Watson to superkomputer IBM, który łączy w sobie sztuczną inteligencję (AI) i zaawansowane oprogramowanie analityczne, zapewniając optymalną wydajność jako maszyny odpowiadającej na pytania. Nazwa superkomputera pochodzi od nazwiska założyciela IBM, Thomasa J. Watsona.
superkomputer Watson przetwarza z szybkością 80 teraflopów (bilionów operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę). Aby odtworzyć (lub przewyższyć) zdolność człowieka do odpowiadania na pytania, Watson uzyskuje dostęp do 90 serwerów z połączonym magazynem danych liczącym ponad 200 milionów stron informacji, które przetwarza zgodnie z sześcioma milionami reguł logicznych. System i jego dane są autonomiczne w przestrzeni, która może pomieścić 10 lodówek.
do najważniejszych komponentów Watsona należą:
- Architektura Apache Unstructured Information Management Architecture (UIMA), Infrastruktura i inne elementy wymagane do analizy nieustrukturyzowanych danych.
- Hadoop Apache, darmowy, oparty na Javie framework programistyczny, który obsługuje przetwarzanie dużych zbiorów danych w rozproszonym środowisku obliczeniowym.
- SuSE Enterprise Linux Server 11, najszybszy dostępny system operacyjny procesora Power7.
- 2880 rdzeni procesora.
- 15 terabajtów (TB) pamięci RAM.
- 500 gigabajtów (GB) wstępnie przetworzonych informacji.
- oprogramowanie IBM DeepQA przeznaczone do wyszukiwania informacji, które obejmuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i uczenie maszynowe.
zastosowania bazowej technologii kognitywnej Watsona są prawie nieograniczone. Ponieważ urządzenie może wykonywać eksplorację tekstu i złożoną analizę ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych, może obsługiwać wyszukiwarkę lub system ekspercki o możliwościach znacznie przewyższających istniejące wcześniej.
w maju 2016 r.BakerHostetler, firma prawnicza z siedzibą w Ohio, podpisała umowę na system ekspercki oparty na Watsonie, aby współpracować z 50-osobowym zespołem upadłościowym. Ten system, o nazwie Ross, może wydobywać dane z około miliarda dokumentów tekstowych, analizować informacje i udzielać precyzyjnych odpowiedzi na skomplikowane pytania w czasie krótszym niż trzy sekundy. Przetwarzanie języka naturalnego umożliwia systemowi tłumaczenie tekstów prawnych w celu odpowiedzi na pytania prawników.
gdy twórcy Rossa dodają kolejne moduły prawne, podobne systemy eksperckie przekształcają badania medyczne.
Watson w służbie zdrowia
Służba Zdrowia była jedną z pierwszych branż, w których zastosowano technologię Watson. Pierwsza komercyjna implementacja Watson pojawiła się w 2013 roku, kiedy Memorial Sloan Kettering Cancer Center zaczęło używać tego systemu do rekomendowania opcji leczenia pacjentów z rakiem płuc, aby zapewnić im właściwe leczenie przy jednoczesnym obniżeniu kosztów. Od tego czasu dostawcy, tacy jak Cleveland Clinic, Maine Center for Cancer Medicine i Westmed Medical Group, również wdrożyli narzędzia Watson.
jednak nie każda implementacja przebiegła sprawnie. MD Anderson Cancer Center w Houston rozpoczęło w 2013 roku projekt budowy systemu wspomagania decyzji opartego na technologii Watson, który pomoże lekarzom określić najlepsze opcje leczenia. Ale po wydaniu ponad 62 milionów dolarów na projekt w ciągu czterech lat, administratorzy szpitali anulowali projekt, mówiąc, że nie osiągnął swoich celów.
Opieka zdrowotna pozostaje głównym punktem centralnym IBM, ponieważ stara się udowodnić technologię Watson, a firma nadal nawiązuje współpracę z organizacjami opieki zdrowotnej. Na przykład w maju 2018 r. największy indyjski specjalistyczny system opieki zdrowotnej, Apollo, zgodził się na wdrożenie rozwiązań Watson for Oncology i Watson for Genomics. Dwie platformy IBM cognitive computing pomogą lekarzom podejmować decyzje dotyczące spersonalizowanej opieki nad rakiem.
wykorzystanie rozwiązania Watson przez IBM do rozwiązywania największych problemów związanych z opieką nad pacjentem oraz wykorzystanie wglądu opartego na danych do rekomendowania opcji leczenia dowodzi wartości Watson technologies.
Watson Analytics
Watson Analytics jest jedną z podstawowych implementacji Watson technology. Jest to platforma do eksploracji, wizualizacji i prezentacji danych, która wykorzystuje możliwości kognitywne Watsona do automatycznego odkrywania informacji opartych na danych i rekomendowania sposobów prezentacji danych.
platforma składa się z komponentu eksploracji, który umożliwia użytkownikom przesyłanie danych, automatyczne rekomendowanie potencjalnie skorelowanych zmiennych i tworzenie porównań; narzędzia predykcyjnego, które pozwala użytkownikom uzyskać odpowiedzi na złożone pytania na podstawie ich danych; oraz narzędzia raportowania, które obsługuje pulpit nawigacyjny i tworzenie raportów.
każdy komponent jest dostępny za pomocą graficznego interfejsu użytkownika (GUI), co minimalizuje potrzebę zaawansowanego szkolenia w zakresie nauk o danych. Platforma ma na celu udostępnienie zaawansowanej analizy pracownikom o ograniczonej wiedzy technicznej. Koszt usługi Watson Analytics zależy od wersji; istnieje bezpłatna wersja, która obejmuje możliwość przesyłania arkuszy kalkulacyjnych, uzyskiwania wizualizacji, uzyskiwania wglądu i tworzenia pulpitów nawigacyjnych. Edycja „Plus” zawiera możliwości w wersji bezpłatnej wraz z 2 GB pamięci masowej i źródłami danych, w tym bazami danych, zaczyna się od 30 USD za użytkownika miesięcznie. Edycja „Professional”ze wszystkimi powyższymi funkcjami, a także dzierżawca dla wielu użytkowników do współpracy, 100 GB pamięci i więcej danych, kosztuje 80 USD lub więcej na użytkownika miesięcznie. (Ceny na rok 2018 pochodzą ze strony IBM Watson Analytics).
interfejsy API Watson umożliwiają firmom tworzenie aplikacji AI
IBM opublikował szereg interfejsów API (application program interfaces) w swojej chmurze, które umożliwiają użytkownikom tworzenie własnych aplikacji AI wykorzystujących podstawową technologię Watson. Istnieją interfejsy API obsługujące popularne frameworki programistyczne, takie jak Java, Python i inne.
IBM ma również złącza API do wstępnie przeszkolonych algorytmów uczenia głębokiego, które umożliwiają użytkownikom tworzenie aplikacji do przetwarzania języka naturalnego, rozpoznawania obrazów i analizy tonów. Jeden interfejs API wspiera rozwój inteligentnych asystentów korzystających z technologii Watson na zapleczu.
historia IBM Watson
w artykule opublikowanym jesienią 2010 r. w czasopiśmie AI naukowcy z IBM opisali trzyletnią podróż, aby zbudować system komputerowy, który mógłby konkurować z ludźmi w prawidłowej odpowiedzi na pytania w czasie rzeczywistym w programie telewizyjnym Jeopardy! Projekt ten doprowadził do zaprojektowania architektury IBM DeepQA i Watsona.
w 2011 roku Watson wyzwał dwóch najlepszych graczy na Jeopardy! — mistrzowie Ken Jennings i Brad Rutter … i słynnie ich pokonali. Watson Avatar siedział między dwoma zawodnikami, tak jak człowiek konkurent, podczas gdy jego znaczna część siedziała na innym piętrze budynku. Podobnie jak inni zawodnicy, Watson nie miał dostępu do Internetu.
w rundzie praktycznej Watson zademonstrowała ludzką zdolność do skomplikowanej gry słów, poprawnie odpowiadając, na przykład, na podpowiedź „Klasyczny batonik, czyli Kobieca sędzia Sądu Najwyższego”, z” czym jest Baby Ruth Ginsburg?”Rutter zauważył, że chociaż pobieranie informacji jest „trywialne” dla Watsona i trudne dla człowieka, człowiek jest jeszcze lepszy w złożonym zadaniu zrozumienia. Niemniej jednak, uczenie maszynowe pozwala Watsonowi analizować swoje błędy w oparciu o poprawne odpowiedzi, aby zobaczyć, gdzie się pomylił i poinformować o przyszłych odpowiedziach.
badacze IBM doszli do wniosku, że DeepQA okazał się skuteczną i rozszerzalną architekturą, która mogłaby być wykorzystana do łączenia, wdrażania, oceny i rozwijania szerokiego zakresu technik algorytmicznych w dziedzinie odpowiedzi na pytania.