파루시는 위험의 본질은 기술을 올바른 방향으로 발전시키는 것이라고 지적했다. 그는 이렇게 말합니다. "이 프로그램은 매우 광범위한 분야를 다루고 있으며, 다양한 질문을 할 것입니다. 이것이 우리가 참여하고 싶은 도전 중 하나입니다. 이 도전은 선수에 대한 자신감의 시험이다. 답이 맞는지 확인한 후에야 대답할 수 있다. 게다가, 너는 빨리 답을 주어야 한다. "
IBM 에 따르면' 왓슨' 은 의료와 같은 여러 분야에서 역할을 할 수 있으며, 의사의 질병 진단 정확도 향상, 온라인 셀프 서비스 데스크 개선, 관광객과 주민들에게 관련 도시에 대한 구체적인 정보 제공, 휴대폰을 통한 소비자 지원 등을 지원합니다. 위험에 대비할 준비를 하기 위해' 왓슨' 은 이미 이 위험한 챔피언과 50 여 차례 싸웠다. 또 프로그램 그룹' 위험' 이 모든 잠재 선수들을 위해 준비한 테스트에 참가해 순조롭게 통과했다.
위험' 의 프로듀서인 해리 프리드먼은 IBM 이' 위험' 에 처음 접촉했을 때 프로듀서들이 모두 흥미를 느꼈지만, 관객들이 왓슨의 경기에 동의하지 않고 이를 일종의 속임수나 계략으로 취급할까 봐 걱정했다고 말했다. 그는 "지금은 태도가 다르다. 이것은 컴퓨터가 얻은 지식과 최고의 위험선수가 얻은 지식의 대결이다. 이것은 중요한 시합이니, 우리 모두 참가하고 싶다. " Watson 은 90 대의 IBM 서버와 360 개의 컴퓨터 칩 드라이버로 구성되어 있습니다. 10 일반 냉장고만큼 큰 컴퓨터 시스템입니다. 15TB 메모리, 2880 개 프로세서, 초당 80 조 회의 연산을 수행할 수 있습니다 (현재 상황). 이들 서버는 Linux 운영체제를 사용합니다. IBM 이 Watson 에 대해 구성한 프로세서는 Power 7 시리즈 프로세서이며 RISC (RISC (really instruction computer) 아키텍처 중 가장 강력한 프로세서입니다. 45nm 공정으로 제조된 8 코어 32 스레드는 최대 4. 1GHz, L2 캐시는 32MB 에 이릅니다. 책, 뉴스, 영화 대본 자료, 사전, 선집, 세계도서 백과사전 등 수백만 가지의 자료가 저장되어 있다. 매번 문제의 힌트를 다 볼 때마다 왓슨은 3 초도 채 안 되어 자신의 데이터베이스에서 3 피트를 파서 2 억 페이지에 달하는 데이터를 검색했다.
Watson 은 IBMDeepQA (심층 오픈 도메인 질의 응답 시스템 엔지니어링) 기술을 기반으로 개발되었습니다. 왓슨 수퍼컴퓨터의 토대인 DeepQA 기술은 수백만 페이지의 텍스트 데이터를 읽고, 깊이 있는 자연어 처리 기술을 사용하여 후보답을 생성하고, 다양한 규모로 이러한 질문을 평가할 수 있습니다. IBM R&D 팀이 왓슨을 위해 개발한 100 그룹 이상의 알고리즘은 3 초 이내에 문제를 분석하고 수백만 개의 정보를 검색한 다음 답변으로 돌아가서 인간 언어로 출력할 수 있습니다. 각 알고리즘에는 고유한 특수 기능이 있습니다. 이러한 알고리즘 중 하나를 중첩 분해 알고리즘이라고 하며 단서를 두 가지 다른 검색 함수로 분할할 수 있습니다.
왓슨 슈퍼컴퓨터와 구글 검색 엔진 누가 더 똑똑한가요? 이 문제에 대해 전직' 비즈니스위크' 기술편집장 스티븐 베커 (Steven Becker) 는 최근 분석을 통해 왓슨 슈퍼컴퓨터가 구글보다 더 똑똑하다는 결론을 내렸다. 베커는 답이 간단하다고 생각했고, 구글은 아직 이 질문에 대답할 수 없었다. 구글이 우리 인간의 뇌에 의존하는 것은 두 가지 측면에서 나타난다. 첫째, 사용자의 질의 요청을 설명할 때, 구글은 사용자가 컴퓨터처럼 생각하도록 하고, 컴퓨터의 의도에 가장 잘 맞는 메시지를 서너 개 선택하여 질의 결과 목록을 만들 수 있도록 한다. 둘째, 구글은 사용자가 자신이 조회한 답과 비슷한 답을 찾도록 유도해 사용자가 더 많은 정신력을 들여 조회해야 할 정확한 답을 찾을 수 있도록 한다. 왓슨 슈퍼컴퓨터는 스스로 모든 문제를 처리한다. 복잡한 영어를 디코딩하고, 가능한 모든 답을 다 써버리고, 그 중 하나를 선택하고, 최종적으로 요구 사항을 충족하는지 여부를 결정해야 한다. (존 F. 케네디, 공부명언) 컴퓨터 왓슨에게 적합한 컨텍스트를 선택하는 것은 어려운 작업입니다. 특히 힌트와 못된장난 가득한 게임에서는 대답의 신뢰성과 모험 추측이 필요한지 여부를 결정해야 합니다. 왓슨은 인간의 언어를 인식하고 풍자, 수수께끼, 구사법, 시 단서 등 미묘한 의미를 분석하고, 일련의 데이터 비교와 인간의 연상 능력을 시뮬레이션하여 정확한 답을 얻어낸 다음 인간의 언어로 역으로 대답해야 한다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 언어명언) 또한 왓슨은 문제의 선택, 자신이 잘하지 못하는 주제를 건너뛰는지 여부, 심지어 인간의 말투를 모방하여 웃길 수 있는 등 인간의 문제에 대한 전략적 사고를 모방할 수 있다. 전체 과정은 컴퓨터와 소프트웨어 알고리즘만으로 이루어지며, 엔지니어의 참여 (이런 빠른 문답은 실제로 참여할 수 없음) 도 없고, 인터넷 단절이기 때문에 컴퓨터는 부정행위를 할 수 없고, 스스로 생각해야 한다.
왓슨을 설계한 IBM 연구팀을 이끄는 과학자 데이비드 페루치 박사는 4 년간의 노력 끝에 왓슨이' 위험한 변두리' 문제의 내용을 빠르게 이해하고, 필요한 정보를 분석하고, 정확한 답을 얻고, 믿을 만한 답을 줄 수 있다고 판단했다. 왓슨은 프로그램 그룹' 위험한 변두리' 의 나머지 상금 액수를 예상하고, 그가 뒤처지거나 다른 경쟁자보다 얼마나 앞서는지, 특정 주제에 대한 그의 활약을 제때 자신의 정보 등급을 조정할 것이다. 왓슨이 상대에게 너무 많이 뒤떨어진다면, 그의 자신감 수준은 40% 와 같이 낮아질 것이다. 이때 그는 계속 노력할 것이다. 그러나, 그것이 상대를 앞섰을 때, 그것은 또한 생각할 것이다: 나는 이미 그렇게 많이 앞섰는데, 왜 위험을 무릅써야 하는가? 따라서 신뢰도가 75% 인 경우에도 대답하지 않도록 선택할 수 있습니다.
왓슨을 개발한 지 4 년 동안 R&D 팀은 주로 이 시스템을 두 가지 방식으로 평가했다. 먼저 대규모 테스트 (예: 3000 개 문제), 시스템 성능 평가, 오류 분석 구현, 시스템 성능 향상 등을 일괄적으로 수행합니다. 이러한 다중 문제 성능을 기반으로 통계적 관점에서 중요한 성능 평가를 수행할 수 있습니다. 둘째, 팀이 왓슨을 평가하는 두 번째 방법은' 위험한 변두리' 의 전 출전 선수와 겨루는 것이다. 2009 년 겨울에 그들은' 위험한 변두리' 에 나타난 게이머와 79 경기를 했다. 지난 가을에 왓슨은' 위험한 변두리' 에서 우승한 선수와 55 경기를 치렀다. 이 연습 대회들은 R&D 팀에게 왓슨의 성과에 대해 깊은 이해를 주었다. 위험한 변두리' 는 콜롬비아 방송사의 퀴즈쇼로 수십 년의 역사를 거쳤다. 이 프로그램의 경기는 독특한 문답 형식으로 진행되며, 설치 문제는 역사 문학 예술 대중문화 기술 스포츠 지리 문자 게임 등을 포함한다. 답안 형식으로 제공된 단서에 따라 참가자는 반드시 질문 형식으로 짧고 정확한 답을 제공해야 한다. 일반 문답 프로그램과는 달리 위험한 변두리는 대답 형식으로 질문하고 질문 형식으로 대답한다. 참가자들은 역사, 문학, 정치, 과학, 대중문화에 대한 지식과 난해한 의미, 풍자, 수수께끼를 분석할 수 있는 능력이 필요한데, 컴퓨터는 이런 복잡한 사고를 잘하지 못한다.
왓슨의 원래 의도는 더 복잡한 문자, 언어, 인간 지식을 이해하는 것이다. IBM 과학자, 왓슨 팀 책임자인 데이비드 페루치 (David Ferrucci) 는 위험한 가장자리를 사용하여 컴퓨터 시스템을 개발하면 기술이 올바른 방향으로 발전하게 될 것이라고 말했다. 그는 이 프로그램이 여러 가지 질문을 할 것이라고 말했다. 이것은 또한 자신감을 포함한다. 너의 답이 정확하지 않다고 생각할 때 대답하지 마라. 너는 여전히 빠른 판단이 필요하다. IBM 은' 위험한 가장자리' 대회에서 우승하는 것이 주된 목적이 아니라고 밝혔다. 왓슨의 기술을 통해 의사는 사건을 더 빨리 진단할 수 있고 변호사는 사건을 더 빨리 연구할 수 있다. 위험한 변두리' 의 임원 프로듀서인 해리 프리드먼은 "이것들은 매우 중요하며, 우리는 그 중 일부가 되고 싶다" 고 말했다. 베이징 시간 20 1 1 2 월 17 일, 인간-기계 전쟁의 최종 결과는 컴퓨터 왓슨이 인간을 물리쳤다는 것이다. IBM 과 텍사스 대학이 공동 개발한 슈퍼컴퓨터 왓슨 (Watson) 은 미국에서 가장 인기 있는 퀴즈쇼 TV 프로그램 역사상 가장 성공한 두 선수인 켄 제닝스와 브래드 루트 (Brad Root) 를 물리치고 새로운 프로그램의 왕이 됐다.
경기 3 일째 되는 날, IBM 의 슈퍼컴퓨터 왓슨은 465,438+0,465,438+03 달러의 성적을 거두었고, 두 명의 인간 선수인 켄 제닝스와 브래드 루트는 각각 65,438+0.92 만 달러와 65,438 만 달러를 받았다.
3 경기일의 결과를 합치면 최종 총성적을 얻을 수 있다. 왓슨도 인간보다 훨씬 앞서 있다. 마지막 점수에서 왓슨은 77 147 달러, 켄 제닝스는 2 위를 차지했지만 24,000 달러, 브래드 라트는 2 1600 달러를 받아 3 위를 차지했다.
세 번째 경기일 왓슨은 마지막 제퍼디에 들어가기 전에 인간 선수들이 왓슨을 능가할 가능성은 거의 없었다.
마지막' 위험한 가장자리' 에서 2 위 선수인 켄 제닝스 (ken Jennings) 는 왓슨을 쫓는 것을 포기하고 2 위 자리를 지키기로 했다. 그래서 그는 65,438 달러+0,000 달러만 걸었다. 왓슨은 다시 한번 자신의 비인간성을 드러내며 65438 달러 +0.7973 달러를 걸었다. 콜롬비아 대학 의학센터와 메릴랜드 대학 의과대학은 이미 IBM 과 계약을 맺었으며, 두 대학의 의료진은 Watson 을 사용하여 질병을 보다 빠르고 정확하게 진단하고 치료할 것이다. 방대한 정보베이스에 많은 전문 논문이 저널에 게재되어 의사들이 최신 과학 연구 성과를 사용하여 환자를 치료할 수 있게 되었다.
왓슨은 진정으로 의사의 유능한 조수가 되기 위해서는 개선이 필요하다. 의사가 필요로 하는 것은 단지 답만이 아니다. 그리고 환자가 제공한 정보가 부정확하거나 모순되는 경우도 있어 의사가 풍부한 경험으로 판단해야 할 때가 있다. IBM R&D 팀의 다음 과제는 왓슨에게 가설적인 상황을 제공하는 것이다. 연구 개발 팀은이 작업을 완료하는 데 최소 2 년이 걸립니다. -응? 14 년 전 IBM 이 개발한 컴퓨터' 딥 블루' 가 체스 챔피언 카스파로프를 꺾었다. 현재 창업자 토마스 J 왓슨의 이름을 딴 컴퓨터는 계속해서 인간의 지능의 한계에 도전하고 있다.
IBM 은 다양한 복잡한 기계를 만드는 데 능숙합니다. 서버 외에도 스마트 컴퓨터 (소형 폼 팩터 클러스터) 가 있습니다. IBM 은 철학을 생산하는 회사가 아닌 것 같은데, 풍자적인 유행어가 말한 것처럼 보인다.
1960 년대에 인공지능의 기술 개발이 침체된 지 몇 년 후, 과학자들은 인간의 뇌를 시뮬레이션하여 인공지능을 정의하면 막다른 골목에 들어갈 수 있다는 것을 발견했다. 현재 인공지능의 최신 정의는' 기계 학습, 대규모 데이터베이스, 복잡한 센서, 교묘한 알고리즘을 통해 중심 제거 임무를 완수하는 것' 으로, 이미 유행했던' 뇌 재건' 을 대체했다.
이 정의에 따르면 왓슨은 인공지능 방면에서 한 걸음 더 나아간 것으로 여겨진다. 딥 블루 (Deep Blue) 는 초대형 컴퓨팅만을 하고 있으며, 이는 인간의 수학 능력을 반영한 것이다. "IBM 중국연구원 선임 관리자인 판악은' 제 1 재경주간지' 에 왓슨 프로그램에 참여해 데이터 지원을 담당하고 있다고 말했다. "기계 학습, 대규모 병렬 컴퓨팅, 의미 처리 등 분야에서 왓슨의 위대함은 이러한 기술을 하나의 아키텍처로 통합하여 인간의 자연어를 이해하는 것이다."
이러한 해석이 좀 애매하다면' 위험한 변두리' 의 게임 규칙을 참고할 수 있다면 왓슨의 가치를 알 수 있을 것이다.
위험한 변두리' 는 콜롬비아 방송사의 오래 지속되는 TV 퀴즈 프로그램으로 1964 부터 방송된다. 가장 놀라운 것은 게임의 문제가 모든 것을 포괄하고 인류 문명의 거의 모든 영역을 포괄한다는 것이다. 그 규칙은 문제를 맞히면 보너스를 받을 수 있고, 틀리면 돈을 공제한다는 것이다.
인간에게 규칙은 간단하지만 왓슨에게는 많은 도전을 의미한다. 우선, 왓슨은 진한 파란색이 가지고 있지 않은 숙주 자연어를 이해해야 한다. 둘째, 왓슨은 아이러니, 쌍관, 접속사와 같은 언어들을 분석한 다음, 키워드로 문제의 목적을 판단하고, 왓슨은 다양한 답안의 가능성을 평가하기 위해 관련 검색을 해야 한다. 마지막으로 가장 가능성있는 세 가지 답을 선택하십시오. 그 중 하나가 50% 를 넘으면 프로그램이 시작되고 왓슨이 응답기를 눌렀다.
이들은 90 대의 IBM 서버, 360 컴퓨터 칩 드라이버 및 IBM 이 개발한 DeepQA 시스템을 통해 이루어집니다. IBM 이 왓슨에게 제공하는 프로세서는 RISC (Risc) 아키텍처 중 가장 강력한 프로세서인 Power 750 시리즈 프로세서입니다. 이 프로세서는 왓슨이 3 초도 채 안 되어 믿을 수 있는 답변을 얻을 수 있도록 지원합니다.
왓슨은 소형 폼 팩터의 병렬 조작에 집중했다. 메인프레임 분야에서 IBM 의 지위를 뒤흔들기 어렵다. 리틀 왓슨 (Watson Jr, 창업자 늙은 왓슨의 아들) 이 IBM 을 장악했을 때, IBM 은 약 60 억 달러를 투입해 당시 미국 항공우주국의 R&D 지출을 제치고 일본의 NEC 와 프랑스의 Cray 를 밀어내며 메인프레임 시장에서 IBM 의 독점권을 확립했다.
"IBM 내부 직원 교육에서는 메인프레임 분야에서 시장 점유율의 97% 는 IBM 에서, 나머지 3% 는 폐기된 IBM 중고 메인프레임에서 나왔다는 우스갯소리가 돌고 있다." IBM 서버 영업부 전방 책임자가' 제 1 재경주간지' 를 알려준다.
IBM 은 메인프레임의 장점을 소형 폼 팩터 분야에 도입하려고 합니다. 왓슨은 IBM 의 새로운 판매 스타인 소형 폼 팩터 90 대의 병렬 컴퓨팅에 집중했다. IBM 소형 폼 팩터는 컴퓨팅 속도가 뛰어나다. "라고 IBM 직원들은" 메인프레임의 CPU R&D 장점을 소형 폼 팩터로 직접 이식했기 때문 "이라고 평가했다.
IBM 은 소형 폼 팩터 CPU 를 자체 개발할 수 있는 소수의 업체이며, IBM 은 이러한 기술을 인텔 이외의 칩 공급업체에 판매합니다.
현재 소형 폼 팩터 시장에서는 IBM 과 HP 의 시장 비율이 대략 2: 1 인 반면, 또 다른 소형 폼 팩터 회사인 SUN 은 현재 로우엔드 시장을 중심으로 하고 있습니다.
또한 IBM 글로벌 R&D 팀의 한 모델은 왓슨이 경기에서 이길 수 있는 기회를 증가시켰다.
이 팀들은 분업이 매우 세심하다. 예를 들어, 이스라엘의 해법팀은 심도 있는 오픈 도메인 문답 시스템 프로젝트의 검색 과정을 담당하고, 일본의 도쿄는 문답에서 왓슨의 의미와 단어의 연결을 담당하고, IBM 중국연구원과 상해지사는 왓슨에게 다양한 자원에 대한 데이터 지원을 제공할 책임이 있으며, 알고리즘을 전문으로 하는 팀과 전략베팅을 전문으로 하는 게임팀도 있다.
"우리는 모든 다른 가상력과도 같다. 모든 사람은 자신이 가장 잘하고 익숙한 일만 한다. (벤자민 프랭클린, 자기관리명언)." 팬 왕위 는 말했다.
사실, 이것은 IBM 의 특성이며, 제조 회사가 더 잘하는 조립 라인 모델과 같은 산업 시대의 성공 모델을 계속 따르고 있으며, 직원 등급을 매기는 상벌 제도를 통해 팀을 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)
R&D 천재가 개발한 DeepQA 시스템은 왓슨이 자연어 이해 및 분석과 같은 새로운 인간-컴퓨터 상호 작용 모델을 가질 수 있도록 보장합니다. 실제로 자연어를 이해하는 것은 IBM 연구기관의 인공지능 방면의 강점이다.
이것은 공상 과학 영화의 다리 부분과 매우 흡사합니다. 전 세계적으로 재능 있는 사람을 모집하여 비밀 로봇 개발 계획을 세우는 것입니다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 차이점은 IBM 의 의미가 분명히 더 현실적이라는 것입니다.
앞서 진한 파란색 기반 AIX 운영 체제를 통해 IBM 은 상용 애플리케이션 및 정부 부서에서 대량의 주문을 받았습니다. IBM 은 또한 왓슨의 DeepQA 시스템을 의료 서비스, 컨설팅 등에 적용하고자 합니다.
"왓슨의 장점은 정확하고 신뢰할 수 있는 답을 주기 때문에 의사에게 환자에게 더 적합한 해결책을 제공할 수 있다는 것이다." 반악은 "의료 분야의 응용은 왓슨 업무의 가장 중요한 영역이 될 것" 이라고 말했다.
왓슨 프로젝트가 의료업계에서 시행되려면 법적 문제도 직면해야 한다. IBM 의 한 연구원은 "왓슨의 진단이 틀렸고 의사가 진단을 잘못 들었다면 왓슨은 환자에게 법정에 출두할 위험에 처하게 될 것" 이라고 말했다. 이는 IBM 이 고려하고 있는 응용 문제이다. "
IBM 에게 왓슨은 앞으로도 인간 지능의 한계에 계속 도전할 뿐만 아니라 아마존, 구글, 마이크로소프트와 미래 기술 고지의 주도권을 쟁탈할 수 있도록 도울 것이다.