Czym jest Watson?
Watson to nazwa komercyjnej platformy obliczeń kognitywnych rozwijanej przez IBM od 2006 roku. System łączy przetwarzanie języka naturalnego, uczenie maszynowe i wyszukiwanie semantyczne, aby analizować złożone zbiory danych tekstowych, obrazowych i liczbowych. W praktyce Watson funkcjonuje jako zestaw usług chmurowych udostępnianych przez IBM Cloud, umożliwiających budowanie aplikacji rozumiejących kontekst pytań, generujących rekomendacje i uzasadniających swoje odpowiedzi.
Krótki rys historyczny
Początki projektu sięgają zespołu IBM DeepQA kierowanego przez dr. Davida Ferrucciego. Kluczowym momentem stał się luty 2011 roku, gdy Watson zwyciężył w amerykańskim teleturnieju Jeopardy! nad mistrzami Bradem Rutterem i Kenem Jenningsem. Pokaz ten udowodnił, że system potrafi interpretować pytania złożone ze skojarzeń, gier słownych i idiomów, a następnie wyszukiwać odpowiedzi w setkach milionów dokumentów w ciągu sekund. Od tamtej pory Watson przeszedł liczne modernizacje, a jego architektura została przeniesiona z klastrów Power7 na elastyczne środowiska chmurowe.
Jak dokładnie działa Watson
Rdzeń platformy opiera się na wieloetapowym przetwarzaniu zapytania. Najpierw moduły analizy składniowej i semantycznej identyfikują części mowy, relacje i intencję. Następnie silnik generuje hipotezy, korzystając z indeksów dokumentów zbudowanych przez Apache UIMA oraz algorytmy wyszukiwania podobieństwa. Każda hipoteza jest oceniana przez kilkaset klasyfikatorów statystycznych, które przypisują prawdopodobieństwa poprawności w kontekście pytania. Ostateczna odpowiedź podlega agregacji i prezentowana jest wraz z uzasadnieniem. Platforma korzysta z uczenia głębokiego do rozpoznawania wzorców, ale również z klasycznych technik IR, dlatego bywa określana jako rozwiązanie hybrydowe.
Zastosowania w praktyce
Po sukcesie telewizyjnym Watson znalazł zastosowanie m.in. w onkologii. Przykładowo, Memorial Sloan Kettering Cancer Center wspierał lekarzy algorytmem Watson for Oncology, który sugerował terapie bazując na badaniach klinicznych i dokumentacji pacjenta. W sektorze finansowym Watson Assistant odpowiada na zapytania klientów banku DBS, redukując średni czas obsługi, natomiast w przemyśle farmaceutycznym moduł Discovery przyspiesza identyfikację kandydatów na nowe leki poprzez analizę publikacji naukowych.
Zalety i ograniczenia
Do najczęściej podkreślanych atutów należy zdolność interpretacji języka naturalnego, możliwość trenowania modelu na domenowych danych oraz transparentność procesu uzasadniania odpowiedzi. Ograniczeniem pozostaje potrzeba wysokiej jakości danych treningowych i znaczny koszt wdrożenia w porównaniu z prostszymi chatbotami opartymi wyłącznie na dużych modelach językowych. Watson jest również mocno powiązany z ekosystemem IBM Cloud, co może utrudniać migrację do innych platform.
Na co uważać?
Praktyczne wdrożenia pokazują, że samodzielne decyzje oparte na rekomendacjach Watsona powinny być weryfikowane przez ekspertów dziedzinowych. W projektach klinicznych pojawiały się doniesienia o nieprecyzyjnych wskazaniach wynikających z niekompletnych lub historycznych zbiorów danych. Kluczowe jest więc ciągłe aktualizowanie źródeł wiedzy i audytowanie algorytmów pod kątem zgodności z wymogami regulacyjnymi, takimi jak GDPR czy HIPAA.
Dodatkowe źródła
Więcej informacji technicznych można znaleźć w artykule DeepQA Architecture and Applications. Zarys historyczny i przykłady wdrożeń opisuje hasło IBM Watson w Wikipedii. Oficjalna dokumentacja jest dostępna w portalu IBM Cloud Docs.
