Aby mówić o samej genezie komputera Watson trzeba cofnąć się do historii i już 17 lat pracy firmy IBM nad czymś co nazywamy w firmie wielkimi wyzwaniami. Nawet jeśli jest problem, w którego rozwiązanie nikt nie wierzy, to gdyby udało się go rozwiązać miałoby to ogromny wpływ społeczny, ale także duży wpływ nasz biznes. Naszym zadaniem było jednak rozwiązanie tego wyzwania w taki sposób, aby zwykłe osoby, które nie są naukowcami mogły go zrozumieć.
Pierwszym etapem była budowa komputera Deep Blue, który był nowatorskim systemem komputerowym na świecie. Jak Pan dobrze pamięta, między innymi wygrał partię szachów ze światowym mistrzem Garri Kasparowem. Oczywiście u genezy powstania tego systemu nie było granie w szachy, ale stworzenie produktu, które będzie potrafił rozwiązać wiele problemów. Sama partia szachów z Kasparowem była tylko przykładem, co potrafi nasz system.
Szachy nie polegają wyłącznie na fizycznym przesuwaniu figur w celu wygrania partii, ale przemyśleniem wielu ruchów wstecz aby do tego celu doprowadzić. Tak właśnie działa Watson. Chcieliśmy pokazać, że to naprawdę się nam udało. Kiedy budowaliśmy komputer Watson stworzyliśmy sztuczną inteligencję opartą o naturalnym język, zrozumiała przez wiele następnych dekad. Wyzwaniem było stworzenie maszyny, o której będzie można powiedzieć, że myśli.
Myślę, że częściowo tak. Na początku kiedy głównym celem było zadanie pytania i otrzymanie odpowiedzi, wyzwaniem okazało się udowodnienie, ze ta odpowiedź jest prawdziwa. Sposobem na to było wykorzystanie komputera w grze Jeopardy. Jest to teleturniej oparty na pytaniach i odpowiedziach. Stwierdziliśmy, że jeśli stworzymy system, który pozwoli na odpowiedź na pytania to pomożemy światu w największym problemie jakim są… dane. Jest ich generowanych tak wiele, że żaden człowiek nie jest w stanie ich ogarnąć umysłem. Do tego potrzebny jest system. Dlatego stworzyliśmy komputer Watson
Chcieliśmy zatem stworzyć system, który mógłby myśleć jak człowiek. Pytanie było jak stworzyć system który z ogromnej bazy danych, wyszczególni właściwe odpowiedzi. Musieliśmy rozpoznać sposób w jak ludzie zadają pytania w wielu krajach i jakich odpowiedzi na zadane pytania oczekują.
System oparty jest na przeszukiwaniu sieci, i poszukiwaniu właściwych wytycznych, ich udowodnieniu, a następnie publikacji wyników. Mamy przykładowe pytanie: Jaka jest stolica Polski? I bazę danych związanych z Polską. Jaką zatem moglibyśmy odpowiedź otrzymać? Dla nas oczywiste, ze to Warszawa, ale z bazy danych większa ilość odniesień mogłaby dotyczyć np. Krakowa, który przez kilkaset lat był stolicą Polski. Jak zatem uzyskać właściwą odpowiedź? Trzeba było zadać pytanie także o ramy czasowe.
Oczywiście, Watson uczy się… na własnych błędach. Jeśli zrobi błąd to system stara się zrozumieć dlaczego. Jeśli zadamy mu pytanie a następnie stwierdzimy, ze popełnił błąd to system będzie próbował znaleźć przyczynę ale i sposób rozumowania zadającego pytanie. Tak jak w języku polskim tak i w angielskim mamy do czynienia z ewolucją języka, pojawiającymi się skrótami, tego trzeba system nauczyć. Podobnie ma się rzecz np. w medycynie. Komputer musi nauczyć się choćby specjalistycznego języka medycznego, ale i pewnych skrótów, „swoistego slangu, którym rozmawiają lekarze.
Jeśli jesteś specjalistą, lekarzem, które chce być na bieżąco z wszelkimi najnowszymi wynikami badań, spuścizną naukową medycznych autorytetów, nowe artykuły, najnowsze pisma branżowe to może zająć ogromna ilość czasu. W dzisiejszych czasach przy standardach pracy lekarza jest to niewykonalne.
W czym może pomóc Watson?
System absorbuje wszystkie te informacje i pomaga uzyskać odpowiedź. System może odpowiedzieć lekarzowi na pytanie jak można zdiagnozować i leczyć dziecko , które ma np. białaczkę. Jeśli jesteś dobrym lekarzem możesz posiadać doświadczenie, możesz dokonać właściwej diagnozy opierając się na kilku ekspertyzach, ale nigdy nie będziesz posiadał pełnej wiedzy o wszystkich przypadkach. I nigdy nie będziesz pewny, że wykorzystałeś wszelką dostępna wiedzę na ten ten temat. W przypadku Watsona możesz zapytać o leczenie, o przykłady leczenia i otrzymujesz solucję. Co ważne, z tych przykładów leczenia wybierasz, te, które zakończyły się sukcesem.
Jak komputer rozpoznaje chorobę? Nie ma pomyłek?
Aby poznać chorobę lub sposoby jej leczenia lekarz zadaje pytania do sytemu. W odpowiedzi może otrzymać dodatkowe zapytanie i szereg różnych możliwości. Dopiero zawężenie objawów pozwoli na właściwą diagnozę. Watson wykorzystuje możliwości języka naturalnego, na wysunięcie hipotezy, i uczenia się w oparciu o dowody wsparte oczywiście więdzą lekarzy, jak podejmować decyzje.
I wykorzystuje też dane o samym pacjencie?
Tak. System obsługuje terminologię medyczną, rozszerzając możliwości przetwarzania wykorzystywanego języka. Watson wykorzystywany przez naszych klientów pozwoli na zebranie danych pacjenta, aby znaleźć odpowiednie fakty dotyczące historii rodzinnej, brane leki i inne okoliczności, i tym samym nie tylko zdiagnozować chorobę, ale także poinformuje o podatności na określone choroby.
Czy lekarz może korzystać z urządzenia mobilnego, w którym będzie miał te dane zawsze pod ręką?
Oczywiście. W aplikacji na tabletach Watson może zawierać wytyczne zabiegów, notatki lekarza i pielęgniarki, badania, badania kliniczne, artykuły i informacje pacjenta dostępne w każdej chwili. Watson może dostarczać listę potencjalnych rozpoznań choroby wraz z wynikiem, który wskazuje poziom zaufania dla każdej hipotezy.
Medycyna to nie wszystko?
System Watson jest otwarty. Dzięki niemu można przetwarzać nieograniczoną liczbę danych na każdy temat, a tym samym tworzyć produkty i rozwiązania dla wielu segmentów i branż.
Obecnie działa tylko w języku angielskim?
Tak, ale nie jest powiedziane, że w miarę rozwoju nie będzie rozbudowany o inne języki.
Czy za kilka lat Watson będzie dostępny w każdym smartfonie, tablecie etc. etc. Jaka jest jego przyszłość?
Wykorzystanie komputera Watson w codziennym życiu to przyszłość, która jest bliska. Najważniejszym etapem tworzenia systemu Watson jest jednak to, że komputer nie będzie odpowiadał wyłącznie na pytanie, które zadajesz. Sam znajdzie odpowiedź na pytanie, jakie powinieneś zadać. To jest przyszłość tworzenia sztucznej inteligencji. Czyli interakcja z człowiekiem.