Watson sacenšas TV prāta spēlē
Šī gada februāra vidū IBM Watson jautājumu un atbilžu datorsistēma trīs dienas piedalījās TV prāta spēlē Jeopardy!, kurā pirmo reizi dators sacentās ar cilvēku, sniedzot atbildes uz visdažādāko jomu jautājumiem. Spēles laikā Watson sistēma pieļāva vairākas kļūdas, un pēc pirmās dienas tās iegūto punktu skaits bija samērā vienlīdzīgs ar cilvēku uzrādīto rezultātu. Taču abās nākamajās dienās Watson uzrādīja ievērojamu pārsvaru, izcīnot neapšaubāmu uzvaru.
Jeopardy! ir ASV ļoti populāra TV prāta spēle, kas ēterā atrodas jau kopš 1964.gada. Spēle ietver visdažādākā veida jautājumus par vēsturi, literatūru, mākslu, kultūru, zinātni, sportu, ģeogrāfiju, vārdu spēles jautājumus, un visbeidzot komunikācija notiek sarunvalodas līmenī un jautājumus iepriekš nav iespējams paredzēt.
Kas īsti ir Watson sistēma?
Pirms četriem gadiem aizsāktā un IBM dibinātāja Tomasa Dž. Vatsona uzvārdā nosauktā sistēma Watson būtībā ir mākslīgā intelekta programmatūra, kas ir spējīga atbildēt uz cilvēciski dabiskā valodā uzdotiem jautājumiem, kas satur sarunvalodas izteicienus, semantisku valodas nozīmi, abstrahētus jēdzienus un tamlīdzīgi.
Watson datorsistēma darbojas patstāvīgi, bez interneta pieslēguma. To darbina 10 IBM Power 750 serveru statnes, 2880 procesori un 15 TB operatīvās atmiņas. Sistēma uztver tai uzdoto jautājumu un, izanalizējot pieejamo informāciju, kas sastāv no aptuveni 200 miljoniem satura lapu (kas atbilst aptuveni miljons grāmatu apjomam), sniedz pareizāko, precīzāko atbildi. Visa sistēmai pieejamā informācija ir lejupielādēta no enciklopēdijām, grāmatām, vārdnīcām, pat filmu scenārijiem, pasaules ziņu lapām un tamlīdzīgi. Parastam galddatoram vienu Jeopardy! spēles jautājumu būtu jāapsmadzeņo vismaz divas stundas, taču Vatsons ar to spēj tikt galā divās līdz sešās sekundēs.
Kāpēc Jeopardy! ?
Kā skaidro Watson algoritmu eksperts Kriss Veltijs no IBM izpētes daļas, IBM galvenokārt bija ieinteresēti izmantot Jeopardy! TV šovu kā tādu rotaļu, spēļu laukumu, kurā varētu veikt arī zinātniskus atklājumus. IBM zinātnieki vēlējās iegūt sistēmu, kas spētu apstrādāt informāciju un atbildēt uz jautājumiem, kas nav speciāli radīti tieši atbilstoši datora izpratnes līmenim.
Jeopardy! producents Harijs Frīdmans uzsver, ka šis TV šovs patiešām atspoguļo cilvēku sarunvalodu. Jums ir labi jāsaprot angļu valoda un tās nianses, jāpazīst tās reģionālās atšķirības, jāpārvalda slengs, jāzina rakstības principi, lai vispār šo spēli varētu spēlēt.
Watson sistēma un tās pielietojums
Informācijas pārslodze ir mūsdienu aktuālā problēma. Pasaulē pastāv neaptverami daudz dažāda veida satura, un sarežģītākais uzdevums ir no šī apjoma iegūt vajadzīgo informāciju. Un te talkā nāk Watson sistēma. Iztēlojieties cilvēku, kas ir spējīgs izlasīt neierobežotu dokumentu skaitu. Spējīgs tos visus saprast un spējīgs arī visu šo informāciju saglabāt savā galvā. Un tagad iztēlojieties, ka jūs šim cilvēkam varat uzdot jautājumu, un viņš jums sniedz konkrētu, precīzu atbildi. Tas ir tas, ko šīs sistēma spēj mums dot!
IBM Latvija izpilddirektors Uģis Eriņš stāsta, ka Watson risinājums pilnībā - tāds, kāds tas tika parādīts spēlē - vēl konkrēti līdz šim nav izmantots, taču daudzi klienti pasaulē jau izmanto uz Power 7 bāzētos risinājumus, kas ir tuvi šim Watson projektam. Piemēram, ASV Hjūstonas pilsētā esošā Raisa universitātē izmanto darbu plūsmu analīzes sistēmu uz Power 7 bāzes, lai apstrādātu un analizētu milzīgu daudzumu informācijas saistībā ar vēža izpētes programmu. Tāpat līdzīgu risinājumu lieto Kanādas GHY International muitas brokeru kompānija, lai strādātu ar starptautiskajiem klientiem, apkopotu un analizētu datus, veiktu loģistikas analīzi, tiktu galā ar arvien pieaugošo starptautisko klientu apkalpošanu, konsultāciju pakalpojumiem un tamlīdzīgi.
Watson projekta iespējas tālu pārsniedz tradicionālos datu glabāšanas un analīzes veidus, un šī datorsistēma nākotnē ietekmēs praktiski jebkuru sektoru. Piemēram, medicīnā slimību simptomu apkopošana un ātrāka, precīzāka diagnozes un iespējamo zāļu mijiedarbības noteikšana, tiesību jomā - tiesas precedentu atrašana, finansēs - prognožu modelēšana un klientu finanšu stāvokļa izvērtēšana, tirdzniecībā - gudrāku pārdošanas veidu noteikšana un klientiem pielāgotu produktu izstrāde.