IBM Watson

Компьютерная система IBM Watson, основанная на технологии DeepQA, предназначена для извлечения и анализа информации из текстов на естественном языке, а также для быстрого поиска ответов на вопросы. DeepQA базируется на статистическом подходе в компьютерной лингвистике, то есть для построения когнитивных систем используются мощности вычислительной техники.

Специализированные версии

• IBM Watson Analytics
• IBM Watson Assistant Голосовой помощник
• IBM Watson for Cyber Security
• IBM Watson Health
• IBM Watson Internet of Things (IoT)
• IBM Watson Marketing Insights
• IBM Watson for Oncology

2019: Исправлены уязвимости, позволявшие захватывать устройства и красть данные

1 апреля 2019 года компания IBM выпустила предупреждение о нескольких серьезных уязвимостях, выявленных в ее аналитической системе Watson и уже исправленных в последнем обновлении. Все эти уязвимости, так или иначе, связаны с использованием Java.

По информации компании, наиболее серьезной из них является CVE-2018-2633, которая позволяет злоумышленнику захватывать контроль над целевым устройством при наличии доступа к локальной сети, в котором оно расположено. В описании указывается, что успешная эксплуатация устройства требует «взаимодействия иного, нежели атакующий, пользователя». То есть, речь идет о том, что без привлечения внимания конечного юзера воспользоваться этой уязвимостью невозможно.

И даже при пользовательском «соучастии» эксплуатировать уязвимость будет весьма непросто. Но учитывая ценность устройств, на которых запускается Watson, для потенциальных злоумышленников, уязвимость рекомендуется исправить как можно скорее. При успешной атаке злоумышленник может получить контроль над локальными приложениям Java SE, Java SE Embedded и JRockit в OracleJava SE.Облачные сервисы для бизнеса: особенности рынка и крупнейшие поставщики. Обзор TAdviser 7.3 т

Другая уязвимость — CVE-2018-2603 — позволяет вызвать падение системы, на которой запущен Watson, с помощью DoS-атаки. IBM не стал раскрывать подробности об этой уязвимости, ограничившись лишь констатацией, что эксплуатация этого бага проще, чем у CVE-2018-2633.

Три оставшиеся уязвимости — CVE-2018-2579, CVE-2018-2588 и CVE-2018-2602 — могут приводить к несанкционированному раскрытию конфиденциальной информации. Никаких особых подробностей о способах эксплуатации, опять-таки, не приводится.^[1]

В том, что IBM предпочитает не раскрывать подробностей о способах эксплуатации уязвимостей, возможно, есть некоторый смысл. По крайней мере, это отсечет не самых целеустремленных и квалифицированных киберзлоумышленников. Но только их: более серьезные профессионалы рано или поздно выяснят, как воспользоваться новообнаруженными багами, так что обновления необходимо установить как можно оперативнее. Михаил Зайцев, эксперт по информационной безопасности компании SEC Consult Services

2018: Запуск предварительно обученных ИИ-систем для аграриев и девелоперов

25 сентября 2018 года компания IBM анонсировала запуск предварительно обученных систем Watson для сельского хозяйства, производства, рынка недвижимости и других отраслей. Покупая новые инструменты, клиенты получают комплексные решения, которые готовы к использованию в коммерческих целях.

Например, для аграриев создана система Watson Decision Platform for Agriculture, использующая возможности искусственного интеллекта, Интернета вещей и облачных вычислений.

IBM выпустила предварительно обученные ИИ-системы Watson для сельского хозяйства

Используя предиктивные алгоритмы, датчики и дополнительные данные (например, метеорологические) платформа сможет определять ключевые факторы, способные повлиять на урожайность (такие как температура почвы, уровень влажности, усталость растений, наличие вредителей или заболеваний). Фермеры могут использовать беспилотные летательные аппараты для отправки фотографий в облако IBM Cloud с целью последующего анализа, а также собственные изображения растений для распознавания болезней алгоритмами компьютерного зрения.

Благодаря Watson в сельском хозяйстве ИИ можно будет использовать для самых разных приложений: от борьбы с вредителями до прогнозирования цен на пшеницу на мировом рынке в режиме реального времени.

Помимо аграриев, IBM приготовила предварительно обученные ИИ-системы для клиентов, занимающихся подбором кадров, обслуживанием клиентов, производством, маркетингом и др. К концу сентября 2018 года некоторые продукты уже запущены, а другие планируется поставлять клиентам в ближайшем будущем.

Кадровые отделы смогут использовать инструменты Watson для анализа показателей действующих сотрудников с различным опытом работы, чтобы затем искать подходящих кандидатов на основе навыков, которые наиболее полезны компаниям.

Решение IBM IoT building Insights будет изучать данные о работе коммерческих зданий для сокращения расходов на электроэнергию и измерения плотности прибывания людей.^[2]

2017: Технологии для внедрения ИИ

В начале ноября 2017 года IBM представила технологии для когнитивной платформы Watson — Data Catalog и Data Refinery, призванные упростить внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в корпоративное программное обеспечение.^[3]

Основная статья: IBM Data Platform

2016

Когнитивные технологии для профессионалов

2 декабря 2016 года IBM объявила о запуске серии когнитивных решений для профессионалов в сфере маркетинга, коммерции, логистики и управления персоналом. Согласно заявлению компании, эти технологии помогут организациям любого размера и любой отрасли интегрировать передовые когнитивные возможности в бизнес.

IBM предоставляет когнитивные возможности Watson миллионам профессионалов во всем мире, у которых появляется доступ к надежному консультанту и личному аналитику. Подобно той ценности, которую система Watson привнесла в область здравоохранения, когнитивные способности помогут профессионалам в разных отраслях использовать потенциал генерируемых данных и применять их по-новому. Гарриет Грин, руководитель направления когнитивного взаимодействия и образования, Watson IoT

Скриншот экрана ПО, (2016)

В основе любого безупречного взаимодействия с клиентом лежит информация, включающая детали о прошлых покупках, привычках потребителя и предпочтениях по доставке. Такие инсайты обязательно следует учитывать, они должны быть доступны с первого клика, до получения продукта и в течение некоторого периода после совершения покупки.

Когнитивные решения IBM для маркетологов помогут профессионалам в этой области определять и таргетировать аудиторию, опираясь на поведение потребителей, составлять идеальную конфигурацию кампании, чтобы повысить конверсию и лояльность к бренду.

• IBM Watson Customer Experience Analytics собирает различные данные о поведении покупателей (например, структура покупок, действующие тренды и так далее), чтобы правильно определить целевую аудитории кампании. Приложение непрерывно рассматривает и обрабатывает новые поведенческие данные и модели, чтобы маркетологи могли быстро и легко настроить сегментацию клиентов при помощи визуализации и взаимодействия на естественном языке.

• IBM Watson Content Hub использует когнитивные способности для понимания и изучения данных в системе управления контентом компании. Сервис учится понимать сохраненные данные, затем распознавать и автоматически выделять контент, в том числе изображения, видео и документы, опираясь на миллионы предыдущих примеров. Это позволяет маркетологам и мерчандайзерам быстро выбирать правильный контент, исходя из потребностей кампании и вне зависимости от используемого канала.

Положительный опыт покупателей не заканчивается покупкой товара покупателем. Скорее, его результатом является момент, когда товар оказывается в руках клиента. Несмотря на этот факт, многие ритейлеры испытывают затруднение в удовлетворении потребности клиента на финальном этапе взаимодействия, с учетом необходимости повышения доходности и снижения затрат на всех каналах продаж.

IBM Watson Order Optimizer, часть набора когнитивных решений для профессионалов в области коммерции, помогает онлайн-специалистам обрабатывать заказы на всех каналах. Когнитивные возможности позволяют приложению постепенно учиться, изучать модели выполненных заказов и действующих рыночных трендов. Затем на основе этих сведений сервис разрабатывает рекомендации по всем направлениям: от емкости сети до транспортных и временных затрат.

Одна из проблем для поставщиков - недостаточный уровень открытости их физической и цифровой цепочек поставок, в особенности способность воспринимать и обрабатывать огромное количество генерируемых данных. IBM Watson Supply Chain Insights - когнитивная технология для профессионалов в сфере логистики, постоянно изучает стандартные логистические модели компании посредством анализа и выявления трендов на основе данных, полученных из множества систем, в том числе систем торговых партнеров. От такой информации зависит до 65% стоимости, извлекаемой компанией из своих устройств и сервисов. После этого система предупреждает специалистов о потенциальных сбоях, предлагает оценку временных задержек и финансовой стоимости проблем, предлагает рекомендации конкретным экспертам, которые могут собираться в виртуальном рабочем кабинете для оперативного разрешения.

Когнитивные возможности IBM Watson Talent повышают эффективность рекрутинга, обучения и поиска талантов, совершенствуя работу отдела кадров. Посредством сервисов для повышения эффективности работы IBM Watson Work сотрудники могут связаться с экспертами, предложить релевантный контент и инсайты, сделать командную работу более продуктивной.

• IBM Watson Workspace исследует стиль работы и общения каждого сотрудника, а затем объединяет все деловые разговоры из различных коммуникационных каналов. Технология выделяет перечень наиболее срочных мер, указывает на корректный контент в нужный момент и автоматизирует список ежедневных задач таким образом, чтобы сотрудники могли сосредоточиться на самых важных бизнес-задачах.

• IBM Watson Work Services – набор когнитивных API – Action Identification (идентификация действия), Moment Identification (идентификация момента) и Summarization (создание обзоров содержимого) – доступ к которым разработчики могут получить через сайт приложения. Сервисы помогут интегрировать когнитивные способности в действующие рабочие продукты и приложения, такие как IBM Watson Workspace, действующие приложения сторонних разработчиков и процессы создания новых приложений. Технология использует классификаторы естественного языка, может анализировать и упрощать процесс принятия необходимых действий. Например, если прозвучала фраза: «Отлично, давайте назначим встречу и обсудим подробнее», система может идентифицировать «назначим встречу» как действие и подобрать наиболее оптимальное время для продолжения разговора.

IBM Watson создал трейлер к голливудскому фильму

Триллер «Морган» от кинокомпании 20th Century Fox обзавёлся трейлером от искусственного интеллекта. Создал трёхминутное видео искусственный интеллект Watson от IBM. Для того, чтобы смонтировать ролик, ему потребовалось просмотреть более 100 трейлеров фильмов ужасов и триллеров. Так Watson понял какие звуки, сцены и эмоции нужно ставить рядом. Искусственный интеллект анализировал музыкальное сопровождение, порядок и композицию видеороликов, а также эмоциональную составляющую всех сцен (её Watson определял по выражениям лиц, цветовым решениям и объектам, находящимся в кадре). После этого Watson отобрал 10 лучших моментов из триллера «Морган», которые были смонтированы сотрудниками студиями в трейлер. Представители IBM рассказали, что вмешательство людей помогло сократить рабочий процесс с 10-30 дней до 24 часов^[4].

Siemens Healthineers начинает предлагать сервисы IBM Watson Health

11 октября 2016 года Siemens Healthineers и IBM объявили о начале стратегического сотрудничества в области здравоохранения. Совместными усилиями компании будут помогать медицинским учреждениям более эффективно управлять потоками пациентов. Siemens Healthineers будет предлагать PHM-решения и сервисы от IBM Watson Health, а также консалтинговые услуги, помогая медицинским учреждениям переходить на новые технологии здравоохранения. Подробнее здесь.

Проблемы внедрения в банках

11 августа 2016 года агентство Reuters выпустило публикацию, посвященную тому, как банки хотели бы использовать когнитивную платформу IBM Watson в своей деятельности, но не могут позволить себе сделать это из-за сокращений бюджетов.

Несколько руководящих сотрудников ИТ-подразделений крупных американских банков рассказали изданию, что Watson имеет большой потенциал для финансового сектора, однако тяжело убедить руководство, сосредоточенное на улучшении квартальных отчетов, инвестировать в это программное обеспечение или другие решения, не способных быстро окупаться.

Банки с Уолл-стрит хотят внедрять IBM Watson, но не могут

Приходится брать на себя большую ответственность за то, чтобы получить правильный результат через несколько лет, — отметил один из ИТ-руководителей крупного банка с Уолл-стрит, имея в виду, что топ-менеджеры сильно рискуют при долгосрочных ИТ-проектах.

По словам осведомленных источников Reuters, IBM презентовала возможности Watson нескольким банкам, включая Bank of America, Barclays и Morgan Stanley. Компания показала многофункциональность своей системы — а именно, способность отвечать на вопросы клиентов в филиалах по обслуживанию розничного бизнеса, выявлять случаи мошенничества с кредитными картами и помогать управляющим активами состоятельных клиентов давать более эффективные рекомендации по инвестициям.

Однако убедить банкиров использовать в работе это программное обеспечение непросто, сетует вице-президент по внедрению IBM Watson Эд Харбор (IBM Watson).

Многие американские банки признают, что технология реальна, и она работает, однако у них слишком много других вещей, в которые нужно инвестировать. Они хотят получать немедленную отдачу. Они видят, что больше доходов поступает от сокращения затрат, чем от наращивания прибыли, — отметил Харбор.

Как рассказали Reuters в нескольких банках, минимальная стоимость использования такого ПО, как Watson, с учетом расходов на комплексную оценку проекта и обучение измеряются миллионами долларов. При этом стоимость полномасштабного внедрения продукта может достигать десятков миллионов долларов.

Если компании не хотят разворачивать Watson в полном объеме, они могут разработать собственные приложение, использующие исходный код этой платформы, отметил представитель IBM.

В IBM сообщают, что одна крупная страховая медицинская компания смогла добиться экономии более чем в $11 млн ежегодно благодаря использованию Watson в работе своего колл-центра. ^[5]

Выдвижение IBM Watson на пост президента США

В феврале 2016 года стало известно о выдвижении суперкомпьютера IBM Watson на пост президента США. К этой на первой взгляд немыслимой идее серьезно подошла группа энтузиастов, создавшая независимую некоммерческую организацию Watson 2016 Foundation, которая, как отмечается, не имеет отношение к IBM.

По мнению авторов проекта, Watson обладает широкими возможностями по оценке информации и вынесению приемлемых и прозрачных решений, что делает эту платформу когнитивных вычислений идеальным кандидатом на пост президента Соединенных Штатов.

Энтузиасты создали организацию Watson 2016 Foundation, продвигающую суперкомпьютер IBM Watson в борьбе за президентство.

Возможности Watson в параллельной обработке данных при сделанном запросе позволяют ему оценивать проблемы по различным параметрам, выдавая наиболее выигрышный ответ во всех отношениях, — говорится на сайте, посвященном президентской кампании суперкомпьютера IBM. — Watson может посоветовать лучшие варианты для принятия любого решения, когда речь идет о влиянии на мировую экономику, окружающую среду, образование, здравоохранение, внешнюю политику и гражданские права.[6]

Правда, некоторые решения Watson имеют слишком радикальный характер. Система, проанализировав то, что нужно США, указала на всеобщее государственное медицинское страхование, бесплатное высшее образование, скорейший переход к чистой энергетике и легализацию легких наркотиков.

Организаторы Watson 2016 Foundation говорят, что публичные взносы для продвижения суперкомпьютера в президентской гонке не требуются, поскольку сама IBM немало инвестирует в развитие его возможностей. Только в 2015 году американская корпорация потратила на Watson около $12 млрд, отмечают инициаторы проекта. ^[7]

В институте Джорджии полгода преподавал робот IBM Watson, и никто из студентов этого не заметил

Преподаватель Джилл Уотсон около пяти месяцев помогала студентам Технологического института Джорджии в работе над проектами по дизайну программ. Нюанс в том, что Джилл — это робот, система искусственного интеллекта, работающая на базе IBM Watson, но никто из студентов, обсуждая работы с преподавателем, за все это время ничего не заподозрил. А кто-то из студентов до этого открытия даже собирался назвать ее «выдающимся педагогом». Это были студенты из класса по изучению искусственного интеллекта, пишет интернет-портал AIN^[8].

Историю Джилл рассказывает The Wall Street Journal^[9]. С января 2016 года «Джилл» как ассистирующий преподаватель, вместе с еще 9 преподавателями-людьми помогала 300 студентам разрабатывать программы, которые помогают компьютерам решать определенного вида проблемы, к примеру – как подобрать картинку, чтобы последовательность картинок была логичной.

Джилл помогала студентам на форуме, где они сдавали и обсуждали работы, использовала в своей речи сленговые и просторечные обороты типа «угу» и, в общем и целом, вела себя как обычный человеческий преподаватель.

«Она должна была напоминать нам о датах дедлайна и с помощью вопросов подогревать обсуждение работ. Это было похоже на обычный разговор с обычным человеком», – рассказала изданию студентка вуза Дженнифер Гевин.

Другой студент, Шрейяс Видьярти, представлял себе Джилл как дружелюбную белую женщину чуть старше 20 лет, работающую, скорее всего, над докторской. «Меня как громом поразило», – делится впечатлениями студент.

Дошло до того, что робота в мисс Уотсон не признал даже студент Баррик Рид, который два года работал на IBM, создав некоторые из программ, с помощью которых действует сам робот. Но намека в имени «Уотсон» он не разглядел. «Я должен был догадаться, но нет», – говорит он.

Зачем Джилл включили в программу обучения?

Проблема в том, что студенты задают слишком много вопросов – порядка 10 000 сообщений в семестр, объясняет Ашок Гоэл, профессор компьютерных наук Технологического института Джорджии. Преподаватели-люди с валом вопросов не всегда справляются. Именно Ашок решил ввести робота в обучающую программу для своего класса по изучению искусственного интеллекта.

Над роботом работала вузовская команда, обучая его отвечать на вопросы, учитывая предыдущие ответы. Не стоит путать Джилл с обычными чатботами. Если большинство чатботов – новички, то Джилл – эксперт, она не отвечает на вопрос, пока не достигнет 67% уверенности в ответе, утверждает Гоэл. По его словам, Джилл еще далеко до Авы из Ex Machina, но это такой же волнующий опыт.

По оценкам профессора, всего за год Джилл обучится настолько, что сможет отвечать на 40% вопросов от студентов, оставляя за людьми право заниматься более серьезными техническими или философскими проблемами.

Запуск на оборудовании Cisco для аналитики без выхода в интернет

В начале июня 2016 года IBM и Cisco объявили о создании совместного проекта, ориентированного на клиентов, которым требуются аналитические инструменты, работающие без выхода в интернет.

В рамках партнерства облачные решения для анализа данных, использующие когнитивную платформу Watson, смогут работать в паре с маршрутизаторами и другим оборудованием Cisco. В некоторых случаях софт IBM может быть установлен прямо на устройства Cisco для анализа данных на локальном уровне с возможностью их последующей сетевой передачи на основные серверы.

IBM запускает IBM на оборудовании Cisco

Такой сервис пригодится на удаленных объектах, вроде нефтяных вышек и шахт, где отсутствует стабильное интернет-соединение. Благодаря аналитическим инструментам IBM работа оборудования на таких предприятиях сможет контролироваться локально.

Мы сосредоточены на работе с Watson в качестве облачной системы, но некоторым клиентам, имеющим дистанционные или автономные операции, мы должны предложить что-то еще, — говорит Гарриет Грин (Harriet Green), генеральный менеджер IoT-отдела в подразделении IBM Watson. — В морском судоходстве, горнодобывающей промышленности и на многих заводах приходится работать с компьютерными сетями, у которых пропускная способность может быть слишком дорогой или слабой.

По словам топ-менеджера, сделка между IBM и Cisco не является эксклюзивной, зато для каждой из компаний она стала первым сотрудничеством с крупным партнером при освоении новых рынков — в данном случае это рынки Интернета вещей (Internet of Things, IoT) и технологии анализа больших данных (Big Data).

Как отметил вице-президент Cisco по вопросам работы с данными и аналитикой Майк Фланнаган (Mike Flannagan), объединение технологий IBM с сетевой архитектурой Cisco является большим шагом вперед на пути создания более «умных» IoT-решений и подключения их к мощным облачным аналитическим инструментам.^[10]

2015

Открытие штаб-квартиры Watson Internet of Things

16 декабря 2015 года корпорация IBM объявила об открытии глобальной штаб-квартиры Watson Internet of Things (Watson IoT). Заявлено и о запуске предложений, инструментов для усиления роли когнитивных вычислений на триллионах сетевых и сенсорных устройств и систем, образующих Интернет вещей Internet of Things (IoT).

Мероприятие открытия штаб-квартиры (2015)

Штаб-квартирой подразделения Watson IoT и первым европейским центром Watson по инновациям станет Мюнхен (Германия). Кампус объединит более 1 тыс. разработчиков, консультантов, исследователей и дизайнеров компании для более тесного взаимодействия с заказчиками и партнерами, а также будет служить инновационной лабораторией для специалистов по обработке и анализу данных, инженеров и программистов, создающих новый класс сетевых решений на пересечении когнитивных вычислений и Интернета вещей. Центр также займется развитием сотрудничества заказчиков и партнеров с специалистами по обработке и анализу данных и исследователями IBM, что обеспечит новые возможности для развития всего направления IoT.

Watson API и сервисы IBM будут доступны на облачной платформе Watson IoT для оперативной разработки когнитивных решений и сервисов, помогающих заказчикам и партнерам разобраться в растущем объеме и разнообразии данных в современном цифровом мире.

Заказчики, стартаперы, представители научных кругов и партнеры получат прямой доступ к открытой облачной платформе IBM для тестирования, разработки и создания когнитивных приложений, сервисов и решений для Интернета вещей. По прогнозам компании, наибольшую выгоду могут получить ведущие предприятия Индустрии 4.0 в автомобильной отрасли, электронике, здравоохранении, страховании и промышленности.

Интернета вещей скоро станет крупнейшим источником данных на планете. Несмотря на это, сегодня мы не используем практически 90% этих данных. Уникальная способность Watson считывать информацию, делать выводы и самообучаться дает возможность коммерческим и государственным структурам, а также обычным людям использовать эти данные в режиме реального времени, сравнивать их за определенный период и с накопленными знаниями. В результате такого сравнения можно обнаружить неожиданные корреляции, помогающие получить новые ценные выводы и благотворно повлиять как на бизнес, так и на общество. Гарриет Грин, руководитель подразделения Watson IoT and Education

Компания также объявила об открытии восьми клиентских центров Watson IoT в Азии, Европе, в Северной и Южной Америке. Клиентские центры IBM расположены в Пекине (Китай), Бёблингене (Германия), Сан-Паулу (Бразилия), Сеуле (Южная Корея), Токио (Япония), в штатах Массачусетс, Северная Каролина и Техас (США).

В центрах клиенты и партнеры получат доступ к технологическим инструментам и кадровому потенциалу для создания и развития новых продуктов и сервисов с помощью когнитивного интеллекта на облачной платформе Watson IoT Cloud Platform.

Создание подразделения Watson Health: Мед данные с устройств Apple стекаются в IBM

13 апреля 2015 года стало известно, что IBM создала новое подразделение, которое получило название IBM Watson Health. Оно будет управлять облачным сервисом, в который будут стекаться данные медицинского характера из различных источников, включая фитнес-трекеры, смартфоны и «умные» часы. Впоследствии эта информация о здоровье пользователей может передаваться врачам и страховым компаниям для подготовки персонального медицинского обслуживания.

Данные о здоровье владельцев iPhone и Apple Watch с их разрешения будут передаваться в облако IBM

Частью этой экосистемы стали мобильные устройства Apple. Подробнее здесь.

SoftBank и IBM привезут Watson в Японию

10 февраля 2015 года IBM объявила о сотрудничестве с телекоммуникационным гигантом SoftBank. Партнеры будут совместно развивать в Японии когнитивные вычисления.^[11]

Цель сотрудничества IBM и SoftBank является запуск новых приложений и сервисов, управляемых при помощи компьютерной системы Watson, и создание соответствующей локальной экосистемы из партнеров, предпринимателей и разработчиков софта.

SoftBank и IBM привезут Watson в Японию

Совместными усилиями IBM и SoftBank будут «обучать» Watson японскому языку. Пока система поддерживает только английский язык, а в будущем планируется расширить число совместимых языков. Речь идет о технологии Watson Deep QA, которая позволяет компьютеру анализировать естественную человеческую речь, понимать вопросы и отвечать на них максимально точно и понятно человеку.

Созданные IBM и SoftBank продукты затем будут поставляться в местный образовательный, страховой и банковский сектора, а также медицинские учреждения и ритейл. Разработки будут использоваться в созданном SoftBank роботе Pepper, который благодаря камерам и всевозможным датчикам способен определять эмоциональное состояние окружающих людей и реагировать соответствующим образом.

Сотрудничество с Softbank позволит IBM использовать обширную ИТ-инфраструктуру телекоммуникационного оператора для расширения возможностей когнитивной системы Watson и размещения ее в дата-центрах в Японии. На долю этой страны приходится 40% ИТ-расходов в Азиатско-Тихоокеанском региноне.

Разработку суперкомпьютера Watson и программного обеспечения для него IBM ведет в рамках отдельного подразделения Watson Group, в которое компания вложила около $1 млрд, надеясь, что после 2024 года эта структура будет генерировать более $10 млрд ежегодной выручки. SoftBank и IBM рассчитывают заработать на разрабатываемых совместно продуктах, связанных с IBM Watson, около 100 млрд иен ($833 млн) в течение 5 лет.

IBM запускает еще пять общедоступных сервисов Watson

Авторы мобильных и настольных приложений теперь могут использовать в своих разработках еще пять сервисов когнитивной системы IBM Watson. Они предназначены для преобразования речи в текст и обратно, распознавания образов, концептуального поиска и сравнительного анализа вариантов с помощью принципа Парето^[12].

Сервис преобразования речи в текст даст мобильным приложениям возможность реагировать на голосовые команды — примерно так же, как это делает система Siri на устройствах Apple. В IBM утверждают, что скорость распознавания речи очень высока. Синтезатор речи говорит тем же голосом, каким говорил суперкомпьютер Watson, участвуя в телевизионной игре Jeopardy в 2011 году. Поддерживаются английский и испанский языки.

Сервис распознавания образов анализирует изображение или видео и генерирует список ключевых слов, описывающих его. Он может различить на изображении предметы, определить характер происходящего и место действия.

Концептуальный поиск, в отличие от обычного поиска материалов по ключевым словам, может найти не только документы, где встречаются заданные термины, но и документы, содержащие описание более общих концепций, соответствующих этим терминам.

Наконец, сервис анализа помогает выбрать из нескольких вариантов с известными параметрами вариант, оптимальный с точки зрения заданных критериев. Его можно использовать, например, для выбора лучшего варианта лечения пациента или наиболее подходящего автомобиля при заданной цене.

2014

Анонсирован облачный сервис IBM Watson Discovery Advisor для ученых

Компания IBM представила летом 2014 года дополнение к когнитивным возможностям суперкомпьютера Watson, которое позволяет исследователям ускорить темпы научных исследований путем нахождения ранее неизведанных связей при анализе больших данных.

Новый сервис IBM Watson Discovery Advisor доступен в облачной среде и создан для того, чтобы помогать ученым в работе над исследованиями. Сервис позволяет сократить время, необходимое для подтверждения гипотез и формулирования заключений, с месяцев до дней и с дней до считанных часов, открывая новые возможности для исследователей и разработчиков.

Основываясь на возможности суперкомпьютера Watson понимать естественные языки, Watson Discovery Advisor таким же образом понимает язык науки, к примеру, то, как взаимодействуют химические элементы, и предоставляет специалистам полнофункциональный инструмент для проведения исследований в сфере биологических наук и других областях.

Ученые из академических, фармацевтических и других коммерческих исследовательских центров уже используют новый сервис для того, чтобы в сжатые сроки анализировать и подтверждать гипотезы, используя данные из открытых источников. Новое исследование публикуется ежедневно каждые 30 секунд. В свою очередь, за год публикуется около миллиона научных работ (источник: CiteSeer*). По данным Национального института здравоохранения США, среднестатистический исследователь прочитывает около 23 научных трудов в месяц, то есть около 300 в год. А это значит, что полностью совладать с растущим количеством научных работ физически невозможно.

В 2013 г. 1000 ведущих исследовательских и девелоперских компаний потратили более чем 600 миллиардов долларов США на проведение исследований (источник: Strategy&). Если взять в качестве примера полный цикл разработки фармацевтического препарата, то исследования продвигаются довольно медленно, занимая в среднем от 10 до 15 лет (источник: Pharmaceutical Research and Manufacturers of America). Используя Watson Discovery Advisor, ученые могут находить новые или ранее нераскрытые связи среди разрозненных данных, которые потенциально могут значительно ускорить темпы научных исследований.

Новые технологии могут найти применение во всех сферах, где требуется анализ большого количества информации. Когнитивные вычисления позволят экспертам работать с огромными массивами данных, включая продукты интеллектуального труда множества экспертов. Watson может использоваться:

• Для помощи разработчикам медицинских препаратов, необходимых для спасения жизней множества людей
• Расширения аналитических возможностей финансовых консультантов
• Улучшения стратегии адвокатов по слияниям и поглощениям за счет более всеобъемлющей юридической оценки и анализа документов
• Для работы государственных аналитиков в областях, связанных с безопасностью
• Для создания новых рецептов. Повара могут использовать Watson для создания новых блюд, изучения принципов готовки и состава еды, а также пользоваться огромной базой рецептов с данными о совместимости продуктов, химии и кухнях стран мира.

IBM Watson Discovery Advisor может трансформировать индустрии и профессии, опирающиеся на данные, такие как юриспруденция, биотехнологии, образование, химия, производство металлов, научные исследования, техника и криминалистика.

Партнерство с Genesys для разработки совместного решения для контакт-центров

Компания Genesys объявила летом 2014 года о начале партнерства с IBM Watson, бизнес-подразделением компании IBM, специализирующейся на разработке программного обеспечения, сервисов и приложений, которые помогают анализировать естественный человеческий язык и умеют быстро выдавать ответы на сложные вопросы. Решение IBM Watson является очередным этапом развития искусственного интеллекта, возможности которого были продемонстрированы на американской телевикторине Jeopardy.

Результатом сотрудничества станет объединение решений Watson Engagement Advisor и Genesys Customer Experience Platform в новую систему. Watson Engagement Advisor – это коммерческий сервис, который помогает организациям усилить вовлеченность клиентов, Genesys Customer Experience Platform – платформа, предназначенная для предприятий различного масштаба и позволяющая отслеживать взаимодействия между клиентом и компанией на разных уровнях и по различным каналам. На основе этих двух решений будет разрабатываться система, основанная на технологиях обработки естественного языка, которая будет изучать, обрабатывать и анализировать большие данные в организациях для автоматизации действий. Такое решение будет применяться, в первую очередь, в контакт-центрах. Genesys планирует выпустить новое совместное решение уже в конце 2014 года.

Функция «Ask Watson» предоставляет возможности сервиса самообслуживания в чате и онлайн-взаимодействии, что позволяет клиентам быстро, в один клик, не обращаясь к оператору контакт-центра решить возникшие проблемы. При этом, чтобы не упустить клиента, который может покинуть систему после разрешения своего запроса, система IBM Watson имеет опцию оповещения о необходимости переключения на оператора. Таким образом всегда есть возможность не потерять потенциального покупателя продуктов и услуг компании. Переключая клиента на оператора, система будет ориентироваться на информацию об опыте специалиста, его квалификации и тех каналах, по которым сотрудник обычно принимает вызов.

«Новое решение Genesys и IBM Watson, способное «запоминать» огромное количество информации о компании, а также понимать и обрабатывать запросы на естественном языке, может сделать клиентский сервис более удобным и оперативным. `Искусственный интеллект` открывает для контакт-центров новые интересные и действительно широкие возможности: быстрые и точные ответы на клиентские запросы, автоматизация работы и снижение расходов за счет сокращения числа операторов, - комментирует Саушкин Олег, официальный представитель Genesys в России и СНГ. – Для нас работа с IBM Watson – очень инновационный и интересный проект»

IBM вложит в суперкомпьютер Watson $1 миллиард

В компании IBM приняли решение выделить на развитие Watson огромную сумму в $1 миллиард. Для того чтобы освоить эти деньги, корпорацией будет создано новое подразделение Watson Business Group, в задачи которого войдут "разработка и коммерциализация облачных когнитивных инноваций". Штаб-квартира новой бизнес-единицы будет располагаться в Манхеттене. По словам представителей IBM, количество сотрудников, работавших над проектом Watson, будет увеличено с нескольких сот до двух тысяч человек. Возглавит Watson Business Group старший вице-президент IBM Майкл Родин (Michael Rhodin).

В IBM надеются, что в ближайшие 10 лет доходы от проекта Watson достигнут $10 миллиардов в год. Что же касается работы подразделения Watson Business Group, то на первых порах его специалисты будут заниматься адаптацией суперкомпьютера для таких областей как здравоохранение, финансы, путешествия, телекоммуникации и розничная торговля.

2012: Watson как услуга

Представители IBM сообщили весной 2012 года, что корпорация намеревается предлагать клиентам установку системы искусственного интеллекта Watson на базе частных и гибридных облаков.

Система Watson получила широкую известность в прошлом году, победив в телеигре Jeopardy! ее лучших участников. Теперь корпорация начинает выводить ее на коммерческий рынок. Первым пользователем Watson стала медицинская страховая компания WellPoint, но в этом пилотном проекте система была развернута на инфраструктуре IBM. А недавно IBM и Citigroup начали новый проект по применению Watson в финансовой сфере.

Облачные системы могут применяться как для обработки и анализа данных, необходимых для Watson, так и для работы самой Watson при хранении данных на платформе клиента. Но варианта с размещением Watson на серверах заказчика компания не предлагает — система будет продаваться только в виде сервиса. В IBM даже ввели для этого новый термин: WaaS — «Watson как услуга».

Большинство людей знает Watson только по игре Jeopardy!, но в действительности эту аппаратно-программную систему можно модифицировать и приспособить для самых разных приложений, поясняют аналитики. Впрочем, для эффективной работы ей требуется большое количество данных и обучение на задачах клиента.

2011: IBM Watson обыграл людей в викторине "Своя игра"

Суперкомпьютер IBM Watson выиграл в 2011 году у сильнейших игроков во втором матче интеллектуальной викторины Jeopardy (российский аналог - "Своя игра"), став победителем трехдневного турнира.

По сумме двух игр Watson заработал 77 тыс. долл., более чем втрое обогнав чемпионов участников Jeopardy - Кена Дженнингса и Брэда Руттера.

В первой игре турнира Watson разгромил соперников: лишь в первом раунде Руттеру удалось на равных с компьютерной системой отвечать на вопросы из разных областей знания.

После первого раунда второй игры лидерство захватил Дженнингс, набравший 8,6 тыс. долл., Watson к этому моменту на своем счету имел 4,8 тыс. долл., а Руттер - 2,4 тыс. долл. Во втором раунде компьютер обошел Дженнингса (23,44 тыс. долл. у Watson против 18,2 тыс. долл. у Кена).

В финальном раунде, состоящем из одного вопроса с назначаемой игроками стоимостью, компьютер не оставил людям шансов на победу. Даже в случае, если бы Дженнингс сыграл ва-банк и выиграл, а Watson, напротив, ошибся, в "копилке" машины было бы на один доллар больше. Впрочем, все три участника ответили на последнее задание верно.

Как и в предыдущей игре, Watson чаще своих соперников ошибался: он трижды дал неверный ответ. Дважды ошибся Руттер, и лишь один раз неверно ответил Дженнингс. Однако по общему количеству правильных ответов Watson вне конкуренции - 29, против 18 у Дженнингса и 13 у Руттера.

Успех Watson в турнире Jeopardy стал подтверждением прогресса в области автоматической обработки запросов, сформулированных на естественном языке.

Для подобных систем важно подбирать сложные и интересные тесты. Отличным вариантом оказалась телевикторина Jeopardy! (американский прообраз "Своей игры"). В докладе описан общий подход DeepQA к поиску ответа, а также разбираются несколько частных методов. Мы проследим за тем, как IBM Watson учился всё лучше отвечать на вопросы. В заключение обсудим возможности практического применения технологий DeepQA в бизнесе и социальной среде - в частности, обсудим последние результаты использования когнитивных систем в медицине.

Согласно опубликованному отчету 2011 IBM Tech Trends Report о тенденциях развития технологий, разработчики во всем мире считают, что уникальные аналитические возможности технологии IBM Watson преобразят индустрии, которые управляют огромными массивами данных. Участники опроса указали образование и здравоохранение в качестве отраслей, которые могут максимально выиграть от применения инноваций Watson – наряду со сферой финансовых услуг, науками о жизни (биологией, биохимией, иммунологией, генетикой, физиологией, экологией и т.п.) и государственным сектором, которые также попали на верхние позиции этого списка.

Отчет 2011 Tech Trends Report содержит результаты опроса более 4 тыс. ИТ-профессионалов из 93 стран и 25 индустрий. Респонденты делились своим мнением о будущих тенденциях развития информационных технологий. Результаты исследования отражают, в числе прочего, растущую потребность в квалифицированных технических специалистах в таких областях как бизнес-анализ, социальный бизнес, мобильные вычисления, программные технологии с открытым исходным кодом и облачные вычисления.

Согласно отчету, респонденты считают программное обеспечение для бизнес-анализа наиболее широко используемой технологией из тех, которые фигурировали в опросе. Действительно, бизнес-аналитика сегодня интегрируется почти в каждый бизнес-процесс организаций. Большинство респондентов считают, что разработка программного инструментария для бизнес-анализа будет по-прежнему широко востребована. Отчет также отмечает растущую значимость программных платформ с открытым исходным кодом, таких как Linux и Apache Hadoop, для разработчиков аналитических бизнес-приложений.

Отчет предоставляет специалистам в области информационных технологий и бизнеса перспективный перечень технологий и профессиональных компетенций, которые будут пользоваться наибольшим спросом в ближайшие годы. Среди основных результатов и выводов исследования, которые приводятся в отчете 2011 IBM Tech Trends Report:

• 87% респондентов считают, что технологии, основанные на открытом ПО и открытых стандартах, будут играть ключевую роль в будущей практике разработки приложений.
• В течение следующих двух лет свыше 75% организаций внедрят и будут использовать технологии облачных вычислений.
• Более половины (51%) респондентов заявили, что внедрение и освоение решений на базе облачных вычислений является частью их стратегии в области мобильных технологий.
• На признание и распространение социального бизнеса оказывают влияние региональные культурные различия. Лидером по процентному показателю «принятия новаций в области социального бизнеса» (adoption rate) признана Индия (57%), за ней следуют Соединенные Штаты (45%) и Китай (44%). Самое сильное сопротивление принятию такого рода новаций демонстрирует Россия (19%).

«Полученные результаты очевидны. Мобильные технологии, облачные вычисления, социальный бизнес и бизнес-аналитика вышли за рамки нишевого статуса, и теперь являются частью приоритетных направлений развития ИТ-инфраструктуры любой современной организации, — отметил Джим Корджел (Jim Corgel), генеральный менеджер подразделения IBM Independent Software Vendors and Developer Relations. — ИТ-профессионалы, способные развивать и совершенствовать знания и навыки, необходимые для работы с этими инновационными технологиями, будут готовы соответствовать растущим требованиям бизнеса в ближайшие годы».

IBM developerWorks, онлайновое сообщество IBM для ИТ-профессионалов, является крупнейшим и самым посещаемым глобальным Web-порталом, где они, в числе прочего, могут повысить и расширить свою квалификацию. Свыше 8 млн. специалистов в области информационных технологий посещают этот ресурс, чтобы получить бесплатный доступ к программным инструментам и исходному коду, ИТ-стандартам и лучшим практическим методикам для самых разных отраслей. Посетители IBM developerWorks также активно пользуются разнообразными онлайновыми обучающими и тренинговыми курсами, в том числе по открытым программным технологиям, бизнес-аналитике, облачным вычислениям и мобильным вычислениям. Кроме того, бизнес-партнеры IBM и предприниматели могут воспользоваться доступом к расширенным учебным курсам, решениям и ресурсам международной сети из 40 инновационных центров IBM с целью дальнейшего развития своей профессиональной компетентности.

Примечания