Роботы наступают. Развитие технологий и будущее без работы

По мере того как конкурирующие поисковые алгоритмы выдают сотни возможных ответов, Watson начинает их сравнивать и ранжировать по определенным критериям. Один из используемых машиной методов отбора предполагает вставку возможного ответа в исходную подсказку таким образом, чтобы в итоге получилось утверждение; затем машина снова обращается к справочным материалам в поисках подкрепляющих данное утверждение данных. Итак, одному из поисковых алгоритмов удается отыскать правильный ответ — «прошение об отставке». В этом случае Watson может попробовать обнаружить в своем наборе данных что-то вроде следующего утверждения: «Секретарь Чейз только что подал Линкольну прошение об отставке в третий раз». Он найдет большое количество близких совпадений, что увеличит степень уверенности суперкомпьютера в правильности данного конкретного ответа. Кроме того, при оценке возможных ответов Watson обращается к большому объему исторических данных: он точно знает, какие алгоритмы показывают наилучшие результаты при работе с вопросами определенного типа, а также очень внимательно «прислушивается» к тем из них, которые демонстрируют самые высокие показатели. Способность Watson правильно ранжировать сформулированные на естественном языке ответы, а затем определять степень уверенности в правильности ответа и решать, нажимать кнопку в «Jeopardy!» или нет, является одной из определяющих характеристик системы — тем самым качеством, которое ставит его на передний край в мире технологий искусственного интеллекта. Машина IBM «знает, что она знает», т. е. делает что-то такое, что легко дается людям и ускользает практически от всех компьютеров, когда они погружаются в массивы неструктурированной информации, предназначенной для людей, а не для машин.

Watson одержал верх над чемпионами «Jeopardy!» Кеном Дженнигсом и Брэдом Раттером в двух играх, показанных в эфире американского телевидения в феврале 2011 г., обеспечив компании IBM тот всплеск общественного внимания, на который она изначально и рассчитывала. Но еще задолго до того, как шумиха, поднявшаяся в СМИ вокруг этого выдающегося достижения, стала стихать, началась реализация проекта, который имел куда более серьезные последствия: специалисты IBM запустили кампанию по поиску возможностей для применения возможностей Watson в реальном мире. Одной из самых многообещающих областей является медицина. При использовании в качестве инструмента диагностики Watson обеспечивает получение точных ответов на основе анализа громадного количества медицинской информации, включающей учебники, научные журналы, клинические исследования и даже записи врачей и медсестер, относящиеся к конкретным пациентам. Ни один врач не сможет сравниться с Watson по способности погружаться в огромные массивы данных и обнаруживать в них неочевидные взаимосвязи — особенно если информация берется из источников, находящихся на стыке медицинских специальностей[30]. К 2013 г. Watson уже помогал диагностировать заболевания и корректировать планы лечения пациентов в крупных медицинских учреждениях, включая Кливлендскую клинику и Онкологический центр Андерсона при Техасском университете.

В ходе адаптации Watson к выполнению практических задач исследователям IBM пришлось проверить на прочность один из ключевых постулатов революции больших данных: идею о том, что прогнозирования на основе корреляции достаточно и что глубинные причинно-следственные связи, как правило, не поддаются анализу, да и сам такой анализ не нужен. Новые возможности открывает программный комплекс WatsonPaths, позволяя пойти дальше простого поиска ответов на вопросы; показывая исследователям конкретные источники, к которым обращался Watson; логику, которой он руководствовался при оценке, и выводы, которые он сделал в процессе поиска ответа. Другими словами, Watson постепенно приближается к тому, чтобы обеспечивать более глубокое понимание того, почему что-то соответствует истине. WatsonPaths также используется в качестве средства обучения студентов-медиков методам диагностирования. Менее чем через три года после успешного завершения группой людей проекта по созданию и обучению Watson ситуация поменялась — во всяком случае в определенной мере — с точностью до наоборот, и теперь люди учатся у компьютерной системы решать сложные примеры{138}.