9 января 2014 г. Wall Street Journal сообщил, что компания IBM намерена вложить более $1 млрд. в развитие компьютера Watson и увеличить количество рабочих мест в этом проекте до 2 тысяч человек. Она верит, что вплоть до 2024 г. он будет ежегодно приносить $10 млрд. прибыли в области медицины и финансовой аналитики.Этот суперкомпьютер, названный в честь основателя IBM Томаса Уотсона, входит в TOP-500 самых мощных в мире. Его 10 стоек содержат 90 серверов IBM Power750, в каждом из которых по 4 восьмиядерных процессора (всего 2880 процессоров POWER7), 16 терабайт оперативной памяти, причем информация хранится как раз в ней, поскольку диски слишком медлительны. Обработка данных идет параллельно, со скоростью 500 гигабайт в секунду (это объем около миллиона книг). Воспринимает естественный язык (английский) и учится на ошибках, то есть самообучаем. Понимание естественного языка позволяет ему оперировать совершенно новой для компьютеров категорией информации – неподтвержденными данными. Они не являются полностью достоверными, но бывают исключительно полезными для решения задачи или ответа на вопрос. Стоимость около 3 млн. долларов.
Программное обеспечение разработано как первый шаг в моделировании искусственного интеллекта, это часть проекта по созданию вопрос-ответной системы контентной аналитики DeepQA (Deep Question Answering). Руководит им Дэвид Феруччи, зав. департаментом семантического анализа и синтеза Исследовательского центра IBM им. Уотсона, руководитель группы разработчиков весьма известного DARPA (Агентства перспективных оборонных исследовательских программ США) по программе «Машинное чтение». Целью является создание автоматизированной системы чтения и понимания текстов на естественном языке, способной извлекать информацию из текста.
Watson, в отличие от мозга, не является нейросетевой системой, но использует ее принципы. Для оценки ответа он определяет количество общих слов с вопросом и вычисляет длину наибольшей общей последовательности между ними. Третьим компонентом оценки является мера соответствия между логическими формами вопроса и ответа, для чего анализируется текст в виде графа, где узлы — это слова, а ребра – грамматические или семантические отношения между ними. Также учитывается контекст (принадлежность объекта к классу). В процессе обучения на тестовом наборе вопросов подбираются веса между компонентами окончательной оценки, чтобы максимизировать число правильных ответов.
В феврале 2011 г. Watson принял участие в телешоу Jeopardy!, где его соперниками были Брэд Раттер – обладатель самого большого выигрыша в этой игре, и Кен Дженнингс, рекордсмен по длительности победной серии. При подготовке в компьютер загрузили 200 млн. страниц (4 терабайта) информации, включая всю Википедию. Он одержал уверенную победу, получив $1 млн, стал настоящей звездой, и вновь оживились рассуждения о мыслящей машине, тем более что Watson порой делал нечто чрезвычайно свойственное людям – ошибки!
Иногда они были понятными, например, он неважно разбирался в сокращениях и не понял, что 20’s — это 1920-е годы. Но порой ставил в тупик разработчиков, игроков и публику. Так, вопрос, касавшийся городов США, звучал так (в Jeopardy! вопросы звучат как ответы, а ответы надо давать в виде вопросов): «Его крупнейший аэропорт назван в честь героя Второй мировой войны, его второй аэропорт – в честь сражения во Второй мировой войне».
Люди сразу дали правильный ответ – Чикаго. А вот Watson поразил – Торонто. Ведь это канадский город! Он не подходит еще и потому, что если главный его аэропорт назван в честь Лестера Пирсона, сражавшегося в обеих мировых войнах, то второй – в честь Билли Бишопа, военного летчика, а не сражения. Эта трогательно человеческая ошибка говорит о том, что он не знал ответа, но искал его, анализируя информацию и выдвигая гипотезы.
Суть в том, что в США также есть городки с названием Торонто. Кроме того, часто повторяются цитаты с названиями бейсбольной и хоккейной команд из Торонто, а они играют в американских лигах. Название темы US CITIES не входило в сам вопрос, и если людям-завсегдатаям игры все было ясно, то Watson не обратил на это должного внимания. Поскольку же информацию для него брали в основном из американских источников, Торонто показался ему американским городом. Но анализ показал, что Watson колебался между 14% вероятности ответа Торонто и 11% – Чикаго.
Победа компьютера вновь привлекла внимание к проблеме искусственного разума, поднятой еще Тьюрингом и развитой титанами научной фантастики. Вспомните нейтринную девушку Хари из лемовского «Соляриса» и разумный компьютер Майкрофт из романа Хайнлайна «Луна суровая мачеха». Может ли машина мыслить?
Этот вопрос был поставлен гениальным британским математиком и криптографом Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» еще в 1950 г. Сам он считал, что машина, способная если не мыслить, то хотя бы имитировать мышление, появится в конце XX века. Однако этого не произошло, несмотря на впечатляющие темпы развития компьютеров: согласно эмпирическому закону Мура, число транзисторов в их чипах удваивается каждые 2 года, то есть мощность машин растет экспоненциально!
Характеристики наших компьютеров неизмеримо выше, чем у машин, которые разрабатывал Тьюринг, они давно обыгрывают человека в самую интеллектуальную игру – шахматы, но тот накал страстей, с которым в 50-60 годы обсуждалась возможность создания разумной машины и сопутствующих этому опасностей, давно угас, и даже фильм «Терминатор» не смог раздуть его заново. Не могут наши суперкомпьютеры одолеть задачу, поставленную Тьюрингом, хотя любой ребенок справляется с ней играючи.
Согласно тесту Тьюринга, машину можно считать мыслящей, если ответами хотя бы на 70% вопросов ведущего ей удастся убедить того, что она человек. Впрочем, мэтр не оговаривал, где проходит грань между истинным мышлением и его имитацией, если таковая вообще имеется. Зато он предложил создавать программу, симулирующую разум человека, с имитации разума ребёнка и затем обучать его – так дело пойдет легче и быстрее. Нечто подобное мы и видим на примере Watson.
Пока что ни одна программа не прошла тест Тьюринга, во всяком случае, золотая медаль премии Лёбнера еще не вручалась. Программа, которая пройдёт текстовый тест, получит серебряную медаль и приз в 25 000 долларов. Программа же, убедившая строгих судей (философы, компьютерные специалисты и журналисты) в том, что она человек текстуально, аудиально и даже визуально как у Хайнлайна, получит золотую медаль и приз в 100 000 долларов, после чего конкурс будет закрыт.
Есть мнение, что если бы этим занялись не любители, как сейчас, а IBM, например, тест был бы уже пройден, но как раз опыт IBM, создавшей Watson, показывает, что не все так просто. Хотя по большому счету, тест Тьюринга определяет не разумность, а лишь способность вести себя по-человечески. Об этом и статья, посвященная победе Watson‘а, американского психолога Говарда Рахлина: вести себя как человек – не значит ли быть человеком?
Он предложил такой мысленный эксперимент: вы встречаете девушку своей мечты, она прекрасна во всех отношениях, умна, замечательна и любит вас. Но после первого свидания открывает вам, что она не человек, а машина. Будете ли вы разочарованы? Скорее всего, да. И, скорее всего, с ней расстанетесь. Но что, если она открылась вам только перед смертью, когда вы рука об руку прошли с ней по жизни, родили прекрасных детей и вместе постарели? Будете ли вы так же разочарованы, как в первом случае? Скорее всего, нет. В этом смысле главное достижение Watson’а не в том, что он победил, а в том, что играл, как человек, и люди соревновались с ним, как с человеком (кстати, ведущий игры постоянно подтрунивал над ним, порой довольно ядовито).
Однако верны ли посылки Рахлина? Действительно ли вы будете разочарованы, узнав, что ваш избранник не человек? Я проверил этот эксперимент на своей супруге, и результат меня поразил. Но и контрольный эксперимент, проведенный по моей просьбе одним московским редактором, дал тот же результат! Наши дамы, выяснив, что ничем от человека гипотетический избранник-андроид отличаться не будет и что от него можно иметь детей, дружно ответили, что никаких проблем не видят, равно как и поводов для расставания. Если индивидуум выглядит, как человек, и ведет себя, как человек, то он и есть человек!
Как видите, дамы более гибки и прагматичны, нежели их прямолинейные спутники жизни, и у них свой взгляд на критерии разумности. Что касается нашего компьютера, то сейчас он стоит в одном из ведущих мировых онкологических центров, в Memorial Sloan-Kettering в Нью-Йорке, где выступает в качестве диагноста. Об этом сообщается в блоге компании IBM. Доктор Watson изучил более 605 тыс. медицинских документов, проанализировал 25 тыс. историй болезней и теперь во многих случаях ставит диагноз точнее, чем люди.
«Точность назначения оптимального лечения после диагностирования рака лёгких в больницах США составляет 50%. То есть в половине случаев назначается не самый идеальный курс лечения. У компьютера IBM Watson точность назначения оптимального лечения составляет 90%. При расчёте он учитывает малейшие нюансы из медицинской карты больного и его генетическую информацию. Лечащий врач может со своего iPad\’а вносить дополнительную информацию в компьютерную систему Watson в текстовом виде, например, написать «у пациента появилась кровь в мокроте при отхаркивании» — компьютер поймёт сказанное и через 30 секунд выдаст уточнённый диагноз и обновлённый курс лечения», – говорит представитель компании WellPoint. Эта компания, заключившая договор с IBM, планирует подключить 1600 медучреждений к своей системе.
Сооснователь компании Google Ларри Пейдж сказал как-то: «Искусственный интеллект – одна из самых моих заветных идей. Я думаю, что для его создания понадобится не так много хитрых алгоритмов, но очень большой объем вычислений. Это предположение основано на том, что программа человека, его ДНК, — это всего 600 мегабайт сжатой информации, что гораздо меньше любой операционной системы – Linux или Windows. Но программа человека содержит в том числе и стартовую информацию для развития мозга… В нашей компании есть люди, которые сегодня работают над созданием искусственного интеллекта… И я не думаю, что это настолько далеко, как многие полагают».
Монреаль — Нью-Йорк
