Det er (ikke) elementært: Hvordan fungerer Watson

Hvad går det med at få en computer til at forstå verden gennem sanser, læring og erfaring, som IBM siger, at Watson gør? Først og fremmest tons og tonsvis af data.

For at opbygge et kendskab til, at Watson skulle arbejde sammen med Jeopardy, satte forskerne sammen 200 millioner sider af indhold, både struktureret og ustruktureret, herunder ordbøger og encyklopædi. Når du stiller et spørgsmål, analyserer Watson i første omgang det ved hjælp af mere end 100-algoritmer, der identificerer navne, datoer, geografiske placeringer eller andre enheder. Det undersøger også sætningsstrukturen og grammatikken af ​​spørgsmålet for bedre at måle, hvad der bliver spurgt. I alt bruger det millioner af logiske regler til at bestemme de bedste svar.

I dag anvendes Watson ofte på nye områder, hvilket betyder at lære nyt materiale. Forskere begynder at lægge Word-dokumenter, PDF-filer og websider i Watson for at opbygge sin viden. Spørgsmål og svarpar bliver derefter tilføjet for at træne Watson om emnet. For at besvare et spørgsmål søger Watson millioner af dokumenter for at finde tusindvis af mulige svar. Undervejs samler det beviser og bruger en scoringsalgoritme til at vurdere hvert enkelt objekts kvalitet. Baseret på den scoring rangordner den alle mulige svar og tilbyder den bedste. Videoen nedenfor forklarer processen mere detaljeret.

Over tid lærer Watson af sin erfaring. Den opdateres også automatisk, da der offentliggøres nye oplysninger. Hvad angår møtrikker og bolte, Watson bruger IBMs DeepQA-software sammen med en række andre proprietære og open source-teknologier. I sin oprindelige form, der omfattede Hadoop og Apache UIMA (Unstructured Information Management Architecture) software og en klynge af 90 Power 750 computere, der pakker i alt 2880 processor kerner.

I dag leveres Watson via skyen, men efterhånden som konkurrencen opvarmer, holder IBM stille om de underliggende detaljer.

"Vores DeepQA ræsonnement og andre grundlæggende kognitive færdigheder gør brug af dyb learning teknikker, proprietære algoritmer og open source kerner og rammer, der gør brug af hardware teknologier, der er optimeret til disse arbejdsbyrder," siger IBM Watson vicepræsident og CTO Rob High.

Kilde

Giv en kommentar

Dette websted bruger Akismet til at reducere spam. Lær, hvordan dine kommentardata behandles.