BM3C实验室致力于解决机器视觉领域的模式识别和预测方法这两个方面的技术挑战。目前单靠电脑是无法解决这些挑战的。例如，人类在观看真实世界的短视频时，能够轻松辨认并口头描述视频中发生的事，还可对可能的后续事件展开评判和预测。但目前，机器不具备这种能力。
从这个月开始，位于剑桥的BM3C实验室将汇聚人脑、认知和电脑领域的顶尖科学家，展开研究以探索无监督机器对影音流数据的理解，利用新一代人脑模型的进展来启发机器视觉。这次跨学科合作研究的意义在于有望改变普通民众或专业人士的生活，其研究成果用途很广，例如，帮助临床医生改善对老年人和残疾人的护理，帮助企业维护和修理复杂机器，以及各种交叉行业的应用。
IBM研究中心的首席科学家古鲁-巴纳瓦(Guru Banavar) 表示，“当前世界中，人类和机器正处在越来越频繁的合作关系中，机器视觉领域的突破有望帮助人类过上更健康和高效的生活。通过人脑研究者和电脑科学家联手解决这一复杂的技术挑战，我们将推动人工智能领域的前沿进展。”
BM3C实验室将由詹姆斯-迪卡洛(James DiCarlo)教授负责，他本身也是MIT人脑与认知科学系主任。实验室的研究团队成员包括来自MIT人脑与认知科学系以及电脑科学与人工智能实验室的教员、研究者和研究生。而来自IBM的科学家和工程师将贡献出IBM沃森超级电脑迄今取得的技术进展。
认知计算系统与人类专家合作，通过这种互动展开学习，让个人和团队通过理解海量非结构化数据做出更明智的决定。这类系统成功的关键在于以下方面的持续研究：机器学习和推理、机器视觉、决策技术、对某个特定领域的知识理解、数据保证和信任以及高效的计算基础设施。
为此，IBM研究中心已打造了多个大学研究合作项目，为IBM研究者和来自电脑科学、工程学、人脑与认知科学的学术研究者提供了良好的合作契机，他们研究的各种认知计算能力涵盖了数据和知识整理、开发新算法以及建立可用于优化数据密集型工作任务的新型计算基础设施。
IBM目前已与至少250所大学合作，开放了各种认知计算学科的课程。这些课程为学生提供了真实的研究案例，学生还可通过云平台访问沃森技术。IBM还在大学中举办了各种比赛，参赛者需应对涉及某些特定行业的技术挑战。IBM还提供资助，帮助学生某些想法的商业化应用。
