Войти в систему
Войти с помощью соц. сетей:
Дедушке компьютерной индустрии IBM больше сотни лет. Благодаря постоянным инновациям компания была флагманом производства вычислительной техники в 1960-х и 1970-х, а в 1980-х первой выпустила персональный компьютер.
Как и другие американские технологические гиганты, IBM быстро разглядела преимущества машинного обучения. Самый известный ИИ-проект компании — Watson. Это платформа когнитивных вычислений, которая в телеигре Jeopardy! победила двух многократных чемпионов. С тех пор Watson активно используется в сфере бизнеса и демонстрирует потенциал и гибкость IBM в технологии машинного обучения.
Способности Watson помогают многим компаниям работать эффективнее и расширять свои возможности. Изначально Watson задумывался как вопросно-ответная вычислительная система, но по мере развития навыков находил новые применения.
На базе Watson работает чат-бот Cora клиентской службы Королевского банка Шотландии. Его обучили давать 1000 вариантов ответов на 200 вопросов, и он совершенствуется: ищет связь между вопросами на естественном языке и ответами из базы данных. Если он не справляется, то переводит звонок на оператора.
Эффективность Cora измеряется «показателем удержания» — процентом клиентов, с вопросами которых он справился самостоятельно, без переключения на оператора. Сейчас показатель достигает 40%, а по вопросам от юридических лиц — до 80%. Чем больше бот общается с людьми, тем «умнее» он становится.
Крупный производитель канцтоваров Staples встроил Watson в систему «умных заказов» Smart Button. По сути, это аналогичный Alexa голосовой ассистент. Он обучен прогнозировать заказы клиентов компании и запоминает, какие наименования и в каком количестве заказывают клиенты.
Watson востребован и в спорте. Во время участия Всеанглийского клуба лаун-тенниса в Уимблдонском турнире IBM обеспечила показ автоматических повторов лучших моментов матчей и информационную поддержку фанатов. Watson обработал данные за 22 года с 53 млн единиц данных и научился давать комментарии и выводить статистику и аналитику болельщикам напрямую в режиме реального времени. Приложение Ask Fred (названное в честь английского теннисиста Фреда Перри) на базе Watson ответит на любые вопросы по истории тенниса и поможет в навигации среди кортов Уимблдона, например найти туалетную комнату.
В здравоохранении Watson тоже востребован. Американское онкологическое общество выпустило первого ИИ-ассистента в помощь онкобольным, а платформа Watson for Oncology дает врачам рекомендации по схемам лечения. Для этого она анализирует тысячи страниц медицинской документации и историй болезни и вычисляет варианты с максимальной вероятностью благоприятного исхода.
Если вам кажется, что до создания духов ИИ не дорос, с вами не согласится парфюмерный гигант Symrise, производящий ароматы для Estee Lauder, Avon, Donna Karan и других знаменитых брендов. В результате сотрудничества компании с IBM появилась нейросеть Phylira. Она проанализировала опыт профессионалов и уже составила ароматические композиции, которые скоро появятся на прилавках 4000 бразильских магазинов. Phylira разбивает аромат на составляющие: масла, химикаты и натуральные экстракты с определенными нотами, всего их 1,7 млн. Затем нейросеть изучает данные продаж и клиентских служб и выводит сочетания, привлекательные для разных демографических групп. Испытания проводились в Бразилии. Два аромата, созданных алгоритмом, получили высшее одобрение фокус-групп и обошли другие образцы в целевой демографической группе миллениалов.
Победой в Jeopardy! Watson начал историю успеха IBM. Помимо перечисленных компаний эту платформу используют семь из десяти крупнейших производителей автомобилей и восемь из десяти топовых нефтегазовых компаний.
Больше всего впечатляет, как IBM реализовала ИИ-технологию обработки языка в Project Debater. В компании уверяют, что это первая система ИИ, способная обсуждать с человеком сложные темы. В ней используется обработка языка и база данных с сотнями миллионов статей на 100 тем. Эти инструменты и данные позволяют Project Debater выслушать точку зрения оппонента, понять ее и выдвинуть логические и этические контраргументы.
В первых живых публичных дебатах Project Debater спорил с двумя опытными полемистами о том, должно ли государство субсидировать космические исследования и следует ли популяризировать телемедицину (дистанционные консультации с врачом). Аудитория сочла аргументы ИИ на тему телемедицины более убедительными, чем у оппонентов. Итогом стала ничья, но для обработки языка ИИ это серьезный прогресс. Технология начиналась с распознавания отдельных слов в спам-фильтрах и способности Siri и Alexa отвечать на простейшие вопросы, а теперь она открыто и свободно дискутирует с людьми.
Для этого ИИ не проводит семантический анализ. Чтобы понять суть вопроса, он вычленяет из речи точку зрения и формулирует контраргумент. ИИ ссылается на достоверные факты и доказывает, что позиция человека основана на ложной информации, или ищет изъяны в логике утверждения.
Эта технология обработки языка называется «подрыв аргумента». IBM разбила процесс на идентификацию и классификацию аргумента. При идентификации из аргумента вычленяется утверждение и основание для него. Далее аргумент классифицируется относительно полярности дискуссии.
Хотя Project Debater способен обсуждать разнообразные темы, это все же специализированный ИИ, а не универсальный — такой в обозримом будущем не появится. В Project Debater заложили профессиональные знания по многим темам, но применять их он умеет только в дебатах. Для других целей, например образовательных, его надо обучать отдельно.
Пока Project Debater — это в основном наглядная демонстрация достижений ИИ. Однако IBM предполагает, что в будущем правила, на которых он основан — и которые придумает сам, — помогут людям принимать обоснованные отношения и при этом исходить из фактов, не делать логических ошибок, не поддаваться когнитивным искажениям и неопределенности.
Войти с помощью соц. сетей: