IBM沃森在医疗人工智能上的应用，其实是句笑话？

5月8日，身兼风险投资家、社会资本的创始人和首席执行官三大身份的查马特·帕利阿皮蒂亚，在人工智能圈创造了不小的轰动。

他对IBM沃森如此评价道：“完全诚实地讲，沃森就是一个笑话。IBM的优秀之处在于他们非常善于利用他们的销售和营销团队说服那些并不拥有对称知识的人支付本不应该支付的事物”。
对此，IBM的相关负责人迅速回应：“沃森确实不是消费者的实用小工具，但它所建立的人工智能平台，才是真正的业务。这使得沃森广泛应用于美国以及其他5个国家的临床。同时，它经过不断学习将可医治的癌症类别增加至8个。另外，除了肿瘤，沃森被应用在美国前25加生命科学公司，并协助各大厂商开展物联网等等”

第二天，Palihapitiya再一次坚持他自己的观点“我也许应该更小心地谈论沃森，”他告诉CNBC，但他补充说：“有建设非常有意义的解决方案，才是真正占领大部分市场的人”。
沃森的基本缺点
沃森需要艰苦训练数月，沃森想要成为专家的前提是它必须拥有数量庞大且组织良好的数据作为平台，因此它才能够得出任何有用的结论。另外，即使它已接受过培训，但它只能绘制基于数据的主体，或“数据库”的结论。
“组织良好的”要求使得沃森特别具有挑战性，因为初始数据库通常是不充分的。其结果是，沃森客户必须聘请专家顾问的团队作为初始数据库，这相当耗时且非常昂贵。