Watson: искусственный интеллект IBM пять лет спустя

15 Августа 2016, Илья Хель 25

IBM

На дворе стоял 2012 год, и искусственный интеллект Watson разработки IBM был на гребне своей славы. Он победил двух многократных чемпионов игры Jeopardy! (наш аналог — «Своя игра») в 2011 году, и мир был в шоке. Это была первая широкая и успешная демонстрация компьютера, обрабатывающего естественный язык. И благодаря победе в игре, Watson стал популярнее HAL 9000, хоть и не надолго. Позже, в 2012 году, IBM объявила одного из крупнейших практических партнеров Watson — Кливлендскую клинику, которая захотела включить эту систему в свое дело врачей.

Используя Watson для синтеза огромных сумм данных и создания основанных на фактических данных гипотез, появилась надежда, что система поможет врачам и студентам более точно диагностировать заболевание и выбирать лучшие планы лечения для пациентов.

С тех пор прошло четыре года. Как мы знаем, искусственный интеллект должен учиться быстро. Что изменилось для Watson с тех пор?

Долгая дорога доктора Ватсона

Под капотом Watson всегда был (и остается) программным продуктом DeepQA. Если простыми словами, DeepQA — это сложная архитектура программного обеспечения, которая анализирует, размышляет и отвечает на контент, который скармливают Watson. В 2012 году система работала на 80-терафлопсовом компьютере — машине, способной производить 80 000 000 000 000 операций в секунду — расположенном в Йорктаун Хайтсе, штат Нью-Йорк, с серверами в небольшой комнатке.

IBM считала, что Watson может стать «сверхспособной Siri для бизнеса», и он стал. Сегодня он обозначен как когнитивный компьютер для бизнеса. Или, если точнее, «платформа для когнитивного бизнеса».

Вот чем стал Watson: платформой.


Как и обещалось, Watson 2012 года получил мощное обновление. Он уменьшился в размерах, от большой спальни до четырех коробок из-под пиццы, и теперь доступен в облаке на планшете и смартфоне. Система на 240% продуктивнее своего предшественника и может обрабатывать 28 типов (или модулей) данных, по сравнению с 5, которые были раньше.

В 2013 году IBM открыла исходный код API Watson и теперь предлагает IBM Bluemix, комплексную облачную платформу для сторонних разработчиков для создания и запуска приложений на основе внушительных вычислительных возможностей Watson.

Но один из самых больших шагов, которые проделал Watson к своему нынешнему состоянию, произошел в 2014 году, когда IBM инвестировала 1 миллиард долларов в IBM Watson Group, большой отдел, посвященный работе Watson, на 2000 сотрудников.

В этот момент «доктор Ватсон» вышел из яслей стартапа и стал чувствовать себя значительно увереннее. В некотором смысле он стал «как IMB в каждом аспекте».

Перенесемся в 2016 год: сегодня Watson предлагает больше корпоративных сервисов и решений, чем могло бы уместиться в этой статье, — советник по финансам, автоматизированный представитель по обслуживанию клиентов, поисков — что бы вы ни назвали, Watson это умеет, скорее всего.

По мере развития технологии, стоящей за суперкомпьютером 2012 года, развивалось и позиционирование IBM Watson. И в большей степени это позиционирование касалось медицины.

Встречайте доктора Ватсона

Сегодня задачи Watson в сфере здравоохранения определяет новый отдел под названием Watson Health. Это был стратегический шаг, поскольку со времен подключения Кливлендской клиники в 2012 году с Watson завязалось много похожих партнеров.

В 2014 году, например, IBM анонсировала, что онкологи могут использовать Watson для сбора геномических и медицинских данных и разработки более персонализированного лечения. Watson мог, наконец, позволить онкологам «загружать отпечаток ДНК опухоли пациента, который покажет, какие гены мутировали; и Watson может просеивать тысячи мутаций и определять, какие из них вызвали опухоль, после чего настраивать точную схему лечения».

Не так давно Университет Токио использовал Watson для постановки правильного диагноза 60-летнего пациента с лейкемией за счет сопоставления генетических данных миллионов исследовательских работ на тему рака. Это впечатляющий пример, но пока сложно говорить о похожем применении в каждой сфере медицины.

Alpha Go

Хотя IBM удвоила силу Watson и добилась определенного успеха, сделать его практическим во всех смыслах этого слова еще только предстоит. В прошлом году Брэндон Кейм из IEEE Spectrum изложил несколько верных причин, почему «доктору Ватсону» еще только предстоит стать настоящим доктором.

«IBM Watson прошел долгий путь, но его прогресс сравнительно с ожиданиями «мгновенного врыва» делает его достижения менее значимыми, — пишет Кейм. — Медицинский искусственный интеллект сейчас сравним с персональными компьютерами 1970-х. Применение искусственного интеллекта в сфере здравоохранения созреет через годы».

Сложные проблемы в системе здравоохранения вроде качества данных также мешают Watson. Электронные медицинские данные часто заполняются с ошибками и изначально оцифровываются для хранения, а не для поиска в них данных. Наконец, обучение Watson представляет собой изнурительный процесс, особенно потому, что дело касается человеческих жизней.

Поиск быстрых ответов на проблемы пациентов имеет мало чего общего с игрой. Watson придется научиться думать, как хороший врач. То есть ему придется находить правильные фрагменты данных, взвешивать доказательства и делать точные выводы.

Чтобы Watson продолжал прогрессировать, ему также придется идти в ногу с современными достижениями в области ИИ. Самым большим изменением с 2012 года стал рост глубокого обучения — метода ИИ, при котором программа самообучается, используя огромные наборы помеченных данных.

Например, преемник Watson, игровой ИИ AlphaGo от Google, представляет собой программу глубокого обучения, которая научилась играть в го лучше всех в мире.

Очевидно, IBM в курсе, что такое глубокое обучение. В прошлом году она рассказала, что также интегрирует подход глубокого обучения в Watson.

Огромные бюджеты посвящаются эволюции следующего поколения чат-ботов и виртуальных ассистентов, и в этом завязаны самые крупные игроки — включая Google и Facebook. Остается лишь вопрос времени, пока «доктор Ватсон» не станет доступен широкому числу пользователей, может, и под другим именем.

25 комментариев Оставить свой

  1. kot777

    ДНК ИИ интересное будущее нас ждёт и причём скорее всего в этом нынешнем поколении уже увидим некоторые чудеса ...

  2. Timon

    настоящие чудеса начнется через 500-1000лет и дальше
    если планеиу не уничтожим

    • Riccard

      Timon, Никто не может предсказать, что будет даже через 50 лет.

  3. Timon

    когда у человечества ответов будет больше,
    чем вопросов,
    вот тогда будет ьольшой барабум в голове

  4. Speedrun

    А квантовый компьютер сможет "побить" Ватсона?

    • mr Vanya

      Speedrun, Через 10 лет даже средний смартфон побьёт

      • Speedrun

        mr, Ты гиперболизируешь. Не думаю что смартфоны через 10 лет смогут выполнять 80трлн операций в секунду

        • mr Vanya

          Speedrun, Согласен. Есть маленько.
          "Квантовый компьютер" пока в самом начале своего пути. Вряд-ли в ближайшие 10 лет появится устойчивый прототип с сотней кубитов.

          • qwsz

            mr, более того пока что все попытки создать компьютер с более чем десятью(!) кубитами наталкиваются на принципиальную проблему - невозможность поддерживать "квантовую запутанность". Вследствии чего система перестают работать. Пока не известно как решить эту проблему. Пока даже нет ответа на вопрос - возможно ли вообще это проблему решить.

            П.С. Напомню что для нормально работы того квантового компьютера о котором пишут все фантасты необходимо минимум(!) 1000 кубитов в системе

            • Balabol

              qwsz, Ну не нужно все так прям драматизировать... Достаточно программно по колдовать, с бубном танцевать и создать на 10 стабильно работающих кубитах, эмулятор 10 кубитов, а на них еще эмульку, и так с помощью 10 кубитов, получить тысячи... Это же вам квантовая спутанность, а не транзисторы на кремнии...

              • mr Vanya

                Balabol, ((2^10)^10)^10 != 2^10 * 2^10 * 2^10

                то что вы описали - рекурсия 2^10 * 1 * 1 = 2^10 уменьшает код но производительности не добавляет. Жрёт ресурсы и плохо поддаётся отладке.

      • kot777

        mr, Через облако может и да!)

    • 3DPascal

      Speedrun, Квантовый компьютер не во всех задачах будет быстрее обычных, а даже наоборот будет медленнее, поэтому квантовый компьютер не является заменой нынешних.

      • Speedrun

        3DPascal, Я знаю. Я имел ввиду сможет ли квантовый компьютер заменить суперкомпьютер по скорости вычислений?

        • qwsz

          Speedrun, Для каких-то задач (большинства) - сможет. Для каких-то - нет.

          • Speedrun

            qwsz, Тогда оправдывает ли он затраты на его производство? Ведь тогда получается, что квантовый компьютер это узкоспециализированное устройство, которое будет полезно только тем кто обрабатывает огромное количество данных.

  5. Sledopit

    Сравнивать Watson и современные системы ИИ - не совсем корректно. Современный ИИ AlphaGo основан на самообучении нейронных сетей, в то время как Watson - обычный, пусть и очень мощный компьютер с "прошитой" базой.

    • amd212

      Sledopit, экспертная система против нейронной сети
      Обучение первой - пополнение базы знаний.
      Обучение второй - изменение/перестройка связей.
      И там, и там по сути присутствует первоначальная "прошивка".
      "Пустышки" мало кому интересны.
      Статические экспертные системы используются у конечного пользователя. Когда самопроизвольное изменение БЗ может привести к фатальному сбою процесса.
      Думаю в тесле будет статическая замороженная экспертная система, пополняемая строго по команде из "центра".

      • Sledopit

        amd212, Современный ИИ AlphaGo основан на самообучении, в то время как Watson - обычный "болван". А куда и каким боком Тесла поедет - вообще по фигищу.

        • Riccard

          Sledopit, Бред, Watson делает то, что ни может ни одна другая технология. Победа над человеком в Жеопарди о многом говорит. Но видимо ты слабо понимаешь как это работает

          • Sledopit

            Riccard, Троллище вышли на тропу, приматы убогие. Да твои фокусы любой бот просчитает, никакой ИИ не нужен. Животные.

  6. Dimitry01

    просто-отвратительный-перевод

  7. deaddreams

    придет время и ватсон будет сюда статьи писать.

Новый комментарий

Для отправки комментария вы должны авторизоваться или зарегистрироваться.