IBM Watson認知システムは、今や専門家ほど悪くない人々のさまざまな問題について議論することができます。 ジョージア工科大学（米国）の専門家チームとIBMの代表者は、周囲の世界を理解し、いくつかの重要な問題の解決策を見つけるために、認知システムを6か月間トレーニングしました。
プロジェクトに取り組んでいる6つのチームのそれぞれが200の異なる質問を準備しました。 IBM Watsonは、対話に参加するために、いくつかの新しい科目を学ぶ必要がありました。 たとえば、認知システムは、Biologueの記事リポジトリから数百の生物学記事を研究しています。 Watsonをトレーニングした後、チームは、アーキテクチャ、通信、およびコンピューターテクノロジーについてシステムに質問し始めました。 ワトソンは、研究した資料を使用して明確な答えを定式化する必要がありました。
たとえば、質問の1つは「海水を消費に適したものにするために、海水の淡水化にどのような方法を提供できますか？」でした。 これは、長年にわたって科学者を本当に悩ませてきた問題です。 地球には大量の水がありますが、この水はすべて飲んでいません。 したがって、それを人間の消費に適したものにするためには、脱塩が必要です。
ワトソンは、通常の淡水化プラントを提供する代わりに、既製のソリューション-カモメに存在する塩から海水を洗浄するための特別なシステムを使用することを提案しました。 カモメは自分自身に害を与えることなく海水を飲むことができ、認知システムは、人間に似たものを作成するために鳥の水の脱塩に関与する器官を研究するように助言しました。
さらに、ワトソンは、宇宙空間で使用できる高効率のソーラーパネルを作成するために何が必要かという質問にも答えました。 このシステムは、非常に攻撃的な条件で生きる動植物の生物の生化学的プロセスを研究することを提案しました。 特に、ワトソンは砂漠で成長している植物の体温調節のメカニズムを研究することを勧めました。
認知システムは実際に答えを考えませんでした-決定は一瞬で非常に迅速に発行されました。
ところで、ワトソンは、アイデアをあまり正確に定式化せずに主要な質問をした場合、主要な質問をすることができます。 しかし、正しい答えを得るには、質問を正しくする必要がありますよね？ そして、ワトソンはこの問題に取り組む人を支援し、質問のトピックと内容を明確にして、できる限り詳細かつ正確に回答します。
新しいタイプのシステムはGT-Watson Plusと呼ばれます。 開発者は、このプラットフォームが一般の人々と科学者の両方を助け、専門家があまり知識がない質問への回答を後者に提供することを望んでいます。 GT-Watson Plusは、一度に複数の分野でコンサルタントとして機能します。