NVIDIA GTC 2016 第二天的主題演講請來負責 IBM 人工智慧" Watson "的技術長 Rob High ， Watson 在五年前挑戰人類參加機智問答大賽 Jeopardy 成功一戰成名，現在 Watson 用於客服、健康管理、參與醫療數據分析，而驅動人工智慧發展的關鍵，不再是因為企業需求，更多是來自基於搜尋的文字、影音以及感測器所蒐集的大數據，從這些海量資訊中挖掘出有用的資訊，不可能是以人力進行分析，此時就須仰賴人工智慧的協助。
IBM 也將 Watson 平台開放給開發者使用，藉由 Bluemix 平台，開發者得以透過導入 Watson API ，打造獨一無二的認知應用，從客服系統、運動訓練平台、廣告、零售平台甚至教育玩具等等，藉由具學習能力的人工智慧，逐步使平台的使用者獲得更好的體驗，像是為運動員量身打造合適的運動計畫，將廣告更正確的投放給潛力客戶，藉由互動玩具為孩童進行數學、語言的教育。
感知學習相較於舊有的人工智慧，人工智慧不再是回答固定的是非對錯，而是能夠對話，對於影像也不僅只是分析顏色與輪廓，而是拆解影像的內容彙整特徵，以認知的方式辨識影像內容，能從語調分析敘事者當下的心態，從用字遣詞猜測發文者的情緒；語音助理越來越接近與人對話，以圖搜圖也能找到特徵符合的照片，這也都是新一代的人工智慧所帶來的改變。
話鋒一轉， Mr. High 還是談到人工智慧的重要基礎：運算能力，他強調透過強化通道的 OpenPower CPU 結合 GPU 加速，使得深度學習系統效能大幅的，也能夠使人工智慧的發展有更好的基礎。 Mr. High 最後也大膽預言，感知運算系統取代現有的運算架構將會在十年內實現。
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