在IBM的人工智能(AI)程序Watson在游戏节目Jeopardy中成名之后!在2011年，它似乎迈出了世界舞台。
沃森随后迅速与著名医疗机构建立了合作伙伴关系，例如政府的退伍事务，斯隆·凯特琳，梅奥诊所和克利夫兰诊所，以将AI应用于癌症治疗。
但是，Watson随后进入肿瘤学领域并没有像其对Jeopardy的统治那样顺利! 做到了。尽管多年来沃森(Watson)变得更加准确，但在癌症诊断中，错误的建议所带来的后果要比遗漏的问题更为严重。危险! 结果，医疗机构与IBM之间的许多备受瞩目的合作悄然结束。
为什么Watson出色的计算能力在肿瘤学上达不到?
这可以归结为这样一个事实，即赢得比赛的演出和与癌症作斗争对沃森而言是非常不同的任务，而沃森为此而接受了不同的培训。
归结为这样一个事实，即赢得一场游戏秀和癌症诊断是非常不同的任务，因此沃森接受了针对他们的不同工具的培训。结果，取得了不同程度的成功。
AI算法的数据训练
AI有两个组成部分：训练和推理。在部署AI程序进行决策(推理)之前，需要对其进行培训，以便在其预测分析过程中将误差降至最低。
训练AI程序类似于教学生。AI软件和学生都需要帮助来建立使用外部信息的思维系统，以便他们将来可以解决相同或相似的问题。
AI软件中设计了一个解决问题方程式的协议，也称为算法。然后，在培训课程中，该算法分析现有数据(例如从教科书中学习的学生)以建立参数。这代表了AI可以在未来分析中使用的思维过程。