Watson (IBM) — изкуствен интелект, победил шампиони в Jeopardy!

Как работи Watson

По време на играта Watson имаше достъп до примерно 200 милиона страници текстови данни, включително пълния текст на Wikipedia, както и енциклопедии, речници, тезауруси, новинарски статии и книги. Важно е да се отбележи, че Watson не беше свързан с интернет по време на състезанието — той използваше само предварително заредените в системата данни и индексите върху тях.

• Първа стъпка: при постъпване на подсказка системата генерира множество кандидат-отговори чрез търсене и комбиниране на релевантни фрагменти от своя корпус.
• Втора стъпка: за всеки кандидат се изчисляват десетки до стотици характеристики (features) — например съвпадение на термини, близост на концепции, подкрепящи доказателства от различни източници и т.н.
• Трета стъпка: тези характеристики се подреждат и агрегирани чрез алгоритми за машинно обучение, които оценяват вероятността кандидатът да е правилният отговор и връщат оценка за увереност.
• Крайно поведение: на телевизионния екран се показваха трите най-вероятни отговора заедно с процента доверие. Ако увереността на системата за най-добрия отговор превишаваше предварително зададен праг, Watson "натискаше звънеца" и даваше отговора.

Тази архитектура комбинира техники от статистическо обработване на език, информационно извличане, класификация и машинно обучение, като фокусът е върху доказателственото оценяване на отговорите — т.е. не само да се предложи възможен отговор, но и да се предоставят подкрепящи доказателства и оценка за надеждността му.

Хардуер, ограничения и последици

За да може тематичното търсене, изчисляването на характеристики и ранкингът да се извършват в кратко време, Watson работи върху голям изчислителен клъстер от сървъри с висока паралелност и памет. Въпреки това, системата не "разбира" света по човешки начин — тя разчита на модели, статистика и наличните текстови източници. Това води и до видими ограничения: при двусмислени въпроси или такива, изискващи общо знание извън наличните бази, могат да възникнат грешки или висока увереност в неправилен отговор.

След успеха в Jeopardy! IBM започна да адаптира технологията зад Watson за практически приложения в различни области — медицина (подкрепа при диагностика и онкологична терапия), бизнес анализи, обслужване на клиенти, правни и финансови услуги. През годините компаниите и изследователите използваха идеи и модули от Watson за изграждане на по-специализирани системи, като фокусът се премести от едно общо демонстрационно приложение към по-насочени решения и комерсиализация.

Watson остава ключов пример за това как комбинацията от напреднали методи за обработка на естествен език, големи корпуси данни и машинно обучение може да постигне впечатляващи резултати, но и добра илюстрация на границите на такива системи при липса на истинско "разбиране" или непълни данни.