Observar evidências e fenômenos visíveis
Buscar em nosso repertório o que já conhecemos para interpretar o que estamos vendo naquele momento. Com isso, geramos uma hipótese sobre o que aquilo significa
Depois, avaliamos sucessivamente as hipóteses que criamos. Estão certas ou erradas?
Por fim, mesmo sem 100% de certeza, tomamos decisões. Escolhemos a resposta que nos parece melhor, e agimos de acordo com ela
Com experts humanos como guia, o Watson recebe e coleta o conhecimento para ser instruído sobre um assunto específico. Ele lê as sentenças e as quebra gramaticalmente e estruturalmente, para estabelecer as relações e descobrir o sentido do que está escrito. Essa montanha de dados é pré-processada pelo Watson, que cria índices e outras formas para trabalhar aquele conteúdo de forma eficiente
Com a ajuda de humanos, que enviam dados sob a forma de perguntas e respostas, o Watson aprende que existem maneiras de interpretar essas informações que ingeriu. Ele aprende a linguagem, os jargões e as motivações daquela área, e busca encontrar padrões para entender quais são as respostas possíveis
Conforme as interações com usuários acontecem, Watson aprende a interpretar a complexidade das questões que são postas e, com base nas evidências apresentadas, apresenta uma variedade de respostas que têm mais potencial de estarem certas
Ao buscar evidências para confirmar ou refutar hipóteses, o Watson confere uma pontuação a cada possibilidade com base nos modelos estatísticos e treinamentos pelos quais ele passou. Com base em quão alto as respostas pontuaram, o sistema estima sua confiança e decide qual é a resposta com mais chances de estar correta. Conforme acerta ou erra, Watson interpreta as novas informações e aprende com isso.