Пришестя роботів: техніка і загроза майбутнього безробіття
- Автор: Форд Мартин
- Год: 2017
- Язык: украинский
- Год: НАШ ФОРМАТ
- ISBN: 978-617-7279-73-9
- Переводчик: Владимир К. Горбатько
- Жанр: Публицистика
Электронная книга - «Пришестя роботів: техніка і загроза майбутнього безробіття». Краткое содержание книги:
Зрозумівши ключову фразу на базовому рівні, Watson одночасно запускає сотні алгоритмів, які використовують різні принципи, за яким намагаються видобути потенційну відповідь із великого масиву довідкового матеріалу, завантаженого до пам’яті комп’ютера. У вищенаведеному прикладі Watson дізнає́ться з категорії, що «важливим» словом є «Лінкольн», але слово «блоґи» неминуче відіграватиме роль окозамилювального чинника: на відміну від людей, машина не зрозуміє, що автори шоу уявляли Лінкольна таким собі блоґером.
Із тим, як пошукові алгоритми нишпорять у сотнях можливих відповідей, Watson починає розташовувати їх за ранжиром і порівнювати. Ось один із прийомів, яким користувався комп’ютер у конкретному випадку: він вставляв потенційну відповідь у початкову ключову фразу, щоб сформулювати твердження, а потім звертався до довідкового матеріалу й шукав там текст на підтвердження формулювання відповіді. Тож якщо одному з пошукових алгоритмів вдасться віднайти правильну відповідь «відставка», то тоді Watson матиме змогу пошукати в своєму масиві даних фразу на кшталт «Міністр Чейз щойно подав Лінкольну прохання про відставку вже втретє». Він знайде багато дуже схожих варіантів, і впевненість комп’ютера у правильності такої відповіді зросте. Складаючи пріоритетний список відповідей свого кандидата, Watson покладається також на цілу купу історичних даних; він чітко знає, які алгоритми найчастіше давали правильні відповіді на різноманітні запитання, і тому частіше дослухається саме до цих «рекордсменів». Здатність Watson класифікувати правильно сформульовані відповіді, дані природною мовою, а потім визначати, чи має він достатньо впевненості, щоб натиснути зумер «Ризикуй!», є однією з визначальних характеристик цієї системи і тією властивістю, яка виводить її на передній край штучного інтелекту. Машина ІВМ «знає те, що знає» — ця властивість є для людей чимось абсолютно природним і легким, однак недоступним для більшості комп’ютерів, що занурюються в масиви неструктурованої інформації, призначеної людям, а не машинам.
Watson переміг чемпіонів телегри «Ризикуй!» Кена Дженнінґса та Бреда Рутера у двох матчах, які транслювалися по телевізору в лютому 2011 року, і ця перемога забезпечила ІВМ той величезний рекламний галас, на який вона й розраховувала. Іще задовго до того, як стихло мас-медійне шаленство довкола цього неабиякого досягнення, почала розгортатися вагоміша за своїми наслідками історія: ІВМ розпочала кампанію з метою використання здібностей Watson у реальному світі. Однією з найперспективніших галузей стала медицина. Перепрограмований як діагностичний інструмент, Watson дає змогу видобувати правильні відповіді із неймовірно величезного обсягу медичної інформації, до якої можуть входити підручники, наукові журнали, результати клінічних досліджень і навіть нотатки лікарів і медсестер про конкретних пацієнтів. Жоден лікар неспроможний навіть наблизитися до здатності Watson обробляти величезні добірки даних і віднаходити в них закономірності, які можуть і не впадати в око — особливо в тому разі, коли інформація надходить із джерел на межі різних галузей медицини.[21] Станом на 2013 рік Watson уже займався тим, що допомагав діагностувати проблеми та поліпшувати курс лікування пацієнтів в основних лікувальних закладах, зокрема й у Клівлендській клініці та Протираковому центрі Андерсона в Техаському університеті.
Намагаючись перетворити Watson на практичний інструмент, дослідники з ІВМ поставили під сумнів один з головних постулатів революції «великих даних»: ту ідею, що прогноз, здійснений на основі кореляційного зв’язку, є цілком достатнім, і що глибоке розуміння причинно-наслідкового зв’язку є, зазвичай, недосяжним і непотрібним. Нова властивість, яку ці спеціалісти нарекли WatsonPaths, виходить далеко за межі звичайного віднаходження відповіді і дає дослідникам змогу бачити ті джерела, до яких звертався Watson, ту логіку, якою він користувався в своїх оцінках, і ті висновки, що він робив на своєму шляху до того, як видати відповідь. Іншими словами, Watson поступово прогресує до здатності забезпечувати глибше розуміння причини — чому саме те чи інше є правильним. WatsonPaths використовується також як інструмент, за допомогою якого студентів-медиків навчають прийомів діагностики. Менш ніж за три роки після створення й навчання Watson, ситуація обернулася (принаймні в обмежених масштабах) на сто вісімдесят градусів, і нині вже люди навчаються у машини логіки мислення, коли перед ними постає складна проблема [22].
21
Стівен Бейкер у книзі Final Jeopardy зауважує, що у Девіда Феруччі, керівника проекту Watson, кілька місяців поспіль сильно болів зуб. Опісля численних візитів до дантистів і видалення зубного нерва, яке зрештою виявилося абсолютно непотрібним, Феруччі порекомендували – зовсім випадково – звернутися до лікаря, який спеціалізувався в медичній галузі, не пов’язаній зі стоматологією, і проблему, нарешті, вдалося розв’язати. Це конкретне захворювання було описане також у статті в одному журналі, яка, загалом, залишилася непоміченою. Повз Феруччі не проминув той факт, що машина типу Watson змогла б видати правильний діагноз майже миттєво.