Max Home IndustryПонимать естественный язык сложно, но IBM считает, что их машина Watson может справиться с этим достаточно хорошо, чтобы сразиться с чемпионами Jeopardy. Как это работает?
Некоторое время назад сообщалось, что IBM планировала принять вызов «Jeopardy» (продолжительное игровое шоу) с машиной под названием Watson. Задача требует знания естественного языка и является хорошей проверкой того, насколько далеко продвинулся ИИ.
Машина, названная в честь основателя IBM, проверяла свои способности к естественному языку на бывших игроках-людях. Теперь он готов к настоящему делу в виде матча с двумя лучшими игроками «истории». Настоящая игра будет проходить в феврале следующего года.
После победы над шахматным мастером Гарри Каспаровым и победой на машине «темно-синего цвета» IBM теперь явно считает, что понимание естественного языка в сочетании с некоторыми алгоритмами принятия решений — вот где находится следующая проблема ИИ. Jeopardy — это игра, в которой вопросы включают каламбуры, шутки и многие другие тонкости, которые только люди пока находят легкими для понимания. Существует также стратегический элемент, заключающийся в том, что игрок может отказаться от игры, если он не уверен в правильном ответе.
Одним из условий задачи является то, что Watson должен быть автономным и не может взаимодействовать с внешними источниками информации, такими как Интернет. Также существует слишком много возможных вопросов, чтобы просто составить базу данных возможных ответов. Программное обеспечение DeepQA, которое использует Watson, пытается создать более общую базу данных из текстов общих знаний из Интернета и других источников, которые оно может попытаться сопоставить с вопросами. Это значительно усложняется из-за обычно сложной и идиоматической формы, используемой для типичного вопроса. Здесь проблема состоит в том, чтобы выделить общую предметную область и конкретику, чтобы найти соответствующий ответ в базе данных — пропустите одну разговорную инверсию смысла, и ответ будет неправильным, так что только машина может ошибиться.
IBM мало что рассказала о том, как Watson на самом деле выполняет эту задачу — в конце концов, они до сих пор не раскрыли подробностей о том, как Deep Blue реализовал свои алгоритмы ИИ для игры в шахматы. Кажется вероятным, что все это делается с помощью статистического машинного обучения, подкрепленного огромным объемом данных, доступных для обучения. Если им удастся победить, у них будет триумф по связям с общественностью и некоторые технологии, которые они смогут превратить в коммерческую систему ответов на вопросы. Однако до полного понимания языка еще далеко.
Если вы хотите увидеть Watson в действии, посмотрите видео: