Интервью Кирилла Корнильева, генерального директора IBM Восточная Европа/Азия
Кирилл Корнильев, генеральный директор IBM Восточная Европа/Азия. Фото: пресс-служба
Что собственно представляет собой этот Watson, когда возник и почему решили построить такой комплекс?
Кирилл Корнильев, Генеральный директор IBM Восточная Европа/Азия: История суперкомпьютера Watson или даже подходов под названием Watson началась в 2006 году, когда старший менеджер отделения IBM по семантическому анализу Дэвид Феруччи занялся тестированием одного из самых мощных суперкомпьютеров компании, который входил в рейтинг 500 самых производительных компьютеров мира. Феруччи решил попробовать, насколько эффективно машина будет справляться с задачами, которые поставлены ей естественным языком. Он предложил ей ответить примерно на 500 вопросов, заданных в уже состоявшихся программах «Jeopardy!» (российский аналог - «Своя игра») Результаты оказались далеки от совершенства.
По сравнению с людьми, машина сначала недостаточно быстро нажимала на кнопку, а в случае, когда она все-таки могла конкурировать с людьми, количество правильных ответов не превышало 15%. Феруччи заинтересовался причинами такого поведения суперкомпьютера. В итоге в 2007 году он смог убедить руководство IBM выделить ему команду из 15 человек и от 3 до 5 лет на создание эффективной автоматической системы, способной отвечать на неформализованные вопросы. Такая система пригодилась бы всевозможным колл-центрам, справочным и любым другим службам, обслуживающим клиентов. У компании IBM уже был успешный опыт создания машины, которая может поспорить с интеллектом человека. Это был суперкомпьютер Deep Blue, который в 1997 году победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Победа суперкомпьютера сделала большую рекламу IBM, но коммерческого применения подобной системе найти так и не удалось. В случае системы автоматических ответов на вопросы, заданных на естественном языке, коммерческий потенциал вполне очевиден.
Когда вы работаете с естественной речью, самая большая сложность заключается в том, что люди, сами того не осознавая, общаются в рамках своего культурного и социального контекста. В разговорной речи очень много намеков, аллюзий, коннотаций, отсылок к неким общим для конкретной общественной среды фактам. Это и религиозные представления, и политические убеждения, и произведения искусства и отсылки к ним в книгах, картинах, кинофильмах, компьютерных играх. Для эффективной обработки подобной информации используются статистические алгоритмы, позволяющие путем анализа самых разнообразных документов строить связи различных понятий друг с другом. Хотя эти алгоритмы известны давным-давно, полноценно их применять стало возможно лишь в последние десятилетие после кардинального роста производительности суперкомпьютеров.
Эта работа, которая была начата в 2006 году, к 2011 году, году столетия нашей компании, была успешно завершена. Суперкомпьютер Watson, вооруженный новыми технологиями, победил двух абсолютных чемпионов американской телевикторины Jeopardy! (российский аналог – «Своя игра»).
Вопросы ведь вводились в письменном виде?
Кирилл Корнильев:Тогда, в 2011 году, да. Сейчас Watson умеет разговаривать. Добиться этого оказалось несложно – нам понадобился всего один год.
Это впечатляет.
Кирилл Корнильев:Согласен. И чем занялся Watson после победы в «Своей игре»? Он поступил на медицинский факультет и его закончил. Если бы это был человек, то он стал бы дипломированным доктором. Он прочитал все, что написано о болезни «рак» на английском и испанском языках. И, как вы понимаете, ничего не забыл. Сейчас уже есть работающие в клинических учреждениях США системы, которые помогают врачам ставить диагноз.
Как происходит взаимодействие в данном конкретном случае?
Кирилл Корнильев:В комнате примерно 12 врачей, которые консультируются, беседуя между собой. При этом история болезни уже введена в Watson - это самое простое. Затем мелодичный голос говорит: «А вы знаете, профессор Джонсон, я советую немного изменить предложенный вами курс лечения, сделать это, это и это». «Почему? А вы знаете, в статье такого-то в таком-то году говорилось, что в случае, когда использовался, предложенный вами курс лечения, для пациента, который также страдал этими заболеваниями, наблюдался негативный эффект, а в статье такого-то говорилось, что применение вот такого лекарства помогает его избежать». Решение, конечно, будет принимать врач, но вы получаете советника, который все помнит. Он слушает, что вы говорите, и на естественном человеческом языке мелодичным, спокойным голосом консультирует.
А помимо медицины где нашел применение?
Кирилл Корнильев: В медицине использование Watson продвинулось довольно далеко Первое направление – это советник. Второе направление, где используется Watson, — это страховая медицина. В этом случае Watson проверяет правильность расходования средств. Третье направление —высшие учебные заведения. Что Watson делает в ВУЗах? Он проверяет диагнозы, которые ставят интерны в процессе обучения. Watson также обучается юриспруденции и банковскому делу. И уже сейчас существует прототип для применения Watson в банковской сфере.
А там что их заинтересовало? Известно?
Интервент:Приведу пример. Вы должны выдавать кредит и вам нужно понять, какие риски сопровождают ту или иную заявку – можно ли выдать кредит, например, Джону Смиту. Можно назвать этот процесс управлением рисками.
Может ли Watson создать произведение искусства, например?
Кирилл Корнильев: Есть необычное применение Watson - сейчас он генерирует новые рецепты в кулинарии. В компьютер можно ввести всю информацию о многообразии вкусовых ощущений, запахов, различных веществах, а также информацию о том, как термообработка и иная обработка будет влиять на интенсивность букета вкусов и запахов. Базируясь на этой информации, по запросу человека, компьютер генерирует какой-либо рецепт. Новый рецепт проверяется специалистами-поварами. По свидетельству поваров, это помогает им творить.
Я так понимаю, что компания IBM все-таки достаточно хорошо инвестировала в создание этой машины, такой необычной. Собственно, как теперь корпорация планирует получать прибыль от ее использования?
Кирилл Корнильев: Это, строго говоря, технология будущего. Наверное многие из нас читали рассказы Айзека Азимова о том, что в далеком будущем роботы будут помогать человеку. И вот когнитивные системы реально появляются. Пока они не выглядят как человек, и, может быть, не ходят, но уже отвечают на вопросы и вполне способны вести вполне человеческую беседу и даже помогать нам в решении тех или иных задач. Это работа на перспективу. В начале этого года IBM сформировала IBM Watson Group - новое бизнес подразделение. Оно займется развитием и коммерческой реализацией облачных когнитивных технологий. Наша компания инвестировала в создание IBM Watson Group, в исследование, разработку и коммерциализацию приложения и сервиса уже около миллиарда долларов, из которых 100 миллионов долларов выделяется для создания венчурного фонда. Его задачей станет поддержка создания новых стартапов, экосистемы Watson Developers Cloud, которая будет объединять всех тех бизнесменов, которые занимаются разработкой когнитивных приложений для суперкомпьютера Watson. По данным исследовательской компании Gartner, в ближайшее время умные машины станут ключевым фактором прорыва в информационных технологиях, помогая людям делать невозможное и работать более эффективно.
Вы упоминали Watson в контексте облаков.
Кирилл Корнильев:Фактически сейчас создается возможность предоставления облачных услуг когнитивного характера из «облака». Приведу простой пример, понятный для потребителя — у руководителей компании часто есть персональные ассистенты. Задача такого помощника понятна, но каждый сотрудник секретаря иметь не может. Представьте, что у каждого сотрудника на рабочем месте будет свой секретарь. Вы ему говорите: «Вы знаете, я хочу четверг спланировать таким образом, что с утра я поеду на встречу к заказчику, а затем поработаю в офисе. Распланируй мне день, пожалуйста, соответствующим образом».
Таким образом, с помощью подобных систем мы можем радикально изменить производительность человека на рабочем месте.
