM在这次AI浪潮仿佛没有太多声音。对此陈黎明表示我们进入到了这样一个“语不惊人死不休”的时代，IBM经历过“深蓝”等热门事件，时至今日，IBM已经远离了这种喧嚣或者说媒体炒作，进入到行业的实际应用，IBM如今关注点就是在行业的应用。到2017年底，Watson在各行业将使10亿人受惠。