Watsonは、人工知能（AI）と洗練された分析ソフトウェアを組み合わせたIBMスーパーコンピュータで、”質問応答”マシンとして最適なパフォーマンスを提供します。 スーパーコンピュータの名前は、IBMの創設者であるトーマス・J・ワトソンに因んで名付けられた。
ワトソンのスーパーコンピュータは、80テラフロップ(1秒あたり1兆の浮動小数点演算)の速度で処理します。 高機能な人間の質問に答える能力を複製（または上回る）するために、Watsonは90台のサーバーにアクセスし、200万ページ以上の情報を組み合わせたデータストアにアク システムおよびデータは10台の冷却装置を収容できるスペースではめ込み式である。
ワトソンの主要なコンポーネントは次のとおりです:
- Apache非構造化情報管理アーキテクチャ（UIMA）のフレームワーク、インフラストラクチャ、および非構造化データの分析に必要なその他の要素。
- ApacheのHadoop、分散コンピューティング環境で大規模なデータセットの処理をサポートする無料のJavaベースのプログラミングフレームワーク。
- SUSE Enterprise Linux Server11、利用可能な最速のPower7プロセッサオペレーティングシステム。
- 2,880プロセッサコア。
- 15テラバイト(TB)のRAM。
- 500ギガバイト(GB)の前処理された情報。
- IBMのDeepQAソフトウェアは、自然言語処理（NLP）と機械学習を組み込んだ情報検索用に設計されています。
ワトソンの基礎となる認知コンピューティング技術のためのアプリケーションはほぼ無限です。 このデバイスは、膨大な量の非構造化データに対してテキストマイニングと複雑な分析を実行できるため、既存のものよりもはるかに優れた機能を備えた検索エンジンまたはエキスパートシステムをサポートすることができます。
2016年5月、オハイオ州に拠点を置く法律事務所BakerHostetlerは、50人の破産チームと協力するために、Watsonをベースとした法律専門家制度の契約を締結しました。 ロスと呼ばれるこのシステムは、約10億のテキスト文書からデータをマイニングし、情報を分析し、複雑な質問に3秒未満で正確な回答を提供できます。 自然言語処理は、システムが弁護士の質問に応答するために合法語を翻訳することを可能にする。
ロスの作成者がより多くの法的モジュールを追加するにつれて、同様の専門家システムが医学研究を変革しています。
Watson in healthcare
ヘルスケアは、Watsonの技術が適用された最初の産業の1つでした。 Watsonの最初の商業的実装は、Memorial Sloan Kettering Cancer Centerが、コストを削減しながら適切な治療を確実に受けるために、肺癌患者の治療オプションを推奨するためにシステ その時以来、Cleveland Clinic、Maine Center for Cancer Medicine、Westmed Medical GroupなどのプロバイダーもWatsonツールを実装しています。
しかし、すべての実装が順調に進んでいるわけではありません。 ヒューストンのMDアンダーソン癌センターは、医師が最良の治療選択肢を決定するのを助けるために、ワトソン技術を搭載した意思決定支援システムを構築するために2013年にプロジェクトを開始しました。 しかし、4年間でプロジェクトに6200万ドル以上を費やした後、病院の管理者はプロジェクトを中止し、目標を達成できなかったと述べた。
ヘルスケアは、ワトソンの技術を証明しようとするIBMの主要な焦点のままであり、同社はヘルスケア組織とのパートナーシップを構築し続けています。 たとえば、2018年5月、インド最大の専門医療システムであるApolloは、Watson for OncologyとWatson for Genomicsを採用することに合意しました。 2つのIBM cognitive computing platformは、医師が個別化されたがんケアの決定を下すのに役立ちます。
IBMが患者ケアに関する最大の問題のいくつかを解決するためにWatsonを使用し、データ駆動型の洞察を使用して治療オプションを推奨することは、Watsonテクノ
Watson Analytics
Watson Analyticsは、Watsonテクノロジーの主要な実装の一つです。 Watsonの認知機能を利用して、データ駆動型の洞察を自動的に提示し、データを提示する方法を推奨する、データの探索、視覚化、提示のためのプラットフォームです。
プラットフォームは、ユーザーがデータをアップロードし、潜在的に相関する変数を自動的に推奨し、比較を構築する探索コンポーネント、ユーザーがデータに基づいて複雑な質問に対する回答を得ることができる予測ツール、ダッシュボードとレポートの開発をサポートするレポートツールで構成されています。
各コンポーネントにはグラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)を使用してアクセスでき、高度なデータサイエンストレーニングの必要性が最小限に抑えられます。 このプラットフォームは、限られた技術的知識を持つ労働者が高度な分析にアクセスできるようにすることを目的としています。 Watson Analyticsのコストはバージョンによって異なり、スプレッドシートのアップロード、視覚化の取得、洞察の取得、ダッシュボードの構築が可能な無料版があります。 “プラス”版は、データベースを含むストレージとデータソースの2ギガバイトと一緒に無料版の機能が含まれており、月額、ユーザーあたり$30から始まります。 上記のすべての機能を備えた”プロフェッショナル”エディションだけでなく、コラボレーションするマルチユーザーテナント、ストレージとより多くのデータの100GB、月額ユーザーあたり$80以上の費用がかかります。 （2018年の価格はIBM Watson Analyticsのwebサイトから調達）。
Watson Apiで企業がAIアプリケーションを構築
IBMは、ユーザーがWatsonのコア技術をバックエンドで利用する独自のAIアプリケーションを構築できるようにする、幅広いapplication program interfaces(Api)をクラウド上に公開している。 Java、Pythonなどの一般的な開発フレームワークをサポートするApiがあります。
IBMはまた、ユーザーが自然言語処理、画像認識、トーン分析のようなもののためのアプリケーションを構築することを可能にする事前訓練された深い学習アルゴ 一つのAPIは、バックエンドでWatson技術を使用したスマートアシスタントの開発をサポートしています。
IBM Watsonの歴史
2010年秋のAIマガジンの記事で、IBMの研究者は、テレビ番組Jeopardyでリアルタイムで質問に正しく答えることで人間と競争できるコンピ このプロジェクトは、IBMのDeepQAアーキテクチャとWatsonの設計につながった。
2011年、ワトソンはJeopardyで二人のトップランクの選手に挑戦しました！ –チャンピオンケン-ジェニングスとブラッド-ラッター-そして有名にそれらを破った。 ワトソンのアバターは、人間の競争相手と同じように、二人の出場者の間に座っていましたが、そのかなりのバルクは建物の別の階に座っていました。 他の出場者のように、ワトソンはインターネットにアクセスできませんでした。
練習ラウンドでは、ワトソンは複雑な言葉遊びのための人間のような能力を実証し、例えば、”古典的なキャンディバーは女性の最高裁判所の正義です”という答えの手がかりに正しく応答し、”ベイビー-ルース-ギンズバーグは何ですか？「Rutterは、情報の検索はWatsonにとっては「些細な」ものであり、人間にとっては困難ですが、人間は複雑な理解の作業では依然として優れていると指摘しました。 それにもかかわらず、機械学習により、Watsonは正解に対する間違いを調べて、誤りがどこにあるのかを確認し、将来の回答を通知することができます。
IBMの研究者は、DeepQAは効果的で拡張可能なアーキテクチャであり、質問応答の分野で幅広いアルゴリズム技術を組み合わせ、展開、評価、進歩させるために使用できると結論づけた。