Watson: искусственный интеллект IBM пять лет спустя

15 Августа 2016 в 20:30, Илья Хель 11 244 просмотра 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.

Watson: искусственный интеллект IBM пять лет спустя

Приложение
Hi-News.ru

Новости высоких технологий в приложении для iOS и Android.

25 комментариев

  1. kot777

    ДНК ИИ интересное будущее нас ждёт и причём скорее всего в этом нынешнем поколении уже увидим некоторые чудеса ... (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

  2. Timon

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

  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? (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

    • mr Vanya

      Через 10 лет даже средний смартфон побьёт

      • Speedrun

        Ты гиперболизируешь. Не думаю что смартфоны через 10 лет смогут выполнять 80трлн операций в секунду (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

        • mr Vanya

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

          • qwsz

            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

              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

                ((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

        Через облако может и да!) (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

    • 3DPascal

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

  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

      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

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

        • Riccard

          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

            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.