Krzemowy mózg doktora Watsona

Watson to stworzony przez IBM system umożliwiający rozpoznawanie i przetwarzanie języka naturalnego. Potrafi gromadzić i analizować wiedzę w podobny sposób, w jaki robi to ludzki mózg. Swoje talenty maszyna potwierdziła, pokonując ludzi w teleturnieju „Jeopardy!".

Teraz przyszedł czas, aby możliwości sztucznej inteligencji wykorzystać w poważniejszych zastosowaniach. Watson został m.in. przeszkolony w dziedzinie medycyny. Opowiada o tym Kerrie Holley, inżynier IBM i jeden ze współtwórców obecnej postaci systemu. Holley został w 2006 r. uhonorowany tytułem IBM Fellow – najwyższym i najbardziej prestiżowym dla inżynierów firmy. Program ten zapoczątkował ponad pół wieku temu ówczesny szef IBM  Thomas J. Watson. Ten sam, którego nazwisko nosi dziś system sztucznej inteligencji.

Widział pan najnowszą listę najszybszych superkomputerów świata? Chiński Tianhe-2 jest lepszy niż amerykańskie Cray i IBM. Czy to znaczy, że Ameryka straciła przewagę w tej dziedzinie nad resztą świata?

Kerrie Holley:

Pierwsze miejsca na liście TOP 500 zajmują zamiennie maszyny z USA, Japonii, a od niedawna również z Chin. Nie sądzę, aby Ameryka nagle przestała się liczyć. Co roku jedna ze stron robi skok do przodu, w tym to akurat Chiny.

Ale ja nie jestem ekspertem od superkomputerów. Chcę podkreślić, że stworzony przez nasz zespół Watson nie jest superkomputerem. Watson wykorzystuje wiele komputerów, serwerów i nowych technologii, ale nie można powiedzieć, że to tylko superkomputer.

Czym w takim razie jest Watson?

To system, który przetwarza język naturalny, interpretuje i rozumie język, którym pan i ja mówimy. To system sztucznej inteligencji, której ważną częścią jest maszynowe uczenie się. To specjalne algorytmy nauki, analizy, badania kontekstu, przetwarzania ogromnych zbiorów danych, przetwarzania równoległego – Watson wykorzystuje 5200 procesorów.

W grze „Jeopardy!", w której Watson pokonał ludzi, nasz system wykorzystywał specjalną bazę danych stworzoną na potrzeby teleturnieju. Zawierała ona na przykład artykuły z „New York Timesa", różnych encyklopedii i wielu innych źródeł, z których, jak się spodziewaliśmy, będzie można wyciągnąć odpowiedzi do pytań.

Przecież nowoczesne smartfony również rozumieją to, co do nich mówimy. Jaka to różnica?

Watson rozumie kontekst. Rozumie w naszym, ludzkim, znaczeniu. To nie jest tylko rozpoznawanie mowy, zresztą w teleturnieju, w którym Watson startował, nie było takiej potrzeby, bo pytania i tak były przetwarzane na tekst – słowo pisane – przez ludzi. To czym Watson się różni od innych maszyn to fakt, że potrafi analizować pytania, wyciągać ich sens. I udzielać odpowiedzi.

Ja sam jednak nie należę do zespołu inżynierów, którzy się zajmowali konstruowaniem tej maszyny, ani pisaniem oprogramowania. Wymyślałem natomiast potencjalne zastosowania dla tej technologii. Opracowywałem kolejne zadania dla Watsona. Jednym z nich jest bankowość i szeroko pojęte usługi finansowe. Drugim jest natomiast medycyna i usługi związane z opieką zdrowotną.

Krótko mówiąc „doktor Watson". Ale w jaki sposób system informatyczny tego typu może pomóc lekarzom?

Jednym z programów, nad którymi teraz pracujemy, jest wysłanie Watsona do szkoły medycznej. Współpracujemy w tej dziedzinie z instytutem medycznym Cleveland Clinic. Watson musiał się nauczyć słownictwa medycznego, przeczytać książki i artykuły poświęcone temu zagadnieniu, usystematyzować wiedzę. Teraz może pomóc na przykład w diagnostyce jako asystent lekarza. Wiemy, że jest bardzo wiele błędów na tym etapie opieki nad pacjentem...

Przecież już teraz istnieją systemy eksperckie – nie tylko przeznaczone dla bankowości, ale również dla medycyny. Doradzają lekarzom, pomagają w diagnozie...

Watson jest inny. Jest interaktywny i działa na bieżąco, czyli w czasie rzeczywistym. W praktyce różnica polega na tym, że lekarz może zadać po prostu pytanie po angielsku i dostać na nie odpowiedź – również po angielsku. Inne systemy wymagają specjalnego oprogramowania, zadawania odpowiednio sformułowanych zapytań, na które po pewnym czasie dostaje się odpowiedź. W sytuacji, gdy lekarz siedzi z pacjentem podczas konsultacji, taki tryb pracy nie ma racji bytu.

Ważną cechą Watsona jest to, że jest to system uczący się. Im więcej ma danych, tym daje lepsze, dokładniejsze wyniki. Czyli wraz z praktyką nasza maszyna staje się doskonalsza. Watson daje również probabilistyczną analizę tego, na ile można być pewnym, że dana odpowiedź jest poprawna. Tego inne systemy wspomagania decyzji nie oferują.

Oczywiście w końcu to lekarz podejmuje ostateczną decyzję, ale ma asystenta, który za niego zbada wszelkie możliwe scenariusze.

Watson jest maszyną eksperymentalną. Czy wobec tego w tym programie biorą udział zwykli pacjenci?

Oczywiście. Robimy to wspólnie z Wellpoint oraz Sloan-Kettering Cancer Center. To na razie program pilotażowy, ale obejmuje prawdziwych pacjentów ze schorzeniami onkologicznymi. Watson przeszedł też test kompetencji, któremu normalnie poddawani są lekarze.

Rozumiem, że jedną ze specjalności Watsona jest możliwość błyskawicznego analizowania ogromnej ilości danych – tzw. big data mining. W obliczu ostatnich kontrowersji wokół tajnego programu PRISM, czy nie obawia się pan, że możliwości takiego inteligentnego systemu mogą zostać wykorzystane przeciw użytkownikom?

Ta ostatnio tak gorąco debatowana kwestia dotyczy publicznie dostępnych informacji o użytkownikach albo o firmach. My mamy zamknięty ekosystem danych medycznych, to nie jest dostępne przez Internet...

Ale Watson jest systemem komercyjnie dostępnym, czy tak?

Tak, oczywiście. Każda firma może się do nas zwrócić... Ale za każdym razem, kiedy słyszę takie pytanie, odpowiadam, że nie jest istotne to, kto analizuje te dane, lecz to, kto i w jakim celu je zbiera. I czy robi to zgodnie z prawem. Sam Watson nikogo nie podsłuchuje. Nie do tego został stworzony.

Zresztą nie współpracujemy z agencjami rządowymi w tej dziedzinie.

Dobrze to słyszeć. Wróćmy do możliwości tego systemu. Co dalej, oprócz finansów i medycyny?

Uruchamiamy program Engagement Advisor pozwalający firmom podejmować szybciej decyzje biznesowe oraz lepiej obsługiwać klientów. Przygotowujemy również zestaw narzędzi, które pozwalają na korzystanie z możliwości Watsona w prostszy sposób – na przykład przez Internet. I dotyczy to różnych typów działalności, ale na razie musimy się ograniczyć do anglojęzycznej części świata. Tego wymaga oprogramowanie analizujące kontekst słowa mówionego.

Wydaje mi się, że siłą systemów sztucznej inteligencji jest to, że mogą ułatwiać nam życie, same nie będąc zauważane.

Tak jest. Kolejną rzeczą, nad którą obecnie pracujemy, jest tzw. cognitive computing, czyli inteligentne przetwarzanie danych. Takie systemy mają w sposób naturalny komunikować się z ludźmi i korzystając z możliwości, jakie daje big data, pomagać podejmować lepsze decyzje czy po prostu ułatwiać życie.

Jesteśmy dopiero na początku tej drogi. Ale podam panu przykład, w jaki sposób już teraz to działa – i to wcale nie na poziomie wielkich korporacji, ale małego biznesu. Wchodzę do mojej ulubionej kafejki w San Francisco i melduję się tam przez Internet...

I dostaje pan rabat...