Введение

Какая ваша первая мысль, когда кто-то упоминает технологию искусственного интеллекта (ИИ)? Возможно, рекомендации Amazon или Netflix, или помощника по умному дому, такого как Alexa или Siri. Возможно, вы также думаете о программных продуктах, которые взяли на себя некоторые наиболее повторяющиеся аспекты вашей работы.

Или, возможно, вы думаете о Ватсоне. Около десяти лет назад суперкомпьютер IBM Watson обещал стать будущим искусственного интеллекта. Почему мы сейчас так мало слышим о Ватсоне?

Читайте также: Отнимет ли робот мою работу? | Эпоха искусственного интеллекта | С1 | Е6.

Обещания ИИ

В 2011 году система когнитивных вычислений IBM Watson победила людей в одном из наших самых любимых телевизионных игровых шоу. Опасность! Уотсон победил Кена Дженнингса, лучшего человека Опасность! игроком и продемонстрировал потенциал ИИ, отвечая на вопросы, полные каламбуров и тонкостей. В то время казалось, что IBM станет лидером следующей технологической революции – в области технологий искусственного интеллекта.

Однако с тех пор производителя компьютеров обогнали такие компании, как Google, Amazon и Microsoft. Имя Watson далеко не нарицательное, тогда как Alexa и Siri, возможно, используются не в каждой семье, но большинство взрослых смогут определить, что они собой представляют.

История искусственного интеллекта всегда была отмечена взлетами и падениями, свидетелями многих из которых стала лаборатория Уотсона в Колумбийском университете. Взломщик кодов Алан Тьюринг впервые ввел этот термин в 1950-х годах. Всего через несколько лет после окончания Второй мировой войны эта технология показалась бы многим людям совершенно футуристической. Поэтому неудивительно, что развитие в последующие десятилетия шло медленно.

Вместо этого искусственный интеллект стал предметом научно-фантастических книг и фильмов, предсказывающих различные версии технологического будущего. Фактическое развитие искусственного интеллекта сдерживалось нехваткой компьютеров, достаточно мощных, чтобы обрабатывать объемы данных, необходимые для выполнения значимых прогнозов. Научный и экономический интерес несколько снизился, что привело к тому, что историки теперь называют зимой ИИ.

Когда Ватсон преуспел в Опасность!Это событие возродило интерес к ИИ, просто продемонстрировав его потенциал. Руководители IBM были рады рассматривать эту победу как начало технологической революции, которая изменит общество. Они говорил об исследовании что Watson мог бы сделать для таких разных отраслей, как право, здравоохранение, финансы и научные круги.

Доверять

Хотя руководство IBM, возможно, с большим энтузиазмом относилось к потенциалу компьютера, его главный разработчик Дэвид Ферруччи призвал к осторожности. Он объяснил, что Ватсона специально обучали понимать сочетания слов и предсказывать правильные ответы в викторине. Это программирование сделало компьютер очень эффективным в Опасность! но не обязательно позволяло ему выполнять другие задачи.

Хотя Ферруччи покинул IBM несколько месяцев спустя, компания продолжала продвигать свою идею. Маркетинговый отдел IBM привлек таких знаменитостей, как Боб Дилан и Серена Уильямс, чтобы поговорить с Уотсоном и завоевать доверие широкой публики. Суперкомпьютер даже работал 60 минут. Потребители узнали, что в будущем Watson сможет решить некоторые из крупнейших проблем человечества, таких как изменение климата и лечение рака. Для многих зрителей компьютер стал синонимом искусственного интеллекта.

Язык

Искусственный интеллект – это моделирование процессов человеческого интеллекта компьютерными системами или другими машинами. Интерпретация языка и понимание слов и шаблонов — одно из тех ключевых действий, для которых изначально был создан Watson. По словам главного ученого Дэвида Ферруччи, целью Watson было улучшить возможности компьютеров по обработке естественного языка (NLP).

Сегодня мы видим НЛП на практике всякий раз, когда компьютерам удается правильно определить, что находится на изображении. Технология распознавания лиц — еще одно применение. Компьютеры также используют НЛП для преобразования устной речи в письменные документы.

Телевизионное выступление Уотсона продемонстрировало, что ученые находятся на правильном пути. Однако компьютер еще не был готов завоевать мир с коммерческим применением. Хотя у Watson были серьезные ограничения, важно не недооценивать его вклад в развитие ИИ.

Избиение человека в Опасность! требовался ранее невиданный уровень понимания нюансов человеческого языка, включая тон, игру слов и аллегории. Это, безусловно, был огромный шаг вперед по сравнению с тем, что многие из нас привыкли ассоциировать с языком роботов, используемым, например, R2D2 в фильмах «Звездные войны».

Уотсон продемонстрировал истинный потенциал когнитивных вычислений, сумев извлекать смысл из относительно неструктурированных данных, таких как вопросы викторины.

Автоматизация

Еще одно ключевое обещание ИИ — автоматизация повторяющихся и трудоемких процессов посредством анализа данных и статистического анализа. К настоящему времени алгоритмы на основе искусственного интеллекта способны анализировать огромные объемы данных за меньшее время, чем это могли бы сделать люди.

Цель не в том, чтобы заменить людей. Вместо этого сочетание технологических возможностей компьютеров с творческим потенциалом людей позволяет обоим использовать свои сильные стороны. Чемпион по шахматам Гарри Каспаровсам не новичок в возможностях искусственного интеллекта, намекнул на это развитие событий в интервью Harvard Business Review в 2010 году.

Обещания IBM Watson в области здравоохранения

С того момента, как Watson оказался в центре внимания, IBM уделяла большое внимание своему потенциалу в сфере здравоохранения. Watson был призван помочь интерпретировать клиническую информацию о больных раком, чтобы в конечном итоге рекомендовать индивидуальные варианты лечения.

Во время его создания бывший главный научный сотрудник Watson в IBM Research Мартин Кон рекомендовал для начала более узкую сферу применения компьютера. Его рекомендации были сосредоточены на прогнозировании того, будет ли у реального пациента побочная реакция на препарат, а не на рекомендации полномасштабного лечения.

Кон рассматривал эти рекомендации как демонстрацию надежности, которая поможет укрепить доверие к технологии. Сегодня справедливо сказать, что медицина добилась больших успехов. Но мы (пока?) не достигли той точки, когда компьютеры рекомендуют полные рекомендации по лечению. Однако врачи Мемориального онкологического центра Слоана-Кеттеринга начали работать с Watson в рамках проекта Watson for Oncology. Они считают, что своего рода ассистентская технология Watson имеет место в смотровом кабинете наряду с онкологами, пациентами, медсестрами и другим медицинским персоналом. Их видение — симбиотические отношения, хотя недавно проект был свернут.

IBM Watson Health пришлось столкнуться и с другими неудачами. Одно из первых случаев сотрудничества между компанией и медицинскими работниками произошло на медицинском факультете Университета Северной Каролины (UNC). В самом начале работы стало ясно, что ожидания врачей и программистов не совпадают.

Врачи ожидали, что машина будет готова давать ответы на основе данных пациентов. Программисты поняли, что записи пациентов и другая медицинская информация оказались гораздо более неструктурированными, чем они ожидали. Пробелы и неожиданные сложности замедлили любые потенциальные результаты.

Столь же амбициозный проект с Онкологическим центром доктора медицины Андерсона столкнулся с трудностями, когда Watson изо всех сил пытался понять электронные медицинские карты пациентов (HER). IBM Watson Health была основана как отдельная компания в 2015 году, но в настоящее время сокращает свою деятельность.

Обещание IBM Watson для путешествий

Помимо здравоохранения, путешествия и туризм стали еще одной целевой отраслью для Уотсона. Watson API был разработан для предоставления действительно персонализированных рекомендаций путешественникам. Потребность в этой услуге была реальной: в блоге IBM в 2016 году утверждалось, что путешественники посетили 38 веб-сайтов, прежде чем совершить бронирование. Хотя с сегодняшней точки зрения это может показаться пустой тратой свободного времени, это определенно демонстрирует потенциал эффективного рекомендательного инструмента.

Возможно, что еще более важно, бронирование деловых поездок стоило компаниям денег. В том же сообщении в блоге говорится, что почти половина корпоративных путешественников тратят до часа своего рабочего дня на бронирование деловых поездок. В то время такие платформы, как бронирование.com решил вопрос о том, как забронировать жилье.

Но Уотсон хотел добиться большего. Watson for travel стремился предоставить не просто выбор жилья, но и четкое представление о том, какое жилье лучше всего подойдет путешествующему. Цель заключалась в том, чтобы сократить время, затрачиваемое на поиск и бронирование поездок, а также получить более подходящие результаты.

В 2016 году IBM заключила партнерское соглашение с компанией Zumata, занимающейся технологиями путешествий, для реализации своего видения. С тех пор Зумата переключила внимание на разработку чат-ботов с искусственным интеллектом. В 2018 году IBM Watson Advertising заключила партнерское соглашение с сетью отелей Best Western, чтобы предоставлять клиентам персонализированную рекламу на основе искусственного интеллекта, которая упростила бы поиск жилья, а также делилась бы инсайдерскими советами по направлениям для путешествий и предлагала другие виды поддержки.

Обещание IBM Watson по оптимизации бизнеса

Обещания Watson по оптимизации бизнеса ясно видны в обещаниях по организации поездок, если вы посмотрите на них с точки зрения поставщика услуг. Экосистема Watson сочетает в себе доступ к потребительским данным, технологии искусственного интеллекта и средствам массовой информации, с помощью которых компании могут быстро связаться с потребителями.

Кроме того, поскольку потребители делятся большим количеством данных, таких как часто посещаемые направления или средние расходы на проживание, гостиничные сети, такие как Best Western, могут дополнительно персонализировать свои предложения. Они тратят меньше времени и бюджета на предложение того, что не интересует клиента. Вместо этого они могут сосредоточить свои силы на поставке продукта, который соответствует ожиданиям клиента.

Проще говоря, обещание IBM Watson по оптимизации бизнес-процессов соответствует общим преимуществам искусственного интеллекта, какими мы его знаем сегодня. Технология может анализировать больше данных быстрее, чем люди, и распознавать закономерности, даже если они не очевидны сразу. Предоставление этих результатов вместе с прогнозами на будущее позволяет людям сосредоточиться на той части, в которой они лучше всего справляются, — творческой интерпретации данных.

Этот симбиоз машины и человека, возможно, и был тем, что имел в виду Гарри Каспаров, когда отмечал, что «команды человека и машины доминировали даже над самыми мощными компьютерами». В то время как компьютеры лучше справлялись с безошибочными вычислениями, люди превзошли машины, когда дело дошло до стратегического планирования.

Оптимизация бизнес-концепций с учетом этого может привести к увеличению прибыли и снижению затрат без неприемлемых сбоев.

Проблемы

Так почему же после победы в 2011 году Watson не заработала так, как предсказывали эксперты? Некоторые инсайдеры отрасли полагают, что IBM просто откусила больше, чем могла переварить ее технология. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на более мелких целях, IBM стремилась ответить на один из самых сложных вопросов, с которыми сталкиваются медицинские работники, – выбор лучших методов лечения рака.

Их технология на тот момент оказалась незрелой, а некоторые сложности были недооценены. Стремясь к меньшим победам, Watson Health, возможно, получила шанс постепенно развиваться и со временем улучшать свои «ответы».

С 2011 года IBM пересмотрела свой подход к ИИ. Старшие руководители компании утверждают, что инновации — это процесс, включающий взлеты и падения. Сейчас компания имеет в виду годы, которые наступили сразу после Опасность! победа как время экспериментов. После этого этапа IBM переходит к развитию сильного продуктового бизнес-подразделения. Стратегия компании изменилась: от желания изменить мир одним махом к шагу за шагом.

Читайте также: Искусственный интеллект и автобусный транспорт

Заключение

Новый подход IBM к перспективам бизнеса, основанный на разработке ИИ, возможно, является отражением того, как ИИ развивается в целом. Оптимизация и автоматизация основных задач сейчас стали основой ИИ в бизнесе.

Хотя мы, возможно, больше не увидим Watson по телевидению, IBM Watson Group сообщает, что в настоящее время у нее есть более 40 000 клиентов ассортимента продукции Watson более чем вдвое по сравнению с показателями до пандемии. Они работают в более чем 20 отраслях, включая рынок здравоохранения. Уже одно это показывает потенциал искусственного интеллекта в здравоохранении. Использование также растет: в настоящее время количество использований составляет 140 миллионов в месяц по сравнению с 10 миллионами в 2019 году.

Учитывая все обстоятельства, похоже, что мы еще не слышали о IBM Watson в последний раз.

Рекомендации

Подрядчик: Датчанин и Аадитья Теланг. Приложения когнитивных вычислительных систем и IBM Watson: 8-й совместный академический обмен исследованиями IBM. Спрингер, 2017.

Гангули, Ариндам. Решения IBM Watson для машинного обучения: достижение успешных результатов в проектах компьютерного зрения, обработки естественного языка и искусственного интеллекта с использованием Watson Cognitive Tools (английское издание). Публикации БПБ, 2021.