在接下来的几个月中，IBM将推出技术，它认为这将大大改善计算机访问和使用数据的方式，统一人工智能的不同学派的思想。
非结构化信息管理架构（UIMA）是IBM正在开发的基于XML的数据检索架构。 IBM研究部门的服务和软件副总裁Alfred Spector说，UIMA将大大扩展和增强基础数据库的检索技术。
UIMA“是成为数据库一部分的东西，或者更可能是数据库访问的东西，”他说。 “你几乎可以感觉到所有的事情，你可以在自动化或人类系统更多的影响。
一旦并入系统，UIMA可以允许汽车获得和显示交通状况和高速公路上的平均自动车速的实时数据，或者它可以让工厂调整自己的燃料消耗，并优化计划活动。自动语言翻译和自然语言处理也将变得可行。
UIMA的基本理论是组合假说，其中指出，统计机器学习 - 搜索网站Google后面的数据排序智能 - 语法赢咖4和其他技术可以在不久的将来结婚。
“如果我们并行应用不同的赢咖4学校已经提出的技术，我们将实现误差率的乘法减少，”斯佩克特说。 “我们开始应用组合假设，这将是今年发生很多我认为你会开始看到这种技术，人们在未来几年使用，这不是那么遥远。
“在这一事件发生的进展比发生了更多，尽管事实上，纳斯达克的峰值，”他补充说。
IBM公司的消息人士表示，目前的主要UIMA实验的结果将在3月份左右公布给分析师。
虽然它被交替地吹捧和揭穿，功能性赢咖4的时代可能是曙光。首先，思维机器所需的处理能力和数据存储能力现在已经存在。
研究人员还更精确地改进了赢咖4软件背后的算法和概念。
此外，互联网的爆炸性增长已经产生了对可以相对自主地运行的机器的需求。在未来，企业和个人只会拥有比他们能管理的更多的计算机 - 吐出更多的数据，而不是人们能够自己心理吸收。网络上的数据类型 - 音频，文本，视频 - 也将继续增长。
同时，XML提供了一种简单的方法来共享和分类数据，这使得将智能技术应用于计算环境变得更加容易。 Spector说，“由于XML的出现，数据库行业在未来三年内将会经历比过去20年更多的变化。
新订单
赢咖4在某种意义上将像一个过滤器。传感器将收集来自外部世界的数据并将其发送到计算机，计算机进而将发出适当的动作，仅在必要时提醒其人类主人。
当涉及到网络搜索时，人类将进行查询，计算机将帮助他们进行优化，以便只有相关数据，而不是14页潜在的网站匹配。
IBM的赢咖4方法已经被证明是不可知的。赢咖4大致有两个基本的思想学派。统计学习倡导者认为，思维机器的最佳指南是记忆。
部分基于18世纪神职人员托马斯·贝斯的数学理论，统计理论基本上表明，未来或当前事件可以由过去发生的事情来识别。例如，Google搜索结果是在构造在层次结构中排列相似查询之后检查的其他个人的网站的洗衣列表。语音识别应用工作原理相同。
相比之下，基于规则的情报倡导者，分为句法和语法思想，认为机器在更了解情境时工作得更好。
例如，在统计智能搜索引擎上搜索“意大利宠物摇滚”可能会返回关于20世纪70年代新奇的网站。相反，基于规则的赢咖4平台可能意识到你错误意大利诗人彼得拉克。在UIMA的Google搜索，乌克兰现代艺术学院成为第一选择。
Spector说，“语法，统计，高级统计（和）语义的组合可能需要这样做，但是你不能在没有共同体系结构的情况下做。思考在人类，毕竟，是不完全理解。
“这不是很清楚孩子们学习的方式，我相信它是统计上最初的，但在某一点你会看到...它不只是统计，”他说。 “他们是推理，这是了不起的。
