КОМПЬЮТЕР IBM WATSON НАПИСАЛ КНИГУ РЕЦЕПТОВ

Суперкомпьютер IBM Watson создал первую в мире книгу компьютерных кулинарных рецептов. Искусственный повар проанализировал различные вкусовые сочетания, питательные свойства и состав продуктов, кулинарные стандарты и способы приготовления. Труд получил название «Когнитивное приготовление блюд с шеф-поваром Ватсоном».

Компьютер создал рецепты на основе алгоритмов. Звучит невкусно, но кто знает – разработчики поместили в книгу компьютерные рецепты, прошедшие тестирование профессиональными поварами. Сначала Watson проанализировал существующий кулинарный опыт. Компьютер ознакомился с традициями приготовления пищи, составом ингредиентов, принципами сочетаемости и другими  аспектами жизни на кухне.

Можно сказать, что суперкомпьютер IBM Watson знает практически все принципы, накопленные людьми за опыт жарения, варения, тушения и других методов готовки. Логично предположить, что искусственный интеллект способен проанализировать успешные действия и на их основе разработать еще более успешные действия. Но кулинария – область спонтанного творчества, вдохновения. Возможно, компьютер и создаст кулинарный шедевр, но не раньше, чем перестановкой слов напишет гениальный роман.

Вы можете убедиться лично в том, умеет ли компьютер готовить, уже завтра. Книга «Когнитивное приготовление блюд с шеф-поваром Ватсоном» поступает в продажу 14 апреля. Написана она в рамках сотрудничества IBM с Институтом кулинарного образования.

Источник

IBM создала искусственный интеллект для ветеринаров

Вы думали, ветеринарам приходится легче, чем человеческим врачам? Но только представьте: им приходится иметь дело с 300 породами собак, 70 породами кошек и у каждой породы свои особенности организма. Тут не обойтись без информационных технологий. IBM совместно с компанией LifeLearn представили онлайн сервис Sofie, построенный на платформе искусственного интеллекта IBM Watson. В базе данных Sofie информация о 1500 болезней и сотни тысяч кейсов с историями болезни. На основании этой информации Sofie выдает рекомендацию по новому пациенту. Причем, она работает как голосовой помощник. Ветеринар просто спрашивает ее (говорит в свой смартфон) и она отвечает, либо выдает необходимую информацию.
Источник

Три прорыва, которые обеспечили грядущее появление искусственного интеллекта

«Несколько месяцев назад, — рассказывает Кевин Келли с Wired, — я отправился в лесной кампус исследовательской лаборатории IBM в Йорктаун Хейтс, штат Нью-Йорк, чтобы взглянуть на зарождение многообещающего будущего искусственного интеллекта. Это был дом Watson, электронного гения, который победил в конкурсе Jeopardy! в 2011 году. Watson тогда был таким — размером со спальню, состоящий из десяти вертикальных, похожих на холодильник, машин, образующих четыре стены. Небольшая полость внутри обеспечивает техникам доступ к мешанине проводов и кабелей на спинах этих машин. Также внутри удивительно тепло, словно что-то живет своей жизнью».

Сегодня Watson совсем другой. Он больше не существует исключительно в виде массивов шкафов, а распространился по облачным серверам, которые поддерживают несколько сотен «экземпляров» искусственного интеллекта одновременно. Как и все облачные вещи, Watson доступен пользователям по всему миру, они получают доступ к нему с телефона, с компьютера, со своих собственных серверов. Этот вид искусственного интеллекта можно масштабировать вверх и вниз по необходимости. Поскольку искусственный интеллект улучшается вместе с тем, как люди его используют, Watson всегда становится умнее. Все, что он изучает, немедленно становится доступным для других. И это не одна программа, это совокупность разнообразных программных систем — логика, язык, все это может работать на разном коде, на разных чипах, в разных местах — которые воплощаются в едином потоке интеллекта.

Пользователи могут подключаться как к интеллекту напрямую, так и через сторонние приложения, которые использует основной интеллект с помощью облака. Как и многие родители талантливых детей, IBM хочет, чтобы Watson сделал медицинскую карьеру, поэтому никого не удивит, что для него в первую очередь разрабатываются медицинские диагностические инструменты. Большинство предыдущих попыток создать диагностический искусственный интеллект не увенчались успехом, но Watson работает и очень неплохо. Если на простом английском языке перечислить ему симптомы болезни, которую я некогда подхватил в Индии, он выдаст список болячек, от наиболее вероятных до маловероятных. Вероятнее всего, причина болезни была в Гиардии — и это правильный ответ. Однако такая экспертиза пока недоступна для пациентов; IBM дает доступ к интеллекту Watson партнерам,

Искусственный интеллект: насколько умные машины нам нужны?

Искусственный интеллект: насколько умные машины нам нужны? Искусственный интеллект уже стал фактом в некоторых финансовых и транспортных сегментах, и по мере его распространения в других сферах мы все больше хотим убедиться, что контролируем его, а не наоборот. От «Космической Одиссеи 2001 года» до «Бегущего по лезвию», от «Робокопа» до «Матрицы», когда люди имеют дело с искусственным интеллектом, они неизбежно сталкиваются с мрачной фантазией кинематографистов.

Последний фильм Спайка Джонса «Она» и грядущий «Из машины» Алекса Гарленда уже посвящаются творениям искусственного интеллекта, живущим среди нас. Тест Тьюринга выходит на передний план, а мы все так же не можем определить основное отличие чипов и кода от плоти и крови.

Эти опасения проявляют и некоторые известные люди Кремниевой долины: в прошлом месяце Элон Маск (CEO Tesla и SpaceX) описал искусственный интеллект как «крупнейшую экзистенциальную угрозу» для человечества. Чего многие из нас не понимают, а возможно, и сам Элон Маск тоже, это то, что искусственный интеллект — это не какая-то невероятная технология, существующая только в фантазиях кинематографистов и лабораториях компьютерных гениев.

Многие наши смартфоны используют элементарные методы искусственного интеллекта для перевода с одного язык на другой или ответов на наши вопросы; в игровой индустрии ИИ используется для генерации сложных и постоянно меняющихся игровых сценариев. И пока компании Кремниевой долины вроде Google и Facebook продолжают скупать компании по разработке ИИ и нанимать экспертов, коэффициент искусственного интеллекта будет

Суперкомпьютер IBM Watson будет работать в колл-центрах служб поддержки

В одних только США на работу колл-центров служб поддержки пользователей ежегодно тратится 112 миллиардов долларов. При этом половина из 270 миллиардов обращений остаётся нерешённой. Почти каждый может вспомнить множество примеров, когда звонок в службу поддержки превращался в длительный квест по выслушиванию записанных стандартных фраз и нажиманию цифровых кнопок только для того, чтобы пообщаться с живым человеком и обнаружить, что он и сам толком не разбирается в вашей проблеме.

Суперкомпьютеру Watson, который обыгрывает чемпионов викторин и уже приступил к работе онколога-диагноста в некоторых больницах Америки, вполне по силам справиться и с этой работой — считают в IBM. По данным компании, почти две трети из нерешённых вопросов клиентов могли бы быть решены, если бы сотрудники колл-центров могли искать информацию быстрее. Такой поиск в среднем занимает от шести до девяти минут на один звонок.

В ближайшие месяцы тестирование Watson в службах поддержки начнут первые клиенты IBM — австралийский банк ANZ, Royal Bank of Canada, компания Nielsen, занимающаяся исследованием потребительского поведения, израильский мобильный оператор Celcom, консалтинговая и аналитическая компания IHS. Watson будет общаться с клиентами этих компаний по разнообразным каналам — в чатах, по почте, через мобильные приложения. Некоторые компании намерены даже приобрести системы распознавания голоса, чтобы Watson мог говорить по телефону.

Watson, который может за считанные недели или даже дни «проглотить» тонны информации обо всех продуктах и услугах компании, от официальной документации и спецификаций до

Машинное обучение и искусственный интеллект

Искусственный разум живет и побеждает. Потребитель все чаще имеет дело с ним в самых обыденных, бытовых ситуациях - нередко сам не подозревая об этом. Бизнес, наука и госорганы ставят его себе на службу для решения самых различных задач. Это искусственный разум, проанализировав ваши пристрастия, подбирает «товары, которые также могут вам понравиться», когда вы совершаете покупку в онлайн-магазине. Это он делает более точными прогнозы погоды, выявляет мошенников, оптимизирует продажи, а с недавних пор - помогает врачу не ошибиться в диагнозе. Компьютер не просто облегчает человеку решение задач, которые трудно сформулировать, но и делает это подобно человеку - анализируя информацию, извлекая из нее смысл и приходя к заключениям точь-в-точь так, как это делают люди. Современный компьютер учится - подобно живому существу, а возможным это стало благодаря технологии под названием «машинное обучение».

Машинное обучение (англ. machine learning, далее ML) предполагает самостоятельное выявление компьютером произвольных свойств в заранее накопленных данных и использование этих «знаний» для обработки свежей информации. Важно, что компьютер «учится» без человека: он увеличивает свои знания в выбранной области без дополнительного программирования. Примерно так определял машинное обучение в середине XX века Артур Ли Самуэль (1901-1990), один из пионеров искусственного интеллекта. Самуэль обожал шашки - простую игру с непредсказуемым исходом - и, задавшись целью написать программу, которая обыгрывала бы человека, построил первую машинообучаемую систему. Запоминая сделанные ходы и оценивая их эффективность, компьютер-шашист Самуэля в конце концов

Когда компьютеры станут умнее людей?

В июле прошлого года американский изобретатель и футуролог Рэймонд Курцвейл встретился с генеральным директором корпорации «Гугл» Ларри Пейджем, чтобы показать ему черновик своей новой книги «Как создать мышление» (How to Create a Mind). Адепт искусственного интеллекта признался, что мечтает открыть фирму, которая смогла бы построить по-настоящему умный компьютер, то есть такой, чтобы понимал человеческий язык, мог делать собственные выводы и принимать решения. Но для подобного проекта потребуются наборы данных и вычислительные мощности гугломасштаба.

Г-н Пейдж согласился сотрудничать, но заметил, что маленькая компания не справится с такой задачей. Намёк был понят, и в январе с. г. знаменитый Рэй Курцвейл, который всю жизнь работал только на себя, стал техническим директором Google. «Это кульминация моего полувекового интереса к ИИ», — считает изобретатель.

По его признанию, он соблазнился не только вычислительной мощностью корпорации, но и поразительным прогрессом, которого она достигла в области так называемого глубокого обучения (deep learning). Алгоритмы глубокого обучения пытаются имитировать деятельность нейронов в новой коре головного мозга, где осуществляется около 80% мыслительных процессов. ПО учится (в самом буквальном смысле) распознавать закономерности в звуках,

Суперкомпьютер IBM Watson может стать вашим следующим шеф-поваром или врачом

Оснащённый системой искусственного интеллекта суперкомпьютер IBM Watson разбирается не только вдиагностической медицине, но и в создании новых кулинарных рецептов.

Как пишет VentureBeat, Watson уже получил некоторый успех в качестве диагностического ассистента в нескольких американских медицинских центрах, но теперь IBM ищет возможности применения мощных способностей суперкомпьютера и в других сферах.

Среди новых проектов применения Watson — разработка кулинарных рецептов, создание новых фармацевтических препаратов, а также предсказание того, когда промышленным машинам понадобится техническое обслуживание.

Watson может быть полезен во многих отраслях, потому что он способен обрабатывать сумасшедшие объёмы данных и принимать разумные решения о том, что делать с этой информацией. Watson умеет просматривать веб-страницы, социальные сети, медицинские изображения, патентные заявки и многое другое, чтобы найти то, что ему нужно.

Представленность IBM в индустрии больших данных будет только расти, если компании удастся поставить Watson на коммерческие рельсы. IBM утверждает, что уже выполняет работу с данными и аналитику для более 10 тысяч клиентов. Для этого компания нанимает 400 математиков и 9 тысяч экспертов-аналитиков.

По прогнозам IBM, если компания продолжит инвестировать в большие данные, то её доход от этой индустрии к 2015 году достигнет 16 млрд долларов. Watson пока что не приносит компании больших денег, но IBM считает, что проект окупится в будущем.

На видео ниже показано, как Watson диагностирует пациента и назначает ему лечение.

Программа Watson компании IBM пошла учиться в мед. институт

Эта ИИ программа уже освоила игру “Jeopardy!”. Теперь она приступит к изучению онкологических заболеваний. 

В финале телевикторины Jeopardy, где против ИИ программы Watsonкомпании IBM сражались лучшие игроки, один из участников, в знак уважения, рядом со своим ответом на вопрос приписал: «От всей души приветствую наших новых компьютерных союзников»

Сейчас даже доктора высказываются схожим образом. «Мне хотелось бы пожать Watson руку», говорит Марк Крис, врач-онколог изонкологического центра Слоан-Кеттеринг в Нью-Йорке. Он с воодушевлением говорит о том дне в конце 2013 года, когда Watson, которая сейчас является его студенткой, окончит полный курс обучения и будет готова помогать врачам в онкологическом центре с постановкой верных диагнозов и определением подходящих курсов лечения. 

Для Watson это будет весьма неплохой карьерный рост, который, однако, ученые из IBM предвидели с самого начала. Там надеются, что Watson, ИИ программа с исключительными возможностями по обработке естественных языков, станет абсолютно необходимой в сфере здравоохранения. Впервые Watsonпродемонстрировала свои возможности в игре «Jeopardy» (аналог «Своей игры»), в вопросах которой активно используются каламбуры и игры слов. Для решения каждого вопроса Watson нужно было разобраться в непростом английском, понять сложные формулировки, после чего произвести поиск по более чем 200 миллионам

Искусственный интеллект Watson 2.0, который делают в IBM, уместится в телефоне

Ассистент Siri из iPhone 4S скоро может быть потеснён с пьедестала самого способного голосового помощника. В IBM обещают сделать телефонную версию своего знаменитого искусственного интеллекта Watson, побеждающего людей в американском аналоге «Своей игры».

Дэвид Феруччи, старший менеджер отделения IBM по семантическому анализу, в 2007 году смог убедить руководство IBM дать 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.

...

Команда Феруччи загружает в память IBM Watson миллионы всевозможных документов – учебники, энциклопедии, справочники, художественную и религиозную литературу. Для анализа вопросов одновременно используется более сотни алгоритмов, предлагающих сотни возможных решений.

— из статьи Олега Нечая «Суперкомпьютер IBM Watson: элементарно, Ватсон»

Watson понимает вопросы на различные темы, заданные на естественном языке, и отвечает так же. Появление этой системы на мобильных устройствах может перевернуть наши понятия об искусственном интеллекте и сделать голосовое управление куда более популярным и полезным способом общения с компьютером.

Конечно, Watson 2.0 не станет в ближайшее время работать на самих мобильных устройствах — как и первая версия, он будет «жить» на серверах, куда будут переправляться для обработки

Суперкомпьютер IBM Watson: элементарно, Ватсон

Казалось бы, нет никаких проблем в том, чтобы заставить компьютер находить в памяти ответы на поставленные вопросы. Однако не всё так просто.

У хорошо известного нашим читателям Анатолия Вассермана, многократного победителя интеллектуальной телевикторины "Своя игра", появился опасный конкурент – суперкомпьютер IBM Watson, специально разработанный для участия в этой игре, которая в оригинальном американском варианте носит название Jeopardy.

Казалось бы, нет никаких проблем в том, чтобы заставить компьютер находить в памяти ответы на поставленные вопросы. Однако не всё так просто. Во-первых, особенность игры Jeopardy – "обратные вопросы", как в кроссвордах: игрок должен ответить, какое слово соответствует хитроумному определению или заданным условиям. При этом придумывается далеко не словарное определение, в котором нередко переплетаются прямые и переносные значения понятий, а ответ требует развитого ассоциативного мышления и широкого кругозора. Во-вторых, вопросы задаются обычным человеческим языком, поэтому машина должна уметь трансформировать его в понятный для себя. В-третьих, как и у игроков, возможности машины ограничены тем, что уже заложено в её памяти, поиск в интернете невозможен. И, наконец, в четвёртых, ответы принимаются в течение нескольких секунд, так что правильное решение должно быть найдено максимально быстро.

История Watson началась в 2006 году, когда Дэвид Феруччи, старший менеджер отделения IBM по семантическому анализу, занялся тестированием одного из самых мощных суперкомпьютеров компании, занимавшего одну из верхних строчек 500 самых производительных машин мира. Феруччи решил попробовать, насколько эффективно машина будет справляться с задачами, поставленными "естественным языком", и предложил ей ответить на 500 вопросов, заданных в уже состоявшихся программах Jeopardy! Результаты оказались катастрофическими: по