Версія за 11:58, 22 листопада 2017

Тема статті

Про складне. Штучний інтелект.

Стислий опис проблеми

Watson: експертна система від IBM В 2011 році компанія IBM презентувала свою інтелектуальну комп’ютерну систему Ватсон. Ця система здатна розуміти людську мову (англійську) та давати відповіді на широкий спектр питань. Її потужність була продемонстрована на телевізійному шоу Jeopardy! В ході цього шоу три гравці відповідають на питання з різноманітних галузей людського життя та досвіду. Питання також варіюються за складністю. В лютому 2011 року комп’ютер Ватсон прийняв участь в цій грі, в якості одного з гравців. Його суперниками були найбільш успішні на той час гравці Jeopardy! Ватсон карколомно закінчив обидва матчі, набравши в середньому втричі більше очок, аніж його суперники. Відео цих матчів вражають і приголомшують, особливо коли розумієш всю складність створення подібної штучної системи.

Специфіка Ватсона полягає в тому, що всі відповіді на питання він шукає в своїй базі знань, яка є повністю автономною. Тобто комп’ютер не мав доступу до сторонніх джерел, наприклад, Інтернету задля пошуку відповідей. На час гри у пам’ять Ватсона було завантажено близько 200 мільйонів сторінок структурованого тексту, включаючи увесь текст англійської Вікіпедії. Втім лише тільки наявність цього величезного корпусу даних не робить комп’ютер інтелектуальним. Якщо ви завантажите всю Вікіпедію на свій домашній комп’ютер, то він не стане від того Ватсоном. В чому полягає тоді секрет успіху? Розробники Ватсона навчили його розуміти зміст текстів, які написані на людській природній мові. Це означає, що комп’ютерна програма здатна “зрозуміти”, що криється за символами алфавіту, які складаються в окремі слова та речення. Наприклад, для розуміння змісту фрази “Київ — столиця України”, необхідно знати, що “Київ” — це місто, “Україна” — це країна (певна сутність, яка містить в собі різні міста), а “столиця” — це властивість, яка надає одному з міст країни певний статус (зміст якого також, до речі, необхідно розуміти). Важливим також тут є контекст появи фрази, адже слово “Україна” може означати не тільки країну, але й готель, університет тощо. Таким чином, між вказаними трьома словами утворюється певний зв’язок, який називається семантичним. Саме наявність цього семантичного зв’язку і визначає зміст фрази.

А тепер уявіть, що всі ці 200 мільйонів сторінок тексту були таким чином розібрані і на основі цього розбору була створена гігантська інформаційна структура, яку називають семантичною мережею. Вузлами цієї мережі є слова-поняття, а зв’язки визначають зміст. І коли до комп’ютерної системи звертаються із певним питанням, наприклад, “Яке місто є столицею України?”, то необхідно провести пошук по всій цій мережі і знайти необхідні вузли та зв’язки. Тож не дивно, що аби бути здатним опрацьовувати запитання та шукати відповіді на них, Ватсон повинен бути дуже швидким: він має майже 3 000 процесорів та 16 терабайт оперативної пам’яті. Наразі Ватсон переходить до більш важливих задач, аніж участь в телевізійних розважальних шоу. В 2013 році цей комп’ютер почали використовувати для визначення процедур лікування хворих на рак легенів. Також планується використання Ватсона в галузях страхування, енергозбереження та освіти. IBM вважала, що Watson може стати «надздібним Siri для бізнесу», і він став. Сьогодні він позначений як когнітивний комп'ютер для бізнесу. Або, якщо точніше, «платформа для когнітивного бізнесу».

чому став Watson: платформою. Як і обіцялося, Watson 2012 року отримав потужні оновлення. Він зменшився в розмірах, від великої спальні до чотирьох коробок з-під піци, і тепер доступний в хмарі на планшеті і смартфоні. Система на 240% продуктивніше свого попередника і може обробляти 28 типів (або модулів) даних, в порівнянні з 5, які були раніше. Але один з найбільших кроків, які зробив Watson до свого нинішнього стану, стався в 2014 році, коли IBM інвестувала 1 мільярд доларів в IBM Watson Group, великий відділ, присвячений роботі Watson, на 2000 співробітників. У цей момент «доктор Ватсон» вийшов з ясел стартапа і став відчувати себе значно впевненіше.

Зустрічайте доктора Ватсона Сьогодні завдання Watson в сфері охорони здоров'я визначає новий відділ під назвою Watson Health. Це був стратегічний крок, оскільки з часів підключення клініки Клівленда в 2012 році з Watson зав'язалося багато схожих партнерів. У 2014 році, наприклад, IBM анонсувала, що онкологи можуть використовувати Watson для збору геноміческіх і медичних даних і розробки більш персоналізованого лікування. Watson міг, нарешті, дозволити онкологам «завантажувати відбиток ДНК пухлини пацієнта, який покаже, які гени мутували; і Watson може просівати тисячі мутацій і визначати, які з них викликали пухлина, після чого налаштовувати точну схему лікування ». Не так давно Університет Токіо використовував Watson для постановки правильного діагнозу 60-річного пацієнта з лейкемією за рахунок зіставлення генетичних даних мільйонів дослідних робіт на тему раку. Це вражаючий приклад, але поки складно говорити про схожий застосуванні в кожній сфері медицини. Пошук швидких відповідей на проблеми пацієнтів має мало чого спільного з грою. Watson доведеться навчитися думати, як хороший лікар. Тобто йому доведеться знаходити правильні фрагменти даних, зважувати докази та робити точні висновки.

Щоб Watson продовжував прогресувати, йому також доведеться йти в ногу з сучасними досягненнями в області ШІ. Найбільшим зміною з 2012 року стало зростання глибокого навчання - методу ШІ, при якому програма самонавчається, використовуючи величезні набори помічених даних. Величезні бюджети присвячуються еволюції наступного покоління чат-ботів і віртуальних асистентів, і в цьому зав'язані найбільші гравці - включаючи Google і Facebook. Залишається лише питання часу, поки «доктор Ватсон» не стане доступний широкому числу користувачів, може, і під іншим ім'ям.

• Google Диск (Текстовий документ "Стаття до проекту "Штучний інтелект")

https://docs.google.com/document/d/1dVQZude1hbszSMl5G_6pbZ-YVhEBQ63zr7M_1bWmg7Q/edit?usp=sharing

Блог до проекту

Watson: експертна система від IBM В 2011 році компанія IBM презентувала свою інтелектуальну комп’ютерну систему Ватсон. Ця система здатна розуміти людську мову (англійську) та давати відповіді на широкий спектр питань. Її потужність була продемонстрована на телевізійному шоу Jeopardy! В ході цього шоу три гравці відповідають на питання з різноманітних галузей людського життя та досвіду. Питання також варіюються за складністю. В лютому 2011 року комп’ютер Ватсон прийняв участь в цій грі, в якості одного з гравців. Його суперниками були найбільш успішні на той час гравці Jeopardy! Ватсон карколомно закінчив обидва матчі, набравши в середньому втричі більше очок, аніж його суперники. Відео цих матчів вражають і приголомшують, особливо коли розумієш всю складність створення подібної штучної системи.

Специфіка Ватсона полягає в тому, що всі відповіді на питання він шукає в своїй базі знань, яка є повністю автономною. Тобто комп’ютер не мав доступу до сторонніх джерел, наприклад, Інтернету задля пошуку відповідей. На час гри у пам’ять Ватсона було завантажено близько 200 мільйонів сторінок структурованого тексту, включаючи увесь текст англійської Вікіпедії. Втім лише тільки наявність цього величезного корпусу даних не робить комп’ютер інтелектуальним. Якщо ви завантажите всю Вікіпедію на свій домашній комп’ютер, то він не стане від того Ватсоном. В чому полягає тоді секрет успіху? Розробники Ватсона навчили його розуміти зміст текстів, які написані на людській природній мові. Це означає, що комп’ютерна програма здатна “зрозуміти”, що криється за символами алфавіту, які складаються в окремі слова та речення. Наприклад, для розуміння змісту фрази “Київ — столиця України”, необхідно знати, що “Київ” — це місто, “Україна” — це країна (певна сутність, яка містить в собі різні міста), а “столиця” — це властивість, яка надає одному з міст країни певний статус (зміст якого також, до речі, необхідно розуміти). Важливим також тут є контекст появи фрази, адже слово “Україна” може означати не тільки країну, але й готель, університет тощо. Таким чином, між вказаними трьома словами утворюється певний зв’язок, який називається семантичним. Саме наявність цього семантичного зв’язку і визначає зміст фрази.

А тепер уявіть, що всі ці 200 мільйонів сторінок тексту були таким чином розібрані і на основі цього розбору була створена гігантська інформаційна структура, яку називають семантичною мережею. Вузлами цієї мережі є слова-поняття, а зв’язки визначають зміст. І коли до комп’ютерної системи звертаються із певним питанням, наприклад, “Яке місто є столицею України?”, то необхідно провести пошук по всій цій мережі і знайти необхідні вузли та зв’язки. Тож не дивно, що аби бути здатним опрацьовувати запитання та шукати відповіді на них, Ватсон повинен бути дуже швидким: він має майже 3 000 процесорів та 16 терабайт оперативної пам’яті. Наразі Ватсон переходить до більш важливих задач, аніж участь в телевізійних розважальних шоу. В 2013 році цей комп’ютер почали використовувати для визначення процедур лікування хворих на рак легенів. Також планується використання Ватсона в галузях страхування, енергозбереження та освіти. IBM вважала, що Watson може стати «надздібним Siri для бізнесу», і він став. Сьогодні він позначений як когнітивний комп'ютер для бізнесу. Або, якщо точніше, «платформа для когнітивного бізнесу».

чому став Watson: платформою. Як і обіцялося, Watson 2012 року отримав потужні оновлення. Він зменшився в розмірах, від великої спальні до чотирьох коробок з-під піци, і тепер доступний в хмарі на планшеті і смартфоні. Система на 240% продуктивніше свого попередника і може обробляти 28 типів (або модулів) даних, в порівнянні з 5, які були раніше. Але один з найбільших кроків, які зробив Watson до свого нинішнього стану, стався в 2014 році, коли IBM інвестувала 1 мільярд доларів в IBM Watson Group, великий відділ, присвячений роботі Watson, на 2000 співробітників. У цей момент «доктор Ватсон» вийшов з ясел стартапа і став відчувати себе значно впевненіше.

Зустрічайте доктора Ватсона Сьогодні завдання Watson в сфері охорони здоров'я визначає новий відділ під назвою Watson Health. Це був стратегічний крок, оскільки з часів підключення клініки Клівленда в 2012 році з Watson зав'язалося багато схожих партнерів. У 2014 році, наприклад, IBM анонсувала, що онкологи можуть використовувати Watson для збору геноміческіх і медичних даних і розробки більш персоналізованого лікування. Watson міг, нарешті, дозволити онкологам «завантажувати відбиток ДНК пухлини пацієнта, який покаже, які гени мутували; і Watson може просівати тисячі мутацій і визначати, які з них викликали пухлина, після чого налаштовувати точну схему лікування ». Не так давно Університет Токіо використовував Watson для постановки правильного діагнозу 60-річного пацієнта з лейкемією за рахунок зіставлення генетичних даних мільйонів дослідних робіт на тему раку. Це вражаючий приклад, але поки складно говорити про схожий застосуванні в кожній сфері медицини. Пошук швидких відповідей на проблеми пацієнтів має мало чого спільного з грою. Watson доведеться навчитися думати, як хороший лікар. Тобто йому доведеться знаходити правильні фрагменти даних, зважувати докази та робити точні висновки.

Щоб Watson продовжував прогресувати, йому також доведеться йти в ногу з сучасними досягненнями в області ШІ. Найбільшим зміною з 2012 року стало зростання глибокого навчання - методу ШІ, при якому програма самонавчається, використовуючи величезні набори помічених даних. Величезні бюджети присвячуються еволюції наступного покоління чат-ботів і віртуальних асистентів, і в цьому зав'язані найбільші гравці - включаючи Google і Facebook. Залишається лише питання часу, поки «доктор Ватсон» не стане доступний широкому числу користувачів, може, і під іншим ім'ям. /home/gr14_2/Робочий стіл/9c81ec54b78641f3922d6f837a01c0cf.png

Мультимедійна презентація

https://docs.google.com/presentation/d/1uwxN0QtOMMNWfYBUPkumvA898YKktSfGr-Oo7z4DVIM/edit?usp=sharing

Календар подій проекту:

Календар проекту

Опитування до проекту

https://drive.google.com/open?id=1iP_pygQ38fcxW9UknzZwCFXass_EDzry2qkz0HMmM-4

Спілкування між учасниками проекту

• Чат
• Форум
• Спільнота на базі соціальних мереж
• Skype
• Telegram
• Viber
• Wiki-сторінка
• Сайт
• .....

Інформаційні ресурси

Друковані джерела

1. ...
2. ...
3. ...

Відеоматеріали

1. ...
2. ...
3. ...

Електронні ресурси

1. ...
2. ...
3. ...

Центральноукраїнський державний педагогічний університет імені Володимира Винниченка