Медицинский робот, «убийца» поисковика Google, финансовый консультант, терминатор, компьютерный монстр, юрист-аналитик, помощник разведслужб — это лишь немногое из перечня профессий, которые по плечу «Уотсону». Суперкомпьютер, разработанный компанией IBM, сразился с участниками американской телевизионной игры «Рискни!».
«Примечателен сам факт, что машина вообще может играть в такую игру, как “Рискни!”», — считает Борис Кац, эксперт по искусственному интеллекту и кибернетике из MIT (США).
Игра с Watson
Четыре года назад, когда IBM предложила создать машину, способную играть в «Рискни!», сообщество экспертов по искусственному интеллекту сомневалось, удастся ли компании выполнить обещанное. Компьютеры прекрасно работают по четко написанным правилам, но вопросы в передаче предполагают игру слов и многоуровневость подсказок. Кроме того, для игры нужно обладать знаниями в самых разных областях — от науки до массовой культуры. Тем не менее «Уотсон» успешно сразился против двух самых лучших игроков за всю историю игры. Вместо того чтобы создавать новые алгоритмы для понимания сложных вопросов, разработчики решили использовать лучшие из имеющихся на данный момент.
Возглавляемая Фредом Ферруччи группа ученых наделила машину огромной памятью, в которую ввели 200 миллионов страниц текста из энциклопедий и газет, а также специализированные фактологические базы данных. Для ответа на вопросы игры «Уотсон» использует следующую схему. Например, компьютер знает, что после слова «этот» обычно идет подлежащее. Поэтому, когда он слышит «Этот романист XIX века…», то быстро переключается на поиск литературных авторов. Как только «Уотсон» определяет предмет поиска, он переходит к базам данных. Его вычислительная мощность в 2000 раз превосходит мощность персонального компьютера, поэтому ему требуется меньше трех секунд, чтобы проанализировать тысячи вероятных ответов. Каждый вариант ответа «Уотсон» подвергает 100 различным тестам. Один из тестов определяет игру слов. Он помог «Уотсону» ответить на вопрос «пейзажист, блюститель порядка». Компьютер, проанализировав списки художников и блюстителей порядка, выбрал ответ — «констебль», получивший максимальную оценку при тестировании. Такая система тестов обеспечивает «Уотсону» значительное преимущество перед другими системами «вопрос-ответ».
Использование
«Уотсон» разрабатывался не для телевизионных игр. Его можно использовать для решения любых задач, требующих быстрой обработки больших массивов данных. Возьмем медицину. Хотя компания IBM не раскрывает подробностей программного обеспечения «Уотсона», известно, что она сотрудничает с Колумбийским университетом в Нью-Йорке по созданию медицинских приложений. Если в память «Уотсона» ввести базы данных медицинской литературы и обеспечить его средствами распознавания речи, то он может прослушивать диалог между пациентом и врачом, а затем осуществлять поиск по базам данных и предлагать с определенной степенью вероятности несколько диагнозов.
«Такие системы могут обогатить здравоохранение», — полагает Амар Дас из Стэнфордского университета в Калифорнии (США). Он сотрудничает с группой исследователей из местной лаборатории PARK, которая работает над системой искусственного интеллекта, способной подсказать врачу оптимальное лечение ВИЧ-инфекции. Он считает, что у подобных систем большое будущее, но могут возникнуть сложности с обработкой медицинского языка. Специалисты в разных областях медицины могут использовать один и тот же термин в нескольких несовпадающих значениях. Компьютер нужно будет научить вставлять термин в определенный контекст и выделять требуемое значение.
«Уотсон» можно использовать и в службе разведки. Сотрудники компании участвуют в программе машинного чтения, финансируемой Управлением перспективных исследований МО США (DARPA) в Арлингтоне (штат Виргиния). Это управление заинтересовано в разработке машинного чтения, поскольку перед аналитиками разведслужбы проходит столько отчетов, сколько они не в силах обработать, поясняет Эрик Нюберг из Университета Карнеги Меллон в Питтсбурге (штат Пенсильвания, США), сотрудничающий с разработчиками «Уотсона». Вместо того чтобы изучать каждый отчет, аналитики могут воспользоваться искусственным интеллектом — например, для того, чтобы установить связи между лицами, упоминаемыми в различных документах.
Возможности поиска
Машине по силам решение и повседневных задач. Пока он не подсоединен к Интернету, но, если это случится, он может значительно облегчить поиск информации.
«’’Уотсон” может полностью заменить Google», — считает Нюберг.
Поисковая машина «Уотсон» так же, как и человеческий мозг, постоянно совершенствует свои знания. Программы «обучаются» во время поиска документов, автоматически добавляя их в свою базу данных, поэтому с появлением дополнительных фактов результаты поиска будут улучшаться. Разработчики «Уотсона» общаются с юристами на предмет использования их компьютера в правовой деятельности. Адвокатам при работе над каждым делом приходится просматривать горы документов, и тут «Уотсон» был бы очень полезен. Он может облегчить работу сотрудников банков и страховых компаний, значительно быстрее находя ответы на поставленные вопросы.
Однако кое в чем «Уотсон» пока уступает человеку. Несмотря на огромные возможности, он спотыкается на некоторых простых вопросах. Это частично объясняется тем, что компьютер осуществляет поиск подходящего ответа на вопрос, но иногда пропускает ту информацию, которую человек обязательно учитывает. Кроме того, «Уотсон» не различает реальных и вымышленных героев и однажды первую женщину-космонавта посчитал сказочным персонажем.
Чтобы научить «Уотсона» здравому смыслу, необходимо работать над тем, чтобы он глубже понимал задаваемые вопросы, а не просто пытался найти подходящий ответ. Однако решить такую задачу довольно трудно. «Уотсон» — потрясающая машина, — говорит Кац, — но иногда она делает глупейшие ошибки. Это свидетельствует о том, что пока машина нас не победила».
