现在是一个机器时代，随着大数据和云计算等技术的快速发展，已经使得高性能计算带给硬件设备超乎以前的特性和功能。沃森作为这个领域此前独占鳌头的高性能设备，在食谱创作、服装设计以及天气预报等超级计算机所涉及的很多领域都具有非常强的特性 

随着当今国内外有越来越多的国家开始涉足高性能计算领域，诸如像谷歌的“阿尔法狗”等很多智能机器人已经在一些工作和生活当中帮助人类去开展很多事情。回过头来我们看看沃森，这些年它“过的”怎样呢？它的特性能性能又具有怎样的不同了呢？本期我们就一起来看看。

沃森正义维护网络安全

其实早在去年春天，来自IBM的研究人员就已经展开对沃森在有关网络安全方面的基础知识设置，以便于计算机能够分析和阻止各项威胁。而现在它作为合格的毕业生，开始投入到现实生活中来进一步打磨技能，可以将其看作是世界上最聪明的实习生。

有一些专家指出，认知计算比传统基于规则的系统快30%至40%”。同时类似于Watson的认知系统能够大幅减少误判。因此伴随着深入学习，它们不会再犯相同的错误。在正式投入现实应用前，Watson还经历了一段学习生涯。直到今年秋季，科研专家每个月都会让Watson阅读至少15000份文档，并连接至图书馆和新闻源确保数据库处于最新状态。 

对于沃森在网络攻击安全方面所做的贡献和努力，它或许不知道某个单词代表的含义，但是能够根据上下文去猜测。而且如果猜测失败，它还能自我学习。更为重要的是一旦学习掌握后，它绝对不会忘记。而它目前还只是测试项目，未来它将具备更强悍的能力。

沃森的专业语言训练项目

研究人员表示，现在沃森的测试也不仅仅局限于传统的软件测试那一类的项目，在常规开发项目中，通常会分配测试矩阵来衡量软件在测试中的表现。在这种情况下，它更偏向于人类的学习轨迹。就像人类会经历小学、初中、高中、大学并最后参加工作一样，Watson的学习过程是非常相似的。

在测试期间，Watson将会同数十家企业开展深度合作，并提供带报告和建议的安全分析。具体来说，Watson能够识别安全事件是否和已知的恶意程序存在关联，并提供相关的背景审查以及识别用户的可疑行为。

Watson并不会替代人类的作用，而是帮助人类做出更快更全面地反应。IBM的研究显示，安全团队在Watson的配合下每天平均能够识别筛选 200,000 个潜藏重大安全事件。这不仅能够让计算机优先处理这些事件，而且揭示Watson在未来能够更快地适应广阔的互联网世界。Watson每次可能都不一定正确，但这正是测试的意义所在。而最重要的是Watson能够从错误中学习，并且掌握一些人类教师没有察觉的事件，这点对于高性能计算在机器学习和人工智能领域的深度应用是具有非常重要意义的。