Watson ist ein IBM Supercomputer, der künstliche Intelligenz (KI) und hochentwickelte Analysesoftware kombiniert, um eine optimale Leistung als „Question Answering“ -Maschine zu erzielen. Der Supercomputer ist nach dem Gründer von IBM, Thomas J. Watson, benannt.
Der Watson-Supercomputer verarbeitet mit einer Geschwindigkeit von 80 Teraflops (Billionen Gleitkommaoperationen pro Sekunde). Um die Fähigkeit eines hochfunktionalen Menschen, Fragen zu beantworten, zu replizieren (oder zu übertreffen), greift Watson auf 90 Server mit einem kombinierten Datenspeicher von über 200 Millionen Informationsseiten zu, die es nach sechs Millionen Logikregeln verarbeitet. Das System und seine Daten befinden sich in einem Raum, in dem 10 Kühlschränke untergebracht werden können.
Zu den wichtigsten Komponenten von Watson gehören:
- Apache Unstructured Information Management Architecture (UIMA) Frameworks, Infrastruktur und andere Elemente, die für die Analyse unstrukturierter Daten erforderlich sind.
- Apache Hadoop, ein freies, Java-basiertes Programmierframework, das die Verarbeitung großer Datensätze in einer verteilten Computerumgebung unterstützt.
- SUSE Enterprise Linux Server 11, das schnellste verfügbare Power7-Prozessor-Betriebssystem.
- 2.880 Prozessorkerne.
- 15 Terabyte (TB) RAM.
- 500 Gigabyte (GB) an vorverarbeiteten Informationen.
- IBMs DeepQA-Software, die für den Informationsabruf entwickelt wurde und Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen umfasst.
Anwendungen für Watsons zugrunde liegende Cognitive Computing-Technologie sind nahezu endlos. Da das Gerät Text Mining und komplexe Analysen für große Mengen unstrukturierter Daten durchführen kann, kann es eine Suchmaschine oder ein Expertensystem mit Funktionen unterstützen, die allen zuvor vorhandenen weit überlegen sind.
Im Mai 2016 unterzeichnete BakerHostetler, eine in Ohio ansässige Anwaltskanzlei, einen Vertrag für ein auf Watson basierendes Rechtsexpertensystem, um mit seinem 50-köpfigen Konkursteam zusammenzuarbeiten. Dieses System namens Ross kann Daten aus etwa einer Milliarde Textdokumenten extrahieren, die Informationen analysieren und in weniger als drei Sekunden präzise Antworten auf komplizierte Fragen geben. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es dem System, Legalese zu übersetzen, um auf die Fragen der Anwälte zu antworten.
Da Ross ‚Schöpfer weitere juristische Module hinzufügen, verändern ähnliche Expertensysteme die medizinische Forschung.
Watson im Gesundheitswesen
Das Gesundheitswesen war eine der ersten Branchen, auf die die Watson-Technologie angewendet wurde. Die erste kommerzielle Implementierung von Watson erfolgte im Jahr 2013, als das Memorial Sloan Kettering Cancer Center begann, das System zu verwenden, um Behandlungsoptionen für Lungenkrebspatienten zu empfehlen, um sicherzustellen, dass sie die richtige Behandlung erhielten und gleichzeitig die Kosten senkten. Seitdem haben auch Anbieter wie die Cleveland Clinic, das Maine Center for Cancer Medicine und die Westmed Medical Group Watson-Tools implementiert.
Allerdings ist nicht jede Implementierung reibungslos verlaufen. Das MD Anderson Cancer Center in Houston startete 2013 ein Projekt zum Aufbau eines Entscheidungsunterstützungssystems auf Basis der Watson-Technologie, mit dem Ärzte die besten Behandlungsoptionen ermitteln können. Aber nachdem sie mehr als $ 62 Millionen für das Projekt im Laufe von vier Jahren ausgegeben hatten, stornierten die Krankenhausverwalter das Projekt und sagten, es habe seine Ziele nicht erreicht.
Das Gesundheitswesen bleibt ein Schwerpunkt für IBM, da es versucht, die Watson-Technologie zu beweisen, und das Unternehmen baut weiterhin Partnerschaften mit Gesundheitsorganisationen auf. Im Mai 2018 erklärte sich beispielsweise Indiens größtes Spezialgesundheitssystem Apollo bereit, Watson für die Onkologie und Watson für die Genomik einzusetzen. Die beiden IBM Cognitive Computing-Plattformen werden Ärzten helfen, Entscheidungen für eine personalisierte Krebsbehandlung zu treffen.
IBMs Einsatz von Watson zur Lösung einiger der größten Probleme in der Patientenversorgung und die Verwendung datengesteuerter Erkenntnisse zur Empfehlung von Behandlungsoptionen würden den Wert von Watson-Technologien unter Beweis stellen.
Watson Analytics
Watson Analytics ist eine der primären Implementierungen der Watson-Technologie. Es handelt sich um eine Plattform zur Erkundung, Visualisierung und Präsentation von Daten, die die kognitiven Fähigkeiten von Watson nutzt, um automatisch datengesteuerte Erkenntnisse zu gewinnen und Möglichkeiten zur Präsentation der Daten zu empfehlen.
Die Plattform besteht aus einer Explorationskomponente, mit der Benutzer ihre Daten hochladen, potenziell korrelierte Variablen automatisch empfehlen und Vergleiche erstellen können. ein Vorhersagetool, mit dem Benutzer Antworten auf komplexe Fragen basierend auf ihren Daten erhalten können; und ein Berichtstool, das die Dashboard- und Berichtsentwicklung unterstützt.
Der Zugriff auf jede Komponente erfolgt über eine grafische Benutzeroberfläche (GUI), wodurch der Bedarf an fortgeschrittenem Data Science-Training minimiert wird. Die Plattform soll erweiterte Analysen für Mitarbeiter mit begrenzten technischen Kenntnissen zugänglich machen. Die Kosten für Watson Analytics hängen von der Version ab; Es gibt eine kostenlose Version, die die Möglichkeit bietet, Tabellenkalkulationen hochzuladen, Visualisierungen zu erhalten, Einblicke zu erhalten und Dashboards zu erstellen. Die „Plus“ Edition enthält die Funktionen in der kostenlosen Version zusammen mit 2 GB Speicher und Datenquellen, einschließlich Datenbanken, beginnt bei $ 30 pro Benutzer und Monat. Eine „Professional“ -Edition mit allen oben genannten Funktionen sowie einem Mehrbenutzer-Mandanten für die Zusammenarbeit, 100 GB Speicher und mehr Daten kostet 80 USD oder mehr pro Benutzer und Monat. (Preise für 2018 stammen von der IBM Watson Analytics-Website).
Mit Watson-APIs können Unternehmen KI-Anwendungen erstellen
IBM hat in seiner Cloud eine Reihe von Anwendungsprogrammschnittstellen (Application Program Interfaces, APIs) veröffentlicht, mit denen Benutzer ihre eigenen KI-Anwendungen erstellen können, die die Kerntechnologie von Watson im Backend nutzen. Es gibt APIs, die gängige Entwicklungsframeworks wie Java, Python und andere unterstützen.
IBM verfügt außerdem über API-Konnektoren für vortrainierte Deep-Learning-Algorithmen, mit denen Benutzer Anwendungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung und Tonanalyse erstellen können. Eine API unterstützt die Entwicklung intelligenter Assistenten mit Watson-Technologie im Backend.
Die Geschichte von IBM Watson
In einem Artikel des KI-Magazins vom Herbst 2010 berichteten IBM-Forscher über ihre dreijährige Reise zum Aufbau eines Computersystems, das in der TV-Show Jeopardy mit Menschen konkurrieren kann, um Fragen in Echtzeit richtig zu beantworten! Dieses Projekt führte zum Design von IBMs DeepQA-Architektur und Watson.
Im Jahr 2011 forderte Watson zwei Top-Spieler auf Jeopardy! — champions Ken Jennings und Brad Rutter – und berühmt schlagen sie. Der Watson-Avatar saß zwischen den beiden Kandidaten, wie ein menschlicher Konkurrent, während seine beträchtliche Masse auf einer anderen Etage des Gebäudes saß. Wie die anderen Teilnehmer hatte Watson keinen Internetzugang.
In der Übungsrunde, Watson zeigte eine menschenähnliche Fähigkeit für komplexes Wortspiel, richtig reagieren, zum Beispiel, auf den Antworthinweis, „Klassischer Schokoriegel, der eine Richterin des Obersten Gerichtshofs ist,“ mit, „Was ist Baby Ruth Ginsburg?“ Rutter stellte fest, dass, obwohl das Abrufen von Informationen für Watson „trivial“ und für einen Menschen schwierig ist, der Mensch die komplexe Aufgabe des Verständnisses immer noch besser kann. Dennoch erlaubt maschinelles Lernen Watson, seine Fehler gegen die richtigen Antworten zu untersuchen, um zu sehen, wo es sich geirrt hat, und zukünftige Antworten zu informieren.
IBM-Forscher kamen zu dem Schluss, dass sich DeepQA als effektive und erweiterbare Architektur erwiesen hat, mit der eine breite Palette algorithmischer Techniken im Bereich der Beantwortung von Fragen kombiniert, bereitgestellt, bewertet und weiterentwickelt werden kann.