Компьютер watson: IBM — Россия — Российская Федерация

Содержание

Американский учёный объяснил, почему даже собака умнее, чем IBM Watson

Понимать человека — это не анализировать ключевые слова

Один старый друг напомнил мне разговор, который состоялся 50 лет назад. Тогда я пытался объяснить, почему заставить компьютеры понимать человека гораздо сложнее, чем просто анализировать слова. Несмотря на то, что предложения состоят из слов, люди в действительности думают не ими. Сегодня подход с ключевыми словами до сих пор преобладает в мыслях людей, которые пытаются заставить компьютер понимать человеческий язык. Теперь эти люди вводят публику в заблуждение, утверждая, что вот оно, мышление. Да, когда-то мы делали успехи в том, чтобы заставить компьютеры понимать человека, но в 1984 началась «зима искусственного интеллекта». Причина — обещания о безграничных возможностях технологий, которые никто не выполнил. Финансирование иссякло, и работа над обработкой естественного языка заглохла.

Это люди приспособились к Google, а не наоборот

Люди поддерживают ключевые слова потому, что они используются для поиска информации. Да, с поиском все прекрасно — это анализ данных и машинное обучение. Посчитав слова, вы можете строить корреляции и пользователи могут узнать о том, какие из них часто бывают связаны друг с другом. Только это люди научились приспосабливаться к Google, а не наоборот. Мы знаем, что вводить в поиск, а что не стоит. Мы понимаем, что ищем текст, а не ответы от некой сущности. Люди учатся в общении, а Google этого не умеет. Зато он может притворяться, используя Siri, но и эти диалоги становятся скучными, как только вы выходите за рамки вопросов о том, где вкусно поесть.

Watson обрабатывает слова, а не когнитивные вычисления

Нет, меня не беспокоит Google, для наших нужд он работает хорошо. Я обеспокоен пафосными заявлениями IBM об их программе Watson. Недавно они крутили рекламный ролик с Бобом Диланом, который заставил бы меня посмеяться, если бы не разозлил так сильно.

Вот выдержка из Ad Week:

Компьютер хвастает, что может читать со скоростью 800 миллионов страниц в секунду, определяя ключевые темы в текстах Дилана, такие как «время идет» и «любовь увядает».

Вице-президент IBM Энн Рубин сообщила, что рекламные ролики нужны для того, чтобы помочь людям понять новый мир когнитивных вычислений. IBM говорит, что, в отличие от традиционных компьютеров, когнитивные системы типа Watson понимают, делают выводы и учатся. Рубин также отметила, что способности Watson превосходят человеческий мозг в областях, где поиск связей и инсайтов труден из-за чрезмерного объёма данных.

«Вы сможете победить рак, просчитать риски, победить сомнения, превзойти конкурентов, если примете идею когнитивных вычислений», – сказала она.

А я скажу прямо: Watson — надувательство.  

Вы не можете понимать слова, если не знаете контекста

Я из поколения 60-х и помню песни Боба Дилана. Спросите о нём любого человека из того времени и никто не скажет, что темой его песен было «увядание любви». Как бы Watson определил, что песни Боба Дилана — часть антивоенного движения? Часто ли в строчках встречается слово «антивоенный»? Дилан, наверное, ни в одной песне такого не писал. Можно говорить о чем-то без использования слов, непосредственно указывающих на тему разговора, но большое значение имеет жизненный опыт. Люди понимают контекст потому, что знают окружающий мир и реальные жизненные проблемы.

Даже собака умнее, чем Watson

Повторяю, Watson не делает выводов. Вы можете делать выводы, только если у вас есть цели, планы и наличие предыдущего опыта, от которого можно отталкиваться. Помогает и наличие собственного мнения. Какое мнение Watsons имеет по поводу ИГИЛ(Запрещенная на территории РФ организация. – Прим. ред.)? Настоящие мыслящие существа имеют хоть какое-то мнение даже об этом. Собаки не имеют, но и Watson не такой умный, как собака, потому что она хотя бы знает, как привлечь моё внимание. Было бы неплохо, если бы IBM поумерила крикливую рекламу и рассказала людям, что в действительности делает Watson, прекратив выдавать чушь об увядающей любви и победой над раком. Сейчас IBM банально лжёт и они должны это прекратить.


Материалы по теме:
В Google хотят научить ИИ-ассистента управлять всеми вашими устройствами сразу
Российские операторы решили опередить государство в регулировании Big Data — «Коммерсантъ»
«Большие данные дают конкурентное преимущество, поэтому не все хотят о них рассказывать»

IBM Watson диагностировал у женщины редкую форму лейкемии / Хабр

Искусственный интеллект оказался эффективнее врачей в диагностировании болезни

IBM Watson образца 2012 года

В 2013 году компьютер IBM Watson поступил в коммерческую эксплуатацию в качестве врача-диагноста. Этому предшествовали два года учёбы, в течение которых Watson изучил 605 тыс. медицинских документов, в общей сложности 2 миллиона страниц текста. Перед началом врачебной практики компьютер проанализировал 25 тыс. историй болезни и проработал 14,7 тыс. часов для тонкой настройки алгоритмов.

Уже три года назад IBM Watson значительно превосходил врачей в определении оптимального лечения после диагностирования болезни. Например, точность назначения оптимального лечения после диагностирования рака лёгких в больницах США составляет 50%. То есть в половине случаев врачи рекомендуют не самый идеальный курс лечения и препаратов. Так вот, у компьютера IBM Watson точность назначения оптимального лечения составляла 90%.


С тех пор база знаний компьютера была значительно пополнена, так что компьютер стал ещё больше превосходить человека в точности диагностирования отдельных видов рака и назначения лечения. Показательный случай произошёл в Японии. Врачи из института медицинских наук Токийского университета пытались лечить женщину, страдающую от лейкемии, но лечение оказалось неэффективным. Тогда они обратились за помощью к IBM Watson, чтобы попытаться найти более эффективное решение. Диагноз компьютера был неожиданным. Он определил, что женщина на самом деле страдает от другой формы лейкемии, а не от той, от которой её лечили врачи.

IBM Watson поставил диагноз с учётом генетических данных пациентки и истории её болезни. Эти параметры компьютер сравнил с информацией из 20 млн других историй болезни в своей базе. Он диагностировал другую форму лейкемии и, соответственно, предложил другое лечение.

Этот пример показывает большой потенциал использования дата-майнинга и применения искусственного интеллекта в диагностике. В перспективе, возможно, ИИ сможет не только диагностировать, но и предсказывать болезни на основе индивидуальной генетической информации, текущих медицинских показателей и результатов анализов пациентов.

Работа компьютерного диагноста значительно упростится, если будет создана глобальная база образцов ДНК всех граждан. При обращении к врачу генетическая информация будет автоматически учитываться при постановке диагноза. Конечно, создание такой базы вызывает обоснованные опасения у защитников приватности. Поэтому появление универсального компьютерного «доктора Хауса» пока остаётся в отдалённом будущем: для этого предстоит преодолеть целый ряд барьеров государственного регулирования и общественного мнения.

Отключить или включить программу Dr. Watson — Windows Server



  • Чтение занимает 2 мин

В этой статье

В этой статье описывается, как отключить и повторно включить программу Dr. Watson для Windows.

Применяется к:   Windows 10 — все выпуски, Windows Server 2012 R2
Исходный номер КБ:   188296

Важно!

В этот раздел, описание метода или задачи включены действия, содержащие указания по изменению параметров реестра. Однако неправильное изменение параметров реестра может привести к возникновению серьезных проблем. Поэтому следует в точности выполнять приведенные инструкции. Для дополнительной защиты создайте резервную копию реестра, прежде чем редактировать его. Так вы сможете восстановить реестр, если возникнет проблема. Дополнительные сведения о том, как создать и восстановить реестр, см. в этой информации, как создать и восстановить реестр в Windows.

Примечание

Так как существует несколько версий microsoft Windows, на вашем компьютере могут быть другие действия. Если они есть, см. документацию по продуктам для выполнения этих действий.

Отключение доктора Ватсона

  1. Нажмите кнопку Начните, нажмите кнопку Выполнить,regedit.exe в поле Открыть, а затем нажмите кнопку ОК.

  2. Найдите и нажмите клавишу реестра: HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\Windows NT\CurrentVersion\AeDebug .

    Примечание

    Три и четыре шага необязательны. Однако они необходимы для восстановления использования dr. Watson по умолчанию.

  3. Нажмите клавишу AeDebug и нажмите файл реестра экспорта в меню реестра.

  4. Введите имя и расположение сохраненного файла реестра и нажмите кнопку Сохранить.

  5. Удаление ключа AeDebug.

Записи реестра для программ отладки находятся в ключе AeDebug в Windows. Программа Dr. Watson устанавливается по умолчанию в Windows и настроена на запуск при ошибке приложения (со значением данных 1 для значения Auto). Значения по умолчанию являются следующими:

Примечание

Это значение данных (drwtsn32 -p %ld -e %ld-g) является специфическим для доктора Ватсона. Альтернативные отладки будут иметь собственные значения и параметры.

Включить dr. Watson

  1. В командной подсказке введите drwtsn32 -i команду и нажмите кнопку ENTER.

  2. Дважды щелкните файл .reg, созданный в трех и четырех шагах, которые были рассмотрены ранее.

Проверьте, устранена ли проблема. Если устранена, пропустите дальнейшие инструкции, приведенные в этом разделе. Если нет, обратитесь в службу технической поддержки.



Технологии IBM в здравоохранении

Здравоохранение — одна из основных отраслей экономики в развитых странах. Например, в США она составляет 17% ВВП. Там ежегодно в этой отрасли расходуется около 3 триллионов долларов, что составляет 40% мировых расходов на здравоохранение. В России расходы на здравоохранение составляют примерно 5,4% ВВП.

В здравоохранении сконцентрирован огромный научно-исследовательский потенциал. Именно здесь внедряются многие передовые технологии, в том числе ИТ. Это абсолютно логично. По оценке IBM Research, за свою жизнь обычный современный человек сгенерирует более 1 петабайта медицинской информации. Сегодня объем медицинских данных в мире удваивается каждые три года, а к 2020 году, по прогнозу, будет удваиваться каждые 73 дня. Без современных ИТ-технологий и аналитического программного обеспечения здесь никак не обойтись.

Первый шаг по внедрению ИТ в здравоохранении — переход на электронные медицинские карты. Электронная карта пациента составляется и хранится в автоматизированной информационной базе данных медицинского учреждения.

Это единый информационный ресурс, чтобы оперировать личными данными пациентов, а также обмениваться ими с другими медицинскими учреждениями.

Переход на электронные карты станет важным подготовительным этапом к использованию когнитивных технологий, которые обрабатывают большой массив цифровых данных. Их внедрение позволит получить реальный эффект от ИТ, когда заработают программы для эффективного использования ресурсов, управления обслуживанием пациентов, логистики поставок, расчета стоимости на основе текущей активности, биллинга и др.

Проблема в том, что даже в цифровом виде около 80% информации из электронных карт и других цифровых документов остается «невидимой» для существующих ИТ-систем, потому что хранится в неструктурированном виде, распределена по разным хранилищам и в разных форматах. IBM разработала универсальную модель данных IBM Unified Data Model специально для отрасли здравоохранения. Она может быть реализована с помощью программного обеспечения не только IBM, но и других компаний, поскольку модель универсальная.

BM Unified Data Model представляет собой следующий этап компьютеризации медицинских учреждений. От простого использования электронных форматов документов — к полноценной аналитике, которая покрывает все сферы деятельности медицинских учреждений. Это особенно актуально для коммерческих клиник, которые работают в конкурентной среде. В современную эпоху защиты прав потребителей качественное обслуживание пациентов — это нечто большее, чем только качественное лечение. В условиях конкуренции клиники будут бороться за пациентов, предлагая более широкий набор услуг и качественный уход, ориентируясь на максимальную пользу и результат. Кроме того, каждому учреждению приходится иметь дело с хозяйственной частью: это отдел кадров, отдел снабжения, работа с поставщиками, страховыми компаниями и другими контрагентами. Когнитивные системы для анализа больших объемов данных позволяют эффективно решать эти задачи.

Согласно видению IBM, система здравоохранения будущего будет основана на следующих принципах:

  • ориентация на максимальную пользу, фокус на пациенте и интеграция в сообщества;
  • акцент на упреждающем (проактивном) здравоохранении;
  • оплата услуг в зависимости от пользы и результата;
  • стандартизированные методы на базе правил, которые основаны на подтвержденных фактических данных;
  • стандартизированные методы на базе правил, которые основаны на подтвержденных фактических данных;
  • модель трансляции знаний в практическую деятельность;
  • защита прав пациента и прозрачность.

И это только начало. В будущем когнитивные системы помогут не только разобраться с массивом неструктурированных данных и организовать информацию, но даже станут подмогой врачам в постановке диагнозов и назначении лечения для пациентов. В апреле 2015 года компания IBM сформировала подразделение Watson Health, которое разрабатывает программное обеспечение и аналитические системы нового поколения.

IBM Watson в диагностике

Решение о создании подразделения Watson Health было принято после осознания уникальных возможностей, которые дает применение машинного обучения в данной области. За четыре года до этого суперкомпьютер IBM Watson впервые победил человека в интеллектуальной викторине Jeopardy (на российском телевидении ближайшим аналогом является «Своя игра»). Со временем стало ясно, что возможности IBM Watson выходят далеко за пределы телевикторины. Оказалось, что машинное обучение позволяет когнитивной системе превзойти человека во многих других областях, которые связаны с интеллектуальной обработкой больших массивов данных.

С 2011 года систему IBM Watson начали обучать, поставляя ей медицинскую информацию. Watson начал «читать» издания из национальной медицинской базы PubMed и десятки учебников. Вскоре он уже смог отвечать на вопросы на текстах и экзаменах, которые сдают студенты медицинского колледжа. На первом этапе компьютер обработал 605 тыс. медицинских документов, в общей сложности 2 миллиона страниц текста.

Затем Watson начал пробовать решать известные клинико-патологические головоломки, которые публикуются в каждом номере журнала New England Journal of Medicine. Обучение происходило таким же образом, как на первом этапе, когда компьютер все лучше и лучше отвечал на вопросы Jeopardy, пока не достиг чемпионского уровня среди людей. Так и здесь — точность анализа данных, результаты которых используются для постановки диагноза врачами, IBM Watson стала постепенно расти.

К 2013 году IBM Watson начал значительно превосходить человеческий мозг в обработке данных.

Например, точность назначения оптимального лечения после диагностирования рака легких в больницах США составляет 50%. Т.е. в половине случаев врачи рекомендуют не самый идеальный курс лечения и препаратов. Так вот, при использовании компьютера IBM Watson точность назначения оптимального лечения у врачей составляла 90%.

С тех пор база знаний компьютера была значительно пополнена, так что компьютер стал еще больше превосходить человека в точности обработки данных, касающихся отдельных видов рака. Сейчас IBM Watson помогает врачам ставить диагноз с учетом генетических данных пациента и истории его болезни. Эти параметры компьютер сравнивает с информацией из десятков миллионов других историй болезней в своей базе. При этом он обрабатывает объем информации, который в принципе не способен усвоить человек.

В 2015 году IBM Watson научился «видеть», то есть обрабатывать и понимать графические изображения — результаты сканирования, полученные при обследовании пациентов.

Сейчас компьютеры широко используются в качестве справочных инструментов для постановки диагнозов, но IBM Watson — это система совершенно иного уровня. В перспективе IBM Watson должен стать идеальным помощником, который путем анализа симптомов и истории болезни пациента способен помочь врачам поставить диагноз и предложить самое вероятное лечение.

Можно представить, что в будущем будет создана глобальная база образцов ДНК всех граждан. Тогда при обращении к врачу генетическая информация будет автоматически учитываться при постановке диагноза. Компьютерная диагностика с использованием когнитивных технологий — это будущее здравоохранения.

Облачный сервис IBM Watson для здравоохранения

Использовать возможности передовых технологий сможет каждая больница. Раньше Watson занимал целую комнату, 10 серверных шкафов с 90 серверами IBM Power. В первоначальных спецификациях было указано 2800 процессорных ядер и 15 терабайт памяти. Понятно, что в больницу такую систему никак не поставишь. Поэтому для установки в медучреждениях сделали клиентский модуль «размером в пару коробок от пиццы», который использует вычислительные ресурсы в облаке.

В 2014 году компания IBM открыла инструментарий Watson для сторонних разработчиков в виде облачного сервиса IBM Watson Developers Cloud. Разработчики получили возможность взаимодействовать с облаком посредством API, открывающим доступ к десяткам инструментов системы.

Партнеры компании смогут использовать как собственные данные для создания приложений, так и работать с IBM Watson Content Store, используя данные сторонних компаний. Корпорация привлекла к работе над проектом около 500 специалистов, экспертов из разных сфер науки и техники, которые будут помогать компаниям-партнерам создавать приложения на основе ресурсов Watson.

За первые два года разработчики, предприниматели, энтузиасты обработки данных и студенты разработали более 7 тысяч различных приложений, которые используют интеллектуальные возможности IBM Watson.

Целью этого проекта является разработка новых технологий искусственного интеллекта, а также прикладных программ для работы с суперкомпьютерами, созданными сторонними разработчиками.

Почти наверняка в ближайшем будущем использование инструментов вроде IBM Watson станет неотъемлемой a частью принятия практически любого важного решения в медицине. Врачи начнут постоянно обращаться за консультацией к искусственному интеллекту, который располагает базой данных всех мировых медицинских знаний, диагнозов и историй болезней. Пациент даже в районной больнице получит такую же квалифицированную помощь, как и посетитель лучшей клиники столичного города.

Интеллектуальная помощь и рекомендации IBM Watson пригодятся не только лечащим врачам и диагностам, но и страховщикам для оценки медицинских рисков и расчета корректной стоимости страхового полиса, а также работодателям, которые смогут быстро проводить оценку состояния здоровья своих сотрудников и кандидатов на работу (в легальных рамках, при запрете на дискриминацию по медицинским показаниям).

Внедрение когнитивных технологий в здравоохранении выводит качество обслуживания на новый уровень, при этом позволяет оптимизировать бизнес-процессы и произвести оптимизацию документооборота, что в целом снижает издержки медицинского учреждения. Для частных клиник это прямая прибыль, а для государственных — экономия денег налогоплательщиков.

Подробнее про реализованные решения IBM для здравоохранения и других индустрий

Поделиться статьей:

Что нас ждет в будущем? Часть 2

Келли выдвигает, например, такие тезисы:

1. На наших глазах формируется “техниум” — современная культурно-технологическая система, где переплетены социокультурные аспекты и инновации. А в дальнейшем – предположительно – человеческий и искусственный интеллект сольются в единый гигантский мозг «холос». Звучит немного пугающе, но суть явления весьма позитивна: мы сможем автоматически использовать все доступные знания.

2. Развитие искусственного интеллекта радикально изменит все стороны жизни. Появится “сетевой суперорганизм”, состоящий из «умных вещей» (IoT), который сможет стремительно анализировать огромный массив данных и делать прогнозы. Уже сейчас этому масса примеров — созданный IBM компьютер Watson быстро освоил облачные технологии и сегодня самостоятельно учится ставить медицинские диагнозы. Платформы трансляции сериалов и музыки анализируют предпочтения пользователей, как делают это и соцсети, и поисковые платформы (“рекомендательные движки” – это уже сейчас Amazon, Netflix, Spotify, но их станет больше).

3. Обеспечение доступа к информации уже сейчас становится продуктом/услугой (примеры — с Airbnb, Netflix, платформы для электронных торгов и др.), что ведет к всеобщей “дематериализации” (например, личный автотранспорт «дематериализуется», приобретая вид услуг по требованию наподобие приложений-агрегаторов услуг такси и каршеринга) и “децентрализации” (биткоин – пример децентрализации денег, дистанционная работа – пример децентрализации (а то и дематериализации) офиса).

4. Совместное использование данных/ “цифровой социализм” существует уже сейчас и будет развиваться существенно шире. Пример: Википедия, где пользователи наделены редакторскими полномочиями, или различные другие краудфандинговые проекты.

5. Виртуальная/дополненная реальность станет обыденностью. Оснащенная сенсорами виртуальная реальность откроет для людей доступ к уникальным видам жизненного опыта. В 2050 году “все, что не будет в высшей степени интерактивным, станут считать сломанным”.

6. Мониторинг/мода на “самоизмерение”/“лайфлоггинг” (гаджеты, отслеживающие любое изменение – и дающие обратную связь на основе собственной информации) .

Многие из этих предсказаний сулят нам увлекательное будущее цифрового корпоративного управления. Большинство стандартизированных аналитических операций будет отдано на откуп искусственному интеллекту. А лучшие умы, принимающие стратегические решения на советах директоров или заседаниях правления, смогут общаться в виртуальности так, что это невозможно будет отличить от реальности. Похоже на кадр из фантастического фильма, где герои общаются с голограммами. Но мы уже сейчас видим, как меняется подход к обработке и хранению информации, к принятию решений в дистанционном формате и так далее. Так что все это уже далеко не фантастика. И BoardMaps – как раз одно из тех специализированных решений, что приближают будущее.

Суперкомпьютер IBM Watson Суперкомпьютер IBM Watson

Владимир Кузнецов

В последнее время хакеры и другие киберпреступники изобретают все новые и новые средства для похищения данных или нанесения вреда компаниям и частным лицам. И порой для разработки средств защиты стандартных методов уже недостаточно, но обезопасить киберпространство решилась крупная компания IBM, применив для этого искусственный интеллект.

Читать далее

Илья Хель

Внутренние документы компании IBM показывают, что эксперты-медики, работающие с суперкомпьютером Watson, обнаружили «многочисленные примеры небезопасных и неправильных рекомендаций по лечению», используя программное обеспечение, сообщает Stat News. Из документов стало понятно, что продукт выдает «зачастую неточные» предположения, что вызывает «серьезные вопросы к процессу создания содержимого и к технологиям в его основе».

Читать далее

Илья Хель

15.08.2016,

На дворе стоял 2012 год, и искусственный интеллект Watson разработки IBM был на гребне своей славы. Он победил двух многократных чемпионов игры Jeopardy! (наш аналог — «Своя игра») в 2011 году, и мир был в шоке. Это была первая широкая и успешная демонстрация компьютера, обрабатывающего естественный язык. И благодаря победе в игре, Watson стал популярнее HAL 9000, хоть и не надолго. Позже, в 2012 году, IBM объявила одного из крупнейших практических партнеров Watson — Кливлендскую клинику, которая захотела включить эту систему в свое дело врачей.

Читать далее

Сергей Грэй

В последнее время Интернет захлестнула истерия и всеобщая паника касательно мрачного будущего, которое ждёт нас всех, если искусственный интеллект вдруг разовьётся до уровня, когда человечество станет для него обузой. Неужели всё действительно настолько плохо, как нам рассказывали в фильмах «Космическая одиссея 2001» и «Терминатор»? Организаторы фонда поддержки революционных инноваций XPRIZE так не считают, именно поэтому они организовали конкурс на выявление самого полезного для людей и максимально дружелюбного искусственного интеллекта.

Читать далее

Сергей Грэй

Мы уже неоднократно рассказывали вам о роботе Pepper, созданном стараниями компаний SoftBank и Aldebaran Electronics. Также вы наверняка слышали о суперкомпьютере Watson, разработанном специалистами корпорации IBM. Pepper изначально проектировался для того, чтобы общаться с людьми на понятном им языке и быть подспорьем в самых разных областях. Разработчики робота планируют использовать мощность суперкомпьютера Watson для того, чтобы сделать своё детище ещё более похожим на настоящего человека в общении.

Читать далее

Сергей Грэй

Мы уже неоднократно рассказывали вам о суперкомпьютере Watson, созданном инженерами корпорации IBM. Какие только роли этот компьютер не примерял на себя: он был поваром, продавцом-консультантом и даже одержал победу в телевикторине. Не так давно мощности Watson пустили в новое для него русло – он занялся здравоохранением. Теперь суперкомпьютер будет помогать анализировать раковые опухоли, чтобы найти и рассчитать для пациентов максимально эффективный набор лечебных препаратов.

Читать далее

Сергей Грэй

Суперкомпьютер Watson, названный так в честь основателя корпорации IBM Томаса Уотсона, примерял на себя много самых разных ролей. Он был кулинаром, продавцом-консультантом, изучал наши твиты и даже принял участие в телевикторине, где выиграл 1 миллион долларов, заняв первое место. Но у его создателей всегда были куда более амбициозные планы. К примеру, сделать Watson самым опытным и эффективным консультантом в области здравоохранения.

Читать далее

Илья Хель

04.12.2014,

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.

Читать далее

Ауслендер Дмитрий

Twitter и IBM заключили партнерское соглашение, которое поможет предпринимателям узнать, что о них думают простые обыватели в социальных сетях. Новые инструменты позволят коммерческим компаниям эффективно манипулировать общественным мнением. Очевидно, что без суперкомпьютера здесь не обошлось.

Читать далее

Артем Батогов

06.07.2014,

Суперкомпьютер с программой искусственного интеллекта Watson от компании IBM уже пробовал себя в роли продавца-консультанта, а также принимал участие в школьной викторине. А как же насчет других профессий? Оказывается, суперкомпьютер может генерировать кулинарные рецепты для поваров.

Читать далее

Компьютер Google сразится с чемпионом игры го

Подпись к фото,

Демис Хассабис возглавляет принадлежащую Google лабораторию DeepMind

Система искусственного интеллекта Google (Google AI) под названием AlphaGo сыграет в игру го с мировым чемпионом Ли Седолом.

На прошлой неделе AlphaGo одержала победу над чемпионом Франции по игре в го Фанем Хуэйем.

Этот матч сравнивают с победой программы IBM Deep Blue над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым в 1997 году.

Матч AlphaGo пройдет в Сеуле и будет транслироваться в режиме реального времени на YouTube.

О матче объявил в «Твиттере» глава принадлежащей Google лаборатории DeepMind Демис Хассабис.

Ли Седол обнародовал заявление, в котором говорит, что, хотя AlphaGo, судя по всему, очень хорошо играет в го, он уверен в своей победе.

Игра го считается гораздо более сложной, чем шахматы, так как в ней во много раз больше возможных ходов. Это делает го идеальной игрой для развития искусственного интеллекта.

Компьютеры уже играли в го с любителями, и одерживали над ними победы, но до победы программы Google во Франции эксперты считали, что компьютеру понадобится еще не менее 10 лет, прежде чем тот сможет одержать верх над лучшими профессионалами го.

Игра компьютеров с профессионалами уже стала традицией при развитии искусственного интеллекта.

В 1997 году Deep Blue сыграла матч в шахматы с Гарри Каспаровым, и машина одержала победу, хотя в последующих пяти матчах три закончились победой Каспарова, и две ничьей.

В 2011 году компьютер Watson компании IBM выиграл игру Jeopardy, не будучи подключенным к интернету, и выиграл приз в миллион долларов.

Что такое игра го?

Го — настольная игра, возникшая в древнем Китае несколько тысяч лет тому назад.

Игра представляет собой соревнование двух человек, один из которых играет белыми камнями, а другой черными. Цель игры — отгородить на игровой доске камнями своего цвета большую территорию, чем противник, окружая камни его цвета.

Правила игры менее сложные, чем в шахматах, но у каждого игрока есть выбор из примерно 200 ходов в отличие от около 20 в шахматах.

Команда DeepMind утверждает, что возможных позиций на доске больше, чем атомов во Вселенной.

Около 40 миллионов человек играют в го во всем мире.

IBM100 — компьютер под названием Watson

В историческом событии в феврале 2011 года компьютер IBM Watson соревновался
Опасность! против двух величайших чемпионов телешоу за всю историю. Watson — это компьютер, на котором запущено программное обеспечение Deep QA, разработанное IBM Research. В то время как грандиозная задача проекта заключалась в том, чтобы выиграть
Опасность! , более широкой целью Watson было создание технологии нового поколения, которая может находить ответы в неструктурированных данных более эффективно, чем стандартная технология поиска.

Watson замечательно разбирается в сложном вопросе и находит лучший ответ. Ученые IBM поспешили сказать, что Ватсон на самом деле не думает. «Цель не в том, чтобы моделировать человеческий мозг», — сказал Дэвид Ферруччи, который 15 лет проработал в IBM Research над проблемами естественного языка и поиском ответов среди неструктурированной информации. «Цель состоит в том, чтобы создать компьютер, который мог бы более эффективно понимать и взаимодействовать на естественном языке, но не обязательно так же, как это делают люди.”

Компьютеры никогда не умели находить ответы. Поисковые системы не отвечают на вопрос — они предоставляют тысячи результатов поиска, соответствующих ключевым словам. Исследователи из университетов и инженеры компаний долгое время работали над программным обеспечением для ответов на вопросы, но самые лучшие могли понять и ответить только на простые и понятные вопросы (сколько Оскаров получила Элизабет Тейлор?) И, как правило, все равно ошибались почти в трети случаев. Этого было недостаточно, чтобы быть полезным, не говоря уже о том, чтобы
Опасность! чемпионов.

Вопросы в этом шоу полны тонкостей, каламбуров и игры слов — того рода вещей, которые радуют людей, но душат компьютеры. «Что такое черная смерть продавца?» правильный ответ на
Опасность! Подсказка : «Красочная чума четырнадцатого века, ставшая хитом Артура Миллера». Единственный способ получить этот ответ — собрать воедино информацию из разных источников, потому что точный ответ вряд ли будет где-либо записан.

Watson работает на кластере компьютеров Power 750 ™ — десять стоек, вмещающих 90 серверов, всего 2880 процессорных ядер с программным обеспечением DeepQA и системой хранения.Он может вместить информацию, эквивалентную примерно одному миллиону книг. В течение нескольких лет Ватсон получал массу информации, в том числе текст из коммерческих источников, таких как
World Book Encyclopedia и источники, которые позволяют открытое копирование их содержания, такие как Википедия и книги из Project Gutenberg.

Когда вопрос задается Watson, более 100 алгоритмов анализируют вопрос по-разному и находят множество разных правдоподобных ответов — и все это одновременно.Еще один набор алгоритмов ранжирует ответы и выставляет им оценку. Для каждого возможного ответа Ватсон находит доказательства, которые могут подтвердить или опровергнуть этот ответ. Таким образом, для каждого из сотен возможных ответов он находит сотни битов доказательств, а затем с помощью сотен алгоритмов оценивает степень, в которой доказательства подтверждают ответ. Ответ с наилучшей оценкой доказательств вызовет наибольшее доверие. Ответ наивысшего ранга становится ответом. Однако во время
Опасность! , если возможный ответ с наивысшим рейтингом не был достаточно высоким, чтобы придать Уотсону достаточную уверенность, Ватсон решил не торопиться и рисковать потерять деньги, если он окажется неправильным.Компьютер Watson делает все это примерно за три секунды.

К концу 2010 года в практических играх в IBM Research в Йорктаун-Хайтс, штат Нью-Йорк, Уотсон был достаточно хорош в поиске правильных ответов, чтобы выиграть около 70 процентов игр против бывших игроков.
Опасность! чемпионов. Затем в феврале 2011 года Уотсон выступил против
Опасность! суперзвезд Кена Дженнингса и Брэда Раттера и победили.

Ожидается, что технология ответов на вопросы

Watson превратится в коммерческий продукт.«Я хочу создать что-то, что смогу внедрить в любую другую отрасль розничной торговли, в транспортной отрасли, вы называете это», — сказал Джон Келли, руководитель IBM Research.
Нью-Йорк Таймс . «В любом месте, где время имеет решающее значение, и вам необходимо предоставлять самую современную информацию лицам, принимающим решения. Компьютеры должны превратиться из вычислительных машин в служебные помещения в улучшенный интеллект людей, принимающих решения ».

Как IBM Watson переоценивает и не оправдывает ожиданий по AI Health Care


Иллюстрация: Эдди Гай

В 2014 году IBM открыла шикарных новых штаб-квартир для своего подразделения искусственного интеллекта, известного как IBM Watson.Внутри стеклянной башни в нижнем Манхэттене сотрудники IBM могут привести потенциальных клиентов и приезжих журналистов в «комнату погружения», напоминающую миниатюрный планетарий. Там, в затемненном помещении, посетители сидят на вращающихся стульях, а на изогнутых экранах, покрывающих стены, мелькают причудливые графические изображения. Иногда сотрудники IBM говорят, что это самое близкое к электронному мозгу Ватсона.

Одна блестящая демонстрация умственных способностей Watson в 2014 году продемонстрировала его потенциал в преобразовании медицины с помощью ИИ — цели, которую генеральный директор IBM Вирджиния Рометти часто называет лунным выстрелом компании.В демонстрации Уотсон взял причудливую коллекцию симптомов пациента и составил список возможных диагнозов, каждый из которых сопровождался уровнем достоверности Ватсона и ссылками на вспомогательную медицинскую литературу.

В комфортных пределах купола Watson всегда производил впечатление: в его банках памяти хранились сведения обо всех редких заболеваниях, а его обработчики не были подвержены когнитивным искажениям, которые могут сбить с толку врачей. Он может раскрыть сложное дело за считанные секунды. Если бы Watson мог мгновенно поделиться своим опытом в больницах и клиниках по всему миру, казалось возможным, что ИИ мог бы уменьшить количество ошибок диагностики, оптимизировать лечение и даже уменьшить нехватку врачей — не заменяя врачей, а помогая им выполнять свою работу быстрее и лучше. .

Однако за пределами штаб-квартиры IBM обнаружила, что ее мощная технология не может сравниться с беспорядочной реальностью сегодняшней системы здравоохранения. Пытаясь применить Watson для лечения рака, одной из самых больших проблем медицины, IBM столкнулась с фундаментальным несоответствием между методами обучения машин и методами работы врачей.

Смелая попытка IBM произвести революцию в сфере здравоохранения началась в 2011 году. На следующий день после того, как Уотсон полностью победил двух чемпионов-людей в игре Jeopardy! , IBM объявила о новом карьерном пути для своего победителя викторины по ИИ: он станет врачом по ИИ.IBM возьмет прорывную технологию, которую она продемонстрировала на телевидении, в основном способность понимать естественный язык, и применит ее в медицине. Компания обещала, что первые коммерческие предложения Watson для здравоохранения появятся в продаже через 18–24 месяца.

Фактически, проекты, о которых IBM объявила в первый день, не принесли коммерческих продуктов. За восемь лет, прошедших с тех пор, IBM провозгласила еще много громких усилий по разработке медицинских технологий на базе искусственного интеллекта, многие из которых потерпели неудачу, а некоторые потерпели поражение.Компания потратила миллиарды на приобретения для поддержки своих внутренних усилий, но инсайдеры говорят, что приобретенные компании пока не внесли значительного вклада. И продукты, выпущенные подразделением IBM Watson Health, не похожи на гениального доктора искусственного интеллекта, о котором когда-то мечтали: они больше похожи на помощников искусственного интеллекта, которые могут выполнять определенные рутинные задачи.

«Я думаю, что у них проблемы с репутацией», — говорит Роберт Вахтер, заведующий кафедрой медицины Калифорнийского университета в Сан-Франциско и автор книги 2015 года Цифровой доктор: надежда, шумиха и вред. на заре компьютерной эры медицины (Макгроу-Хилл).Отчасти, по его словам, IBM страдает от своих амбиций: это была первая компания, которая сделала серьезный толчок для внедрения ИИ в клинику. Но он также заработал недоброжелательность и скептицизм, хвастаясь способностями Ватсона. «Они пришли в первую очередь с маркетингом, а затем с продуктом, и всех обрадовали», — говорит он. «Затем резина отправилась в путь. Это невероятно сложный набор проблем, и IBM, выступив первой, продемонстрировала это всем остальным ».

На конференции ИТ-специалистов в области здравоохранения в 2017 году генеральный директор IBM Рометти сказал собравшимся, что ИИ «реален, он является мейнстримом, он здесь, и он может изменить почти все, что касается здравоохранения», и добавил, что он может открыть «золотой век» в медицине. возраст.«Не только она видит возможность: эксперты в области компьютерных наук и медицины сходятся во мнении, что искусственный интеллект может трансформировать отрасль здравоохранения. Тем не менее, до сих пор этот потенциал в первую очередь демонстрировался в тщательно контролируемых экспериментах. Только несколько инструментов на основе ИИ были одобрены регулирующими органами для использования в реальных больницах и кабинетах врачей. Эти новаторские продукты работают в основном в визуальной сфере, используя компьютерное зрение для анализа изображений, таких как рентгеновские лучи и сканирование сетчатки. (У IBM нет продукта для анализа медицинских изображений, хотя у нее есть активный исследовательский проект в этой области.)

Если смотреть не только на изображения, то даже лучший на сегодняшний день искусственный интеллект изо всех сил пытается понять сложную медицинскую информацию. А кодирование опыта врача-человека в программном обеспечении оказывается очень сложной задачей. IBM усвоила эти болезненные уроки на рынке на глазах у всего мира. Хотя компания не отказывается от своей лунной съемки, неудачи с запуском показали как технологам, так и врачам, насколько сложно создать врача с искусственным интеллектом.

Модель Jeo par dy! победа в 2011 году продемонстрировал замечательные навыки Уотсона в обработке естественного языка (НЛП).Чтобы играть в эту игру, ему приходилось разбирать сложные ключи, полные игры слов, искать в огромных текстовых базах данных возможные ответы и определять лучший из них. Watson не была прославленной поисковой машиной; он не просто возвращал документы на основе ключевых слов. Вместо этого он использовал сотни алгоритмов для сопоставления «сущностей» в предложении и понимания взаимосвязей между ними. Он использовал этот навык, чтобы понять как Jeopardy! clue и миллионы текстовых источников, которые он добыл.

«Казалось, что Watson может понимать значение языка, а не просто распознавать образцы слов», — говорит Мартин Кон, который был главным ученым-медиком в IBM Research во время Jeopardy! матч.«Это было на порядок сильнее, чем существовало». Более того, Watson развил эту способность самостоятельно с помощью машинного обучения. Исследователи IBM обучили Watson, дав ему Jeopardy! подсказок и ответов, которые были помечены как правильные или неправильные. В этом сложном наборе данных ИИ обнаружил закономерности и создал модель того, как перейти от входа (ключ) к выходу (правильный ответ).

Задолго до того, как Уотсон снялся в сериале Jeopardy! , IBM рассмотрела свои возможности для здравоохранения.Медицина с ее огромным количеством данных о пациентах казалась очевидной, особенно когда больницы и врачи переходили на электронные медицинские карты. Хотя некоторые из этих данных могут быть легко обработаны машинами, например, результаты лабораторных исследований и измерения показателей жизнедеятельности, большая часть из них представляет собой «неструктурированную» информацию, такую ​​как записи врача и выписки из больницы. Этот повествовательный текст составляет около 80 процентов истории болезни типичного пациента — это смесь жаргона, стенографических записей и субъективных утверждений.

Кон, пришедший в IBM со степенью врача в Гарвардском университете и дипломом инженера в Массачусетском технологическом институте, был рад помочь Уотсону освоить язык медицины. «Казалось, что Watson способен преодолеть эти сложности», — говорит он. Теория утверждала, что обращая свои могущественные способности НЛП в медицину, Watson может читать истории болезни пациентов, а также всю медицинскую литературу: учебники, рецензируемые журнальные статьи, списки одобренных лекарств и так далее.Имея доступ ко всем этим данным, Ватсон мог бы стать супердоктором, различая закономерности, которые ни один человек никогда не смог бы обнаружить.

«Врачи ходят на работу каждый день — особенно люди на передовой, врачи первичной медико-санитарной помощи — с пониманием того, что они не могут знать все, что им нужно знать, чтобы практиковать лучшую, наиболее эффективную, наиболее эффективную возможную медицину, — говорит Герберт Чейз, профессор медицины и биомедицинской информатики Колумбийского университета, который сотрудничал с IBM в ее первых усилиях в области здравоохранения.Но Watson, по его словам, мог не отставать — и, если его превратить в инструмент для «поддержки принятия клинических решений», он мог бы позволить врачам не отставать. Вместо Jeopardy! подсказка, врач может предоставить Watson историю болезни пациента и попросить диагноз или оптимальный план лечения.

Чейз работал с исследователями IBM над прототипом диагностического инструмента, который поразил посетителей в комнате для погружений Watson. Но IBM предпочла не коммерциализировать его, и Чейз расстался с IBM в 2014 году.Он разочарован медленным прогрессом Ватсона в медицине с тех пор. «Я не знаю ни одного впечатляющего хоумрана, — говорит он.

Он один из многих ранних энтузиастов Ватсона, которые сейчас встревожены. Элиот Сигел, профессор радиологии и заместитель председателя кафедры информационных систем в Университете Мэриленда, также сотрудничал с IBM в диагностических исследованиях. Хотя он считает, что инструменты на базе ИИ станут незаменимыми для врачей через десять лет, он не уверен, что IBM их создаст. «Я не думаю, что они находятся на переднем крае ИИ, — говорит Сигел.«Самые захватывающие вещи происходят в Google, Apple и Amazon».

Что касается Кона, который покинул IBM в 2014 году, он говорит, что компания попала в обычную ловушку: «Простого доказательства того, что у вас есть мощная технология, недостаточно, — говорит он. «Докажи мне, что он действительно сделает что-то полезное — что он сделает мою жизнь лучше, а жизнь моих пациентов — лучше». Кон говорит, что он ждал, когда в медицинских журналах появятся рецензируемые статьи, демонстрирующие, что ИИ может улучшить результаты лечения пациентов и сэкономить деньги системам здравоохранения.«На сегодняшний день таких публикаций очень мало, — говорит он, — и это не имеет значения для Watson».

Пытаясь внедрить ИИ в клинику, IBM столкнулась с огромной технической проблемой. Но, отставая от технологических гигантов, таких как Google и Apple, во многих других вычислительных сферах, IBM требовалось что-то крупное, чтобы оставаться актуальной. В 2014 году компания инвестировала 1 миллиард долларов США в свое подразделение Watson, которое занималось разработкой технологий для различных секторов бизнеса. В 2015 году IBM объявила о создании специального подразделения Watson Health, а к середине 2016 года Watson Health приобрела четыре компании, занимающиеся данными о здоровье, на общую сумму около 4 миллиардов долларов.Казалось, что у IBM есть технологии, ресурсы и приверженность, необходимые для того, чтобы заставить ИИ работать в здравоохранении.

Сегодня руководители IBM говорят о проекте Watson Health как о «путешествии» по дороге, состоящей из множества извилин и поворотов. «Внедрить ИИ в здравоохранение — сложная задача, и это проблема. Но мы делаем это, — говорит Джон Э. Келли III, старший вице-президент IBM по когнитивным решениям и исследованиям IBM. Келли руководила усилиями компании Watson со времен серии Jeopardy! дней, а в конце 2018 года он также взял на себя непосредственное руководство Watson Health.Он говорит, что компания изменилась, когда это было необходимо: «Мы продолжаем учиться, поэтому наши предложения меняются по мере того, как мы учимся».

Диагностический инструмент, например, не был выпущен на рынок из-за отсутствия экономического обоснования, — говорит Аджай Ройюру, вице-президент IBM по исследованиям в области здравоохранения и наук о жизни. «Диагностика — не лучшее место», — говорит он. «Это то, что у экспертов хорошо получается. Это сложная задача, и как бы хорошо вы ни справились с искусственным интеллектом, она не заменит эксперта-практика.(Не все согласны с Ройюру: в отчете Национальных академий наук, инженерии и медицины за 2015 год о диагностических ошибках говорилось, что улучшение диагнозов представляет собой «моральный, профессиональный и общественный императив в области здравоохранения»).

Пытаясь найти экономическое обоснование медицинского ИИ, IBM реализовала огромное количество проектов, ориентированных на всех участников системы здравоохранения: врачей, административный персонал, страховщиков и пациентов. По словам Келли, все потоки объединяет стремление обеспечить «поддержку принятия решений с использованием ИИ, [который анализирует] массивные наборы данных.Самый разрекламированный проект IBM был посвящен онкологии, где компания надеялась применить «когнитивные» способности Watson для превращения больших данных в персонализированные методы лечения рака для пациентов.

Во многих попытках применения НЛП Уотсона изо всех сил пытались понять медицинский текст — как и многие другие системы искусственного интеллекта. «У нас намного лучше получается НЛП, чем пять лет назад, но мы все еще невероятно хуже, чем люди», — говорит Йошуа Бенжио, профессор компьютерных наук Монреальского университета и ведущий исследователь искусственного интеллекта.По словам Бенжио, в медицинских текстовых документах системы искусственного интеллекта не могут понять двусмысленность и не улавливать тонкие подсказки, которые заметит врач-человек. Бенжио говорит, что современные технологии НЛП могут помочь системе здравоохранения: «Необязательно иметь полное понимание, чтобы делать что-то невероятно полезное», — говорит он. Но ни один созданный ИИ не может сравниться с пониманием и проницательностью человека-врача. «Нет, нас там нет», — говорит он.

Работа IBM по борьбе с раком служит ярким примером проблем, с которыми столкнулась компания.«Я не думаю, что кто-то предполагал, что это займет так много времени или все будет так сложно», — говорит Марк Крис, специалист по раку легких в Мемориальном онкологическом центре им. Слоана Кеттеринга в Нью-Йорке, который руководил сотрудничеством своего учреждения с IBM Watson. с 2012 года.

Усилия по улучшению лечения рака велись по двум основным направлениям. Крис и другие выдающиеся врачи из Sloan Kettering обучили систему искусственного интеллекта, которая стала продуктом Watson for Oncology в 2015 году. По всей стране выдающиеся врачи из онкологического центра доктора медицины Андерсона при Техасском университете в Хьюстоне совместно с IBM создали другой инструмент под названием Советник по онкологии.Доктор медицины Андерсон дошел до тестирования этого инструмента в отделении лейкемии, но он так и не стал коммерческим продуктом.

Обе попытки вызвали резкую критику. В одной разносящейся статье о Watson for Oncology утверждалось, что он дает бесполезные, а иногда и опасные рекомендации (IBM опровергает эти обвинения). В более широком смысле, Крис говорит, что он часто слышал критику о том, что продукт не является «настоящим ИИ». И проект доктора медицины Андерсона резко провалился: аудит Техасского университета в 2016 году показал, что онкологический центр потратил 62 миллиона долларов на проект, прежде чем отменить его.Более глубокий взгляд на эти два проекта показывает фундаментальное несоответствие между обещаниями машинного обучения и реальностью медицинской помощи — между «настоящим искусственным интеллектом» и требованиями к функциональному продукту для современных врачей.

Watson for Oncology должен был учиться, изучая обширную медицинскую литературу по раку и истории болезни реальных больных раком. Была надежда, что Watson с его мощными вычислительными мощностями изучит сотни переменных в этих записях, включая демографические данные, характеристики опухоли, методы лечения и исходы, и обнаружит закономерности, невидимые для людей.Он также будет в курсе множества журнальных статей о лечении рака, публикуемых каждый день. Для онкологов Слоана Кеттеринга это прозвучало как потенциальный прорыв в лечении рака. Для IBM это звучало как отличный продукт. «Я не думаю, что кто-то знал, что нас ждет», — говорит Крис.

Watson довольно быстро научился сканировать статьи о клинических исследованиях и определять основные результаты. Но научить Ватсона читать статьи так, как это делал бы врач, оказалось невозможным.«Информация, которую врачи извлекают из статьи и которую они используют, чтобы изменить свое лечение, не может быть основным пунктом исследования», — говорит Крис. «Мышление Уотсона основано на статистике, поэтому все, что он может делать, — это собирать статистику об основных результатах», — объясняет Крис. «Но врачи так не работают».

Например, в 2018 году FDA одобрило новый противоопухолевый препарат, «не зависящий от тканей», который эффективен против всех опухолей, проявляющих определенную генетическую мутацию. Применение препарата было ускорено на основе впечатляющих результатов всего у 55 пациентов, у четырех из которых был рак легких.«Сейчас мы говорим, что каждый пациент с раком легких должен пройти тестирование на этот ген», — говорит Крис. «Все предыдущие рекомендации были отброшены из-за четырех пациентов». Но Watson не изменит своих выводов, основываясь только на четырех пациентах. Чтобы решить эту проблему, эксперты Слоуна Кеттеринга создали «синтетические случаи», на которых Уотсон мог поучиться, по сути вымышленные пациенты с определенными демографическими профилями и характеристиками рака. «Я верю в аналитику; Я верю, что он может многое раскрыть », — говорит Крис.«Но когда дело доходит до рака, это действительно не работает».

Осознание того, что Watson не может независимо извлекать информацию из последних новостей в медицинской литературе, было лишь первым ударом. Исследователи также обнаружили, что он не может извлекать информацию из электронных медицинских карт пациентов, как они ожидали.

В MD Anderson исследователи заставили Уотсона работать с медицинскими картами пациентов с лейкемией и быстро обнаружили, насколько сложно с этими записями работать.Да, Уотсон обладал феноменальными навыками НЛП. Но в этих записях данные могут отсутствовать, записаны неоднозначно или не в хронологическом порядке. В статье 2018 года, опубликованной в The Oncologist , команда сообщила, что ее советник по онкологии на базе Watson имел переменный успех в извлечении информации из текстовых документов в медицинских записях. У него были оценки точности от 90 до 96 процентов при работе с четкими концепциями, такими как диагноз, но только от 63 до 65 процентов для зависящей от времени информации, такой как сроки терапии.

Нанося последний удар по мечте об искусственном интеллекте супердоктора, исследователи поняли, что Ватсон не может сравнивать нового пациента со вселенной онкологических больных, которые приходили раньше, чтобы обнаружить скрытые закономерности. И Слоан Кеттеринг, и доктор медицины Андерсон надеялись, что ИИ будет имитировать способности своих опытных онкологов, которые опираются на свой опыт пациентов, методов лечения и результатов при разработке стратегии для нового пациента. Машина, которая могла бы проводить такой же анализ населения — более тщательно и с использованием тысяч дополнительных пациентов — была бы чрезвычайно мощной.

Но нынешние стандарты системы здравоохранения не способствуют такому практическому обучению. Онкологический эксперт доктора медицины Андерсона издавал только «научно обоснованные» рекомендации, связанные с официальными медицинскими руководствами и результатами исследований, опубликованными в медицинской литературе. Если бы система искусственного интеллекта основывала свои рекомендации на паттернах, обнаруженных в медицинских записях — например, о том, что определенный тип пациентов лучше принимает определенное лекарство, — ее рекомендации не считались бы основанными на доказательствах, золотым стандартом в медицине.Без строгого контроля научного исследования такой результат считался бы только корреляцией, а не причинно-следственной связью.

Кон, ранее работавший в IBM, и многие другие считают, что стандарты здравоохранения должны измениться, чтобы ИИ смог полностью реализовать свой потенциал и преобразовать медицину. «Золотой стандарт — это не совсем золото», — говорит Кон. Системы искусственного интеллекта могут учитывать гораздо больше факторов, чем когда-либо будут представлены в клинических испытаниях, и могут сортировать пациентов по большему количеству категорий, чтобы обеспечить «действительно индивидуальный уход», — говорит Кон.Инфраструктура тоже должна измениться: медицинские учреждения должны согласиться делиться своими собственными и конфиденциальными данными, чтобы системы искусственного интеллекта могли учиться у миллионов пациентов, за которыми наблюдали в течение многих лет.

Судя по разрозненным сообщениям, у IBM возникли проблемы с поиском покупателей на свой онкологический продукт Watson в США. Некоторые онкологи говорят, что доверяют собственному суждению и не нуждаются в том, чтобы Ватсон говорил им, что делать. Другие говорят, что он предлагает только стандартные методы лечения, о которых они хорошо осведомлены.Но Крис говорит, что некоторые врачи находят его полезным в качестве мгновенного второго мнения, которым они могут поделиться с нервными пациентами. «Каким бы несовершенным и ограниченным он ни был, он очень полезен», — говорит Крис. Торговым представителям IBM повезло больше за пределами США, с больницами в Индии, Южной Корее, Таиланде и за пределами США. Многие из этих больниц с гордостью используют бренд IBM Watson в своем маркетинге, говоря пациентам, что они будут получать лечение рака с помощью искусственного интеллекта.


Иллюстрация: Эдди Гай

В последние несколько лет эти больницы начали публиковать исследования о своем опыте использования Watson for Oncology.В Индии врачи из Центра комплексного лечения рака Манипала оценили Watson на 638 случаях рака груди и обнаружили, что рекомендации по лечению соответствуют 73%; его оценка была снижена из-за плохой работы по метастатическому раку груди. Хуже дела Watson поступили в медицинский центр Gil при университете Гачон в Южной Корее, где его основные рекомендации для 656 пациентов с раком толстой кишки совпадали с рекомендациями экспертов только в 49% случаев. Врачи сообщили, что Watson плохо справлялся с пожилыми пациентами, не предлагал определенные стандартные лекарства и имел ошибку, из-за которой он рекомендовал наблюдение вместо агрессивного лечения для некоторых пациентов с метастатическим раком.

Целью этих исследований было определить, работает ли технология Watson for Oncology ожидаемым образом. Но ни одно исследование еще не показало, что это приносит пользу пациентам. Вахтер из UCSF говорит, что это растущая проблема для компании: «IBM знала, что победа над Jeopardy! и партнерство с Memorial Sloan Kettering открыло им двери. Но им нужно было достаточно быстро показать влияние на тяжелые исходы ». Вахтер говорит, что IBM должна убедить больницы в том, что система стоит финансовых вложений.«Очень важно, чтобы они добивались успеха», — говорит он. «Успех — это статья в журнале New England Journal of Medicine , показывающая, что, когда мы использовали Watson, пациенты чувствовали себя лучше или мы экономили деньги». Вахтер все еще ждет появления таких статей.

Крис Слоан Кеттеринг не обескуражен; он говорит, что технология будет только лучше. «Как инструмент, Watson обладает исключительным потенциалом», — говорит он. «Я действительно надеюсь, что люди, обладающие умственными способностями и мощью компьютеров, будут придерживаться этого.Это долгий путь, но оно того стоит ».

Некоторые истории успеха появляются из от Watson Health — в некоторых узких и контролируемых приложениях Watson, кажется, добавляет ценности. Возьмем, к примеру, продукт Watson for Genomics, который был разработан в партнерстве с Университетом Северной Каролины, Йельским университетом и другими учреждениями. Этот инструмент используется генетическими лабораториями, которые создают отчеты для практикующих онкологов: Watson принимает файл, в котором перечислены генетические мутации пациента, и всего за несколько минут он может создать отчет, в котором описаны все соответствующие лекарства и клинические испытания.«Мы обеспечиваем масштабирование лабораторий», — говорит Ванесса Мишелини, заслуженный инженер IBM, руководившая разработкой и запуском продукта в 2016 году.

Watson относительно легко справляется с генетической информацией, которая представлена ​​в структурированных файлах и не имеет двусмысленности — либо есть мутация, либо ее нет. Инструмент не использует НЛП для сбора медицинских записей, а использует его только для поиска по учебникам, журнальным статьям, утвержденным лекарствам и объявлениям о клинических испытаниях, где он ищет очень конкретные утверждения.

Партнеры IBM из Университета Северной Каролины опубликовали первую статью об эффективности Watson for Genomics в 2017 году. У 32 процентов онкологических пациентов, участвовавших в этом исследовании, Watson обнаружил потенциально важные мутации, не выявленные в ходе исследования на людях, что сделало этих пациентов хорошие кандидаты на новое лекарство или только что начавшееся клиническое испытание. Но пока нет никаких указаний на то, что Watson for Genomics приводит к лучшим результатам.

Министерство по делам ветеранов США использует отчеты Watson for Genomics в более чем 70 больницах по всей стране, говорит Майкл Келли, директор национальной программы штата Вирджиния по онкологии.VA сначала опробовала систему на раке легких, а теперь использует ее для всех солидных опухолей. «Я действительно думаю, что это улучшает уход за пациентами», — говорит Келли. Когда онкологи VA определяют план лечения, «это источник информации, который они могут вынести на обсуждение», — говорит он. Но Келли говорит, что не думает о Ватсоне как о роботе-докторе. «Я склонен думать об этом как о роботе, который является главным медицинским библиотекарем».

Большинство врачей, вероятно, были бы счастливы, если бы к их услугам библиотекарь ИИ — и если бы IBM изначально обещала им это, они, возможно, не были бы так разочарованы сегодня.История Watson Health — это предостерегающий рассказ о высокомерии и шумихе. Всем нравятся амбиции, всем нравятся лунные снимки, но никто не хочет залезать в неработающую ракету.

Эта статья опубликована в апрельском выпуске 2019 года как «IBM Watson, Heal Thyself».

IBM представила Watson как революцию в лечении рака. Это далеко не так.

Это было смелое предприятие даже для одной из самых известных американских компаний: с помощью одной машины IBM могла бы справиться с самыми неприятными заболеваниями человечества и произвести революцию в медицине.

Неутомимо продвигая свой фирменный бренд — Watson — IBM стремилась захватить воображение всего мира и быстро сосредоточилась на громкой цели: раке.

Но через три года после того, как IBM начала продавать Watson, чтобы рекомендовать лучшие методы лечения рака врачам по всему миру, исследование STAT показало, что суперкомпьютер не оправдывает высоких ожиданий, которые IBM возложила на него. Он все еще борется с основным этапом изучения различных форм рака.Только несколько десятков больниц приняли эту систему, что очень далеко от цели IBM по установлению господства на многомиллиардном рынке. А в зарубежных больницах врачи жаловались, что их советы пристрастны к американским пациентам и методам лечения.

объявление

STAT проверил использование, маркетинг и эффективность Watson for Oncology в больницах по всему миру, от Южной Кореи до Словакии и Южной Флориды. Репортеры взяли интервью у десятков врачей, руководителей IBM, экспертов по искусственному интеллекту и других людей, знакомых с технологией, лежащей в основе системы, и ее развертыванием.

Интервью показывают, что IBM, стремясь поддержать падающую выручку, выпустила продукт, не оценив полностью проблемы, связанные с его развертыванием в больницах по всему миру. Несмотря на то, что IBM решительно рекламировала Watson для лечения рака, IBM не опубликовала никаких научных работ, демонстрирующих, как эта технология влияет на врачей и пациентов. В результате ее недостатки обнаруживаются на переднем крае врачами и исследователями, которые говорят, что система, хотя и многообещающая в некоторых отношениях, остается неразвитой.

«Watson for Oncology находится на ранней стадии развития, и мы должны ждать и активно участвовать, надеясь помочь им вырасти здоровыми», — сказал доктор Тэу Канг, южнокорейский специалист по раку, который использовал этот продукт.

объявление

По сути, Watson for Oncology использует облачный суперкомпьютер для обработки огромных объемов данных — от заметок врачей до медицинских исследований и клинических руководств. Но его рекомендации по лечению не основаны на его собственных выводах из этих данных.Вместо этого они основаны исключительно на обучении людей-надзирателей, которые кропотливо снабжают Watson информацией о том, как следует лечить пациентов с определенными характеристиками.

Руководители IBM признали, что программа Watson for Oncology, которая разрабатывалась почти шесть лет, находится в зачаточном состоянии. Но они сказали, что ситуация быстро улучшается, отметив, что к концу года система предложит рекомендации по лечению 12 видов рака, на которые приходится 80 процентов всех случаев в мире. Они заявили, что это экономит время врачей и обеспечивает пациентам высококачественную помощь.

«Мы часто видим истории, в которых пациенты говорят:« Это дало мне душевное спокойствие », — сказала генеральный директор Watson Health Дебора ДиСанзо. «Это заставляет нас чувствовать себя необычайно хорошо, потому что то, что мы делаем, будет иметь значение для пациентов и их врачей».

Но, вопреки описанию IBM Ватсона как цифрового вундеркинда, возможности суперкомпьютера ограничены.

Пожалуй, самый поразительный переворот в заявлении компании о том, что Watson for Oncology с помощью искусственного интеллекта может анализировать массивы данных, генерировать новые идеи и определять, как выразился торговый представитель IBM, «даже новые подходы» к лечению рака.STAT обнаружил, что система не создает новых знаний и является искусственным интеллектом только в самом элементарном смысле этого слова.

В то время как имя Watson стало нарицательным, выиграв телешоу «Jeopardy!», Его программирование сродни другой игровой машине: Механический турок, шахматный робот 1700-х годов, который ослеплял публику, но скрывал секрет. — внутри экранирован человек-оператор.

«Опасность!» Чемпионы Кен Дженнингс (слева) и Брэд Раттер смотрят, как Уотсон опережает их, чтобы ответить на вопрос во время тренировочного раунда в 2011 году. Seth Wenig / AP

В случае с Watson for Oncology эти операторы — это пара десятков врачей в единственной, но очень уважаемой больнице США: Мемориальный онкологический центр им. Слоуна Кеттеринга в Нью-Йорке. Врачи имеют право вводить свои собственные рекомендации в Watson, даже если доказательств, подтверждающих эти рекомендации, недостаточно.

Реальные возможности Watson for Oncology недостаточно понятны широкой публике и даже некоторым больницам, которые его используют.Инженеры по обработке данных и врачи потратили почти шесть лет кропотливой работы, чтобы обучить Watson всего семи типам рака и постоянно обновлять систему с учетом последних знаний.

«Честно говоря, мне было нелегко обновиться», — сказал доктор Марк Крис, ведущий тренер по Watson в Memorial Sloan Kettering. Он отметил, что рекомендации по лечению каждого пациента с метастатическим раком легких во всем мире недавно изменились в течение одной недели после презентации исследования на конференции по раку. «Изменение системы когнитивных вычислений не изменится ни копейки, — сказал он.«Вы должны положить в литературу, вы должны поместить в футляры».

Watson вырос из попытки превратить IBM из компании-производителя аппаратного обеспечения старой гвардии в компанию, работающую в облаке и использующую передовые технологии искусственного интеллекта. Несмотря на то, что он используется во множестве отраслей — от банковского дела до производства, — ему не удалось положить конец череде снижения доходов IBM в течение 21 квартала подряд. В последнем квартале доход даже снизился по сравнению с аналогичным периодом прошлого года в подразделении когнитивных решений IBM, которое построено на базе Watson и должно стать будущим его бизнеса.

Отвечая на вопросы STAT, IBM заявила, что Watson в сфере здравоохранения и в других сферах продолжает двигаться вверх и «уже является важной частью» ее аналитического бизнеса стоимостью 20 миллиардов долларов. Здравоохранение — важная часть предприятия Watson. В подразделении здравоохранения Watson IBM работает 7000 человек, и в ближайшие несколько лет объем рынка этой отрасли составит 200 миллиардов долларов. Только финансовые услуги на сумму 300 миллиардов долларов рассматриваются компанией как большие возможности.

На карту поставлены не только состояния всемирно известной компании.В мире медицины Watson также является чем-то вроде цифровой канарейки — наиболее заметной попыткой использования искусственного интеллекта для определения лучших способов профилактики и лечения болезней. По словам руководителей IBM, более крупная цель системы — демократизировать медицинские знания, чтобы каждый пациент, независимо от его географии или уровня дохода, мог получить доступ к наилучшей медицинской помощи.

Но в лечении рака погоня за этим утопическим идеалом потерпела неудачу.

Исследование

STAT было сосредоточено на Watson for Oncology, поскольку этот продукт является наиболее продвинутым в области клинической помощи, хотя Watson продает отдельные пакеты для анализа геномной информации и сопоставления пациентов с клиническими испытаниями.Он также применяет Watson к другим задачам, включая оттачивание методов профилактической медицины и чтение медицинских изображений.

Врачи доверяют Watson for Oncology в разных больницах по-разному. В то время как учреждения с меньшим количеством специалистов больше полагаются на его рекомендации, другие отводят систему на второй план, например, помощник юриста, основным навыком которого является исследование существующих знаний.

Больницы платят за пациента Watson for Oncology и другие продукты, поддерживаемые суперкомпьютером.По данным DiSanzo, сумма зависит от количества продуктов, которые покупает больница, и колеблется от 200 до 1000 долларов на пациента. Система иногда требует затрат на консультацию и требует больших затрат на связывание с электронными медицинскими картами. В больницах, которые не связывают это со своими медицинскими картами, нужно больше времени тратить на ввод информации о пациенте.

В медицинском центре Jupiter во Флориде эта задача ложится на медсестру Джин Томпсон, которая тратит около 90 минут в неделю на загрузку данных в машину.Завершив эту работу, она нажимает кнопку «Спросить Ватсона», чтобы получить совет суперкомпьютера по лечению пациентов.

Недавно утром результаты для 73-летнего пациента с раком легких были неутешительными: Уотсон рекомендовал режим химиотерапии, который онкологи уже отметили.

«Все в порядке», — сказал онколог доктор Суджал Шах о предложении Уотсона по лечению, обсуждая этот случай с коллегами.

Позже он сказал, что предоставленная Уотсоном справочная информация, в том числе статьи в медицинских журналах, была полезной, придавая ему больше уверенности в том, что использование конкретной химиотерапии было хорошей идеей.Но система не помогла ему принять это решение напрямую и не сообщила ему ничего, о чем он уже не знал.

Jupiter — одна из двух больниц США, принявших на вооружение Watson for Oncology. Система привела к росту бизнеса в Индии и Юго-Восточной Азии. Многие врачи в этих странах говорят, что Watson экономит время и помогает большему количеству пациентов получать качественную помощь. Но они также сказали, что его точность и общая ценность ограничены различными медицинскими практиками и экономическими обстоятельствами.

Несмотря на стремительный маркетинговый ход IBM, в течение многих лет показывавший громкие рекламные ролики Watson с участием знаменитостей, от Серены Уильямс до Боба Дилана и Джона Хэмма, руководители компании не всегда радуются.В интервью STAT они признали, что система сталкивается с проблемами и нуждается в лучшей интеграции с электронными медицинскими картами и дополнительными данными о реальных пациентах, чтобы находить закономерности и предлагать передовые методы лечения.

«По мере того, как Watson становится умнее, цель состоит в том, чтобы дать некоторые из этих рекомендаций более автоматизированным способом, как бы предположить, что сейчас, возможно, самое время, и позволить нам щелкнуть выключателем», когда появляется многообещающий вариант лечения, — сказал д-р Эндрю. Норден, бывший заместитель начальника отдела здравоохранения IBM, который покинул компанию в начале августа.«Как я это описываю, вы, вероятно, понимаете, что это действительно сложно и тонко».

Такой нюанс отсутствует в подробном рассказе IBM о продаже Watson.

Алекс Хоган, Айк Светлиц / STAT

Это сделано специально, чтобы не было ни одного независимого независимого исследования, в котором изучалась бы эффективность Watson for Oncology. IBM не подвергала продукт критическому обзору сторонними учеными и не проводила клинических испытаний для оценки его эффективности.

Хотя компании нередко избегают внешней проверки на раннем этапе, обстоятельства IBM необычны, потому что Watson for Oncology еще не разрабатывается — он уже развернут по всему миру.

Юн Суп Чой, южнокорейский венчурный капиталист и исследователь, написавший книгу об искусственном интеллекте в здравоохранении, сказал, что регулирующие органы не требуют от IBM проводить клинические испытания в Южной Корее или Америке перед продажей системы больницам. А учитывая, что больницы уже используют эту систему, клинические испытания вряд ли улучшат перспективы бизнеса.

«Это слишком рискованно, правда?» — сказал Чой. «Если результат клинического испытания не очень хороший — [если] есть незначительная клиническая польза от Watson — это действительно плохая новость для всей IBM».

Пилар Оссорио, профессор права и биоэтики юридического факультета Университета Висконсина, сказала, что Watson должен подлежать более жесткому регулированию из-за его роли в лечении пациентов. «С этической и научной точки зрения вы должны доказать, что существует безопасность и эффективность, прежде чем вы сможете просто сделать это», — сказала она.

Norden отклонил предположение, что IBM должна была быть обязана провести клиническое испытание перед коммерциализацией Watson, отметив, что многие методы в медицине получили широкое распространение, даже если они не подтверждаются рандомизированным контролируемым испытанием.

«Проводились ли когда-нибудь рандомизированные испытания парашютов для десантников?» — спросил Норден. «И ответ, конечно, нет, потому что существует очень сильное интуитивное ценностное предложение. … Так что я считаю, что предоставление наилучшей информации для принятия медицинских решений не составляет труда.”

IBM сообщила в своем заявлении, что она сотрудничала с исследовательским сообществом и представила данные о Watson на отраслевых собраниях и в рецензируемых журналах. Некоторые врачи заявили, что им не нужно проводить дополнительные исследования, чтобы понять ценность системы. «В будущем искусственный интеллект будет применяться во всех областях медицины», — сказал доктор Ун Ли, руководитель программы Watson в Медицинском центре Гиль при университете Гачон в Южной Корее. «Если эта тенденция, это изменение неизбежно, то почему бы нам просто не начать раньше?»

Пока что единственными исследованиями, посвященными Watson for Oncology, являются тезисы докладов конференций.Полные результаты не публиковались в рецензируемых журналах — и каждое исследование, за исключением одного, проводилось либо платным заказчиком, либо включало сотрудников IBM в список авторов, либо и то, и другое. Самые громкие положительные результаты, показывающие, что Watson экономит время врачей и обеспечивает высокую степень соответствия их рекомендациям по лечению.

Исследования «конкордантности» составляют подавляющее большинство публичных исследований Watson for Oncology. Врачи спросят у Watson совета по лечению множества пациентов, а затем сравнят его рекомендации с рекомендациями онкологов.Согласно неопубликованному исследованию, проведенному в Дании, степень согласия составила около 33%, поэтому больница решила не покупать систему. В других странах уровень некоторых видов рака может достигать 96 процентов. Но демонстрация того, что Watson соглашается с врачами, доказывает только то, что он компетентен в применении существующих методов лечения, а не то, что он может их улучшить.

Руководители IBM заявили, что проводят исследования по изучению воздействия на врачей и пациентов, хотя до сих пор ни одно из них не было завершено.

Вопросы о Watson стали попадать в поле зрения общественности, в том числе в недавней статье Gizmodo, озаглавленной «Почему все ненавидят IBM Watson — включая людей, которые помогли сделать это». Самый заметный провал произошел в феврале прошлого года, когда онкологический центр доктора медицины Андерсона, входящий в состав Техасского университета, прекратил сотрудничество с Watson.

Альянс MD Anderson был, по сути, первым лицом Watson в сфере здравоохранения. Хьюстонская больница была одним из первых партнеров IBM, и она использовала эту систему для создания своего собственного экспертного консультанта по онкологии, подобного тому, который IBM разрабатывала совместно с Memorial Sloan Kettering.Но проект рассыпался из-за внутренних обвинений в перерасходе средств, задержках и бесхозяйственности. В целом, доктор медицины Андерсон потратил более трех лет и 60 миллионов долларов — большую часть из них на внешних консультантов — прежде чем отложить свои усилия.

В больнице отказались отвечать на вопросы. Но руководитель проекта доктор Линда Чин в своем первом интервью для СМИ по этому поводу рассказала STAT о проблемах, с которыми она столкнулась. Чин покинул MD Anderson до того, как проект рухнул; последующая проверка выявила несколько нарушений правил закупок под ее руководством.

Чин сказал, что Watson — мощная технология, но ее чрезвычайно сложно использовать в здравоохранении. Она и ее команда столкнулись с многочисленными препятствиями, некоторые из которых до сих пор не были полностью устранены IBM — в MD Anderson или где-то еще.

Первой серьезной задачей онкологической больницы было заставить машину справляться с особенностями медицинских записей: сокращениями, человеческими ошибками, сокращенными фразами и различными стилями письма. «Научить машину читать пластинку намного сложнее, чем кто-либо думал», — сказала она.Ее команда потратила бесчисленные часы на эту проблему, пытаясь заставить Watson извлечь ценную информацию из медицинских записей, чтобы применить ее к своим рекомендациям.

Чин сказала, что ее команда также боролась с внедрением системы в клиническую практику. Watson, даже если его направляют врачи, настолько близок, насколько медицина когда-либо была к тому, чтобы позволить машине определять методы лечения, предоставляемые людям. При этом возникают сложные вопросы, например, как проверить безопасность цифрового консультанта по лечению, как обеспечить его соответствие нормативным требованиям и как включить его в повседневную работу врачей и медсестер.

«Важно», — сказал Чин. «Как нам создать среду, которая сможет обеспечить выполнение самого важного принципа медицины: не навреди?»

Наконец, проект столкнулся с более серьезным препятствием: даже если вы сможете заставить Watson понять переменные пациента и дать компетентные рекомендации по лечению, как получить доступ к достаточному количеству данных о пациентах из достаточного количества различных источников, чтобы получить идеи, которые могут значительно продвинуться вперед? стандарт ухода?

Чин сказал, что это остановка.У Watson не было подключенной сети учреждений, предоставляющих данные о конкретных группах пациентов. «У вас может быть 10 000 пациентов с раком легких. Если подумать, это все еще не очень большая цифра », — сказала она.

По словам Чина, с данными гораздо большего числа пациентов можно увидеть закономерности — «подгруппы [пациентов], которые реагируют определенным образом, подгруппы, которые не реагируют, подгруппы, которые обладают определенной токсичностью». Этот образец поможет в более персонализированной и точной медицине. Но мы не сможем этого добиться, если у нас нет способа их агрегировать.”

IBM сообщила STAT, что работа Чина была отделена от усилий по созданию Watson for Oncology, которые были проверены онкологами в Memorial Sloan Kettering перед его развертыванием. Компания заявила, что Watson for Oncology может извлекать и резюмировать существенный текст из историй болезни пациентов, хотя информация должна быть проверена клиницистом, и что она добилась значительного прогресса в получении большего количества данных для улучшения работы Watson. В нем указывалось на партнерство с издателем медицинских услуг Elsevier и аналитической фирмой Doctor Evidence.

На сегодняшний день более 50 больниц на пяти континентах имеют соглашения с IBM или посредническими технологическими компаниями об использовании Watson for Oncology для лечения пациентов, а другие используют продукты для геномики и клинических испытаний.

Но партнерство с Memorial Sloan Kettering и продукт, выросший из него, привели к осложнениям, которые IBM скрыла с помощью тщательно проанализированных заявлений и вводящего в заблуждение маркетинга.

Тэ Хен Чо (справа), первый кореец, получивший помощь от Watson for Oncology, изучает свою медицинскую информацию с онкологами в Медицинском центре Гиль при университете Гачон. Медицинский центр Гиля при университете Гачон

В своих пресс-релизах IBM отмечает роль Мемориала Слоуна Кеттеринга в качестве единственного тренера Watson. В конце концов, кто может лучше обучать систему, чем врачи одной из самых известных онкологических больниц в мире?

Но несколько врачей заявили, что обучение Memorial Sloan Kettering привносит предвзятость в систему, потому что рекомендации по лечению, которые оно дает Watson, не всегда соответствуют практике врачей в других странах мира.

При одном и том же клиническом сценарии врачи могут — и часто не соглашаются — расходиться во мнениях относительно наилучшего курса действий, рекомендовать ли операцию, химиотерапию или другое лечение. Эти расхождения особенно значительны для препаратов второй и третьей линии, проводимых после неудачной первоначальной терапии, когда доказательства преимуществ менее значительны, а согласие более труднодостижимо.

Вместо того, чтобы признать эту дилемму, руководители IBM в маркетинговых материалах и интервью попытались ее преуменьшить.В интервью STAT ДиСанцо, глава Watson Health, отверг идею о том, что участие Memorial Sloan Kettering создает какие-либо предубеждения.

«Предвзятость исключается из-за огромного количества данных, которые у нас есть», — сказала она, имея в виду случаи пациентов и миллионы статей и исследований, введенных в Watson.

Но это неверно характеризует работу Watson for Oncology. (Позднее IBM заявила, что DiSanzo имел в виду Watson в целом.)

Система, по сути, представляет собой Memorial Sloan Kettering в переносном ящике.Его рекомендации по лечению полностью основаны на обучении, проводимом врачами, которые определяют, какая информация нужна Watson для разработки его рекомендаций, а также какими должны быть эти рекомендации.

Когда пользователи обращаются к Watson за советом, система также ищет опубликованную литературу, часть которой курирует Memorial Sloan Kettering, чтобы предоставить соответствующие исследования и справочную информацию в поддержку своих рекомендаций. Но сама рекомендация основана на обучении, проведенном врачами больницы, а не из внешней литературы.

Доктора Мемориала Слоан Кеттеринг признали свое влияние на Уотсона. «Мы нисколько не сомневаемся в том, чтобы добавить нашу предвзятость, потому что я думаю, что наша предвзятость основана на следующем лучшем по сравнению с проспективными рандомизированными исследованиями, которые имеют огромный опыт», — сказал доктор Эндрю Зейдман, один из руководителей больницы. кроссовки Watson. «Так что это очень непримиримая предвзятость».

Сейдман сказал, что больница старается, чтобы обучение основывалось на клинических данных, когда они существуют, но не стесняется давать свои рекомендации, когда их нет.«Мы хотим демократизации онкологической помощи», — сказал он. «Мы не хотим, чтобы врачи, у которых нет опыта тысяч и тысяч пациентов в лечении более редких видов рака, были инвалидами. Мы хотим поделиться этой базой знаний ».

На недавней тренировке Watson в Верхнем Ист-Сайде на Манхэттене напряженность, связанная с программированием системы, была полностью продемонстрирована. STAT присутствовал, когда врачи Memorial Sloan Kettering во главе с Зайдманом собрались с инженерами IBM, чтобы обучить Watson лечению рака мочевого пузыря.По одну сторону стола сели пятеро инженеров IBM. Напротив них находились трое онкологов: один специализируется на хирургии, другой — на лучевой терапии, а третий — на химиотерапии и таргетных лекарствах.

Спустя несколько минут обсуждения возник вопрос, какое лечение порекомендовать пациентам, у которых рак сохранился после шести курсов химиотерапии. Вариантов в таких случаях, как правило, так же мало, как и доказательств, подтверждающих их. Следует ли Watson рекомендовать радикальную операцию по удалению мочевого пузыря? ДокторТим Донахью, хирург-онколог, отметил, что такая операция редко приводит к излечению пациентов и, по его опыту, не связана с улучшением выживаемости.

А как насчет еще одного курса химиотерапии в сочетании с лучевой терапией?

Когда Watson дает свои рекомендации, он выделяет верхнюю рекомендацию зеленым, альтернативные варианты — оранжевым, а не рекомендуемые — красным.

Но в некоторых клинических сценариях трудно различить цвета.

«Это самая сложная часть всей игры», — сказал Др.Об этом во время тренинга сообщила онколог-радиолог Мариса Коллмайер. «Доказательств нет. И вы не знаете, должно ли что-то быть зеленым без доказательств. У нас нет рандомизированного испытания для подтверждения каждого решения ».

Но стоявшая перед ними задача требовала, чтобы врачи продолжали двигаться вперед. И они это сделали, просмотрев множество клинических сценариев. В некоторых случаях их ответы подкреплялись большим количеством доказательств. Но многие другие попали в серую зону или были омрачены неизбежной неопределенностью предпочтений пациентов.

Встреча была одной из многих за многомесячный процесс, на котором Уотсон узнал о раке мочевого пузыря. Последующие сеансы предполагали передачу ему данных о реальных случаях пациентов в Мемориальном центре Слоуна Кеттеринга, чтобы врачи могли подкрепить обучение Уотсона повторением.

Это обучение не учит Watson основывать свои рекомендации на результатах лечения этих пациентов, независимо от того, жили ли они, умерли или прожили дольше, чем аналогичные пациенты. Скорее, Watson дает свои рекомендации, основываясь на предпочтениях врачей Memorial Sloan Kettering.

В некоторых учреждениях, использующих Watson, неясность IBM в отношении роли онкологического центра вызывает недоумение. Некоторые, кажется, думают, что получают советы от врачей со всего мира.

«Как мы говорим пациентам, это похоже на еще одну консультацию, но это всемирная консультация», — сказал доктор К. Адам Ли, медицинский директор отделения торакальной онкологии в Медицинском центре Юпитер, когда STAT посетил нас в июне.

«Действительно по всему миру», — добавила Керри Уорд, медсестра онкологического отделения больницы. «Он извлекается из 300 журналов, только для онкологии, клинической базы данных, так что национальная клиническая база данных, журналы, учебники, а затем Слоан Кеттеринг — это тот, который в настоящее время питает клиническую [информацию].”

Роберт Гаррет, генеральный директор Hackensack Meridian Health, группы в Нью-Джерси, использующей версию Watson for Oncology, сказал, что информация в Watson носит «глобальный характер».

«Если вы пациент с раком толстой кишки, у них есть в своей базе данных, насколько я понимаю, то, как разные врачи лечат рак толстой кишки во всем мире, какое лечение было наиболее эффективным для различных фаз рака толстой кишки, — сказал Гарретт. «Вот что предлагает IBM Watson.”

Ничто из этого точно не описывает, как работает Watson for Oncology.

Несколько врачей, обследовавших Watson в других странах, сообщили STAT, что роль Memorial Sloan Kettering заставила их задуматься. Исследователи из Дании и Нидерландов заявили, что больницы в их странах не подписали контракт с Watson, потому что он слишком сосредоточен на предпочтениях нескольких американских врачей.

Мартин ван Ойен, эпидемиолог и доцент Академического медицинского центра в Нидерландах, сказал, что в Memorial Sloan Kettering работают лучшие специалисты, но у него нет монополии на экспертизу рака.«Плохо то, что это американская больница с подходом, отличным от некоторых других больниц в мире», — сказал ван Ойен, который участвует в национальной инициативе по оценке таких технологий, как Watson, и твердо верит в использование искусственного интеллекта для помочь онкологическим врачам.

В Дании онкологи одной больницы заявили, что они полностью отказались от проекта, обнаружив, что местные врачи соглашались с Watson только примерно в 33 процентах случаев.

«Мы обсуждали с [IBM], что у них очень ограниченный взгляд на международную литературу, в основном, уделяя слишком много внимания американским исследованиям и слишком мало — большим, международным, европейским и прочим частям. мировые исследования », — сказал д-р.Лейф Йенсен, который руководит центром Rigshospitalet в Копенгагене, в котором есть онкологическое отделение.

В странах, где врачи прошли обучение в Соединенных Штатах или используют те же руководства по лечению, что и врачи Memorial Sloan Kettering, программа Watson for Oncology может быть полезной. Тайвань использует те же принципы, что и американцы, поэтому совет Ватсона будет полезен там, сказал доктор Дженг-Фонг Чиу, заместитель суперинтенданта Тайбэйского онкологического центра при Тайбэйском медицинском университете, который начал использовать Watson для онкологии с пациентами в июле.

Но он также сказал, что между американскими и тайваньскими пациентами есть различия — его пациенты часто получают более низкие дозы лекарств, чтобы минимизировать побочные эффекты, — и что его онкологам придется скорректировать рекомендации Уотсона.

В целом состоятельное население, проходящее лечение в Memorial Sloan Kettering, не отражает разнообразия людей во всем мире. Таким образом, кейсы, используемые для обучения Watson, не принимают во внимание экономические и социальные проблемы, с которыми сталкиваются пациенты в более бедных странах, — отметил Оссорио, профессор права из Университета Висконсина.

«Он будет изучать расу, пол и классовые предубеждения», — сказала она. «Мы запекаем эти социальные расслоения и делаем предубеждения еще менее очевидными и еще более трудными для распознавания».

Иногда рекомендации, которые дает Ватсон, резко расходятся с тем, что говорят врачи, по причинам, не имеющим ничего общего с наукой, например, по медицинскому страхованию. На плакате, представленном на Глобальной конференции по раку груди 2017 года в Южной Корее, исследователи сообщили, что лечение, которое Watson чаще всего рекомендовал пациентам с раком груди, просто не покрывается национальной системой страхования.

IBM заявила, что созвала международную группу консультантов для сбора информации о работе Watson. В нем также говорится, что систему можно настроить с учетом вариаций в методах лечения, различий в доступности лекарств и финансовых соображений, и что недавно компания представила инструменты, сокращающие время и стоимость адаптации Watson.

Отвечая на вопросы STAT, Memorial Sloan Kettering сказал, что международные журналы являются частью литературы, которую он предоставляет Watson, в том числе Lancet, European Journal of Cancer, Annals of Oncology и BMJ.«Как и во всех областях исследования рака, мы продолжим наблюдать и изучать, как Watson for Oncology влияет на медицинскую помощь на международном уровне, следить за доказательствами и работать с IBM над оптимизацией системы», — заявили в больнице.

Некоторые зарубежные больницы настраивают систему для своих пациентов, добавляя информацию о местных методах лечения. Нан Чен, который руководит программой Watson for Oncology в международной больнице Бумрунград в Таиланде, сказал, что его онкологи используют японские, а не американские рекомендации для лечения рака желудка.

Но он сказал, что врачи могут посчитать эту локализацию излишней или ненужной: они не очень заинтересованы в том, чтобы им давали то же руководство, которому они только что научили Ватсона.

«Наши врачи говорят, что это лечение — наше собственное лечение, мы это знаем», — сказал Чен. «Вам не нужно разворачиваться и помещать эти препараты в Watson, и пусть Watson сообщит нам, какое лечение мы используем здесь, в больнице».

Чен сказал, что эта модифицированная система невероятно выгодна для больницы в столице Монголии, в которой нет специалистов по онкологии.

В больнице UB Songdo, контрольным владельцем которой является компания Чена, врачи почти в 100% случаев следуют рекомендациям Ватсона. Пациенты, которые иначе лечились бы у врачей широкого профиля, практически без обучения раку, теперь извлекают пользу из опыта высочайшего уровня.

«Это то, о чем мечтает IBM», — сказал Чен.

В Южной Корее доктор Тэу Канг, хирург-онколог из больницы Пусанского национального университета, специализирующийся на раке груди, указал на еще одну важную проблему, которую необходимо решить Watson.Прямо сейчас он предоставляет подтверждающие доказательства для рекомендаций, которые он дает, но на самом деле не объясняет, как он пришел к тому, чтобы рекомендовать это конкретное лечение для этого конкретного пациента.

Канг сказал, что иногда он будет спрашивать Уотсона совета относительно пациента, у которого рак не распространился на лимфатические узлы, и Ватсон порекомендует тип химиотерапевтического препарата, называемого таксаном. Но, по его словам, эта терапия обычно применяется только в том случае, если рак распространился на лимфатические узлы. И, чтобы поддержать эту рекомендацию, Уотсон покажет исследование, демонстрирующее эффективность таксана для пациентов, у которых рак действительно распространился на их лимфатические узлы.

Канг не понимает, почему Ватсон рекомендовал лекарство, которое он обычно не использует, таким пациентам, как тот, который находится перед ним. И Ватсон не может сказать ему, почему.

Луиза Робертс (слева) из IBM Watson Health разговаривает с исполнительным директором Merck Оливером Машински на стенде Watson на конференции ASCO по раку в 2017 году в Чикаго. Heather Stone для STAT

Несмотря на все опасения, некоторые врачи во всем мире, использующие Watson, настаивают на том, что искусственный интеллект однажды произведет революцию в здравоохранении.Они говорят, что врачи получают конкретные преимущества — экономят драгоценное время врачей на поиск исследований, лучшее обучение пациентов и подрывают иерархию в клинике, которая может помешать лечению, основанному на доказательствах.

На Тайване Чиу сказал, что Watson немедленно предоставляет «лучшие данные» из литературы о лечении — например, показатели выживаемости — избавляя врачей от задачи поиска литературы для сравнения каждого возможного лечения.

Информация

Watson также расширяет возможности пациентов, сказал Ли, врач, который руководит программой Watson в медицинском центре Gil в Южной Корее.Ранее врачи устно объясняли пациентам различные варианты лечения. Теперь врачи могут дать пациентам комплексный пакет, подготовленный Watson, который включает в себя потенциальные планы лечения и соответствующие научные статьи. Пациенты могут самостоятельно исследовать эти методы лечения и, возможно, даже не соглашаться с врачом относительно правильного курса действий.

«Это одно из самых важных и значительных изменений», — сказал Ли.

Watson также привлекает к ответственности старших врачей.В медицинском центре Gil пациенты сидят в комнате с пятью врачами и самим Watson, интерфейс которого отображается на телевизоре с плоским экраном в так называемом «центре Watson». Ли сказал, что присутствие Уотсона оказывает огромное влияние на процесс принятия решений врачами, выравнивая иерархию, которая традиционно отдавала предпочтение мнению старшего врача над младшими коллегами.

Watson предоставляет младшим врачам быстрый и легкий доступ к данным, которые могут доказать, что их старшие ошибались, отображая на экране информацию, такую ​​как выживаемость, вместе с рекомендованным лечением.По словам Ли, для старших врачей было бы унизительно продолжать настаивать на другом лечении в свете этих доказательств.

В больницах Манипала в Индии д-р С.П. Сомашекхар сказал, что, хотя есть некоторые региональные различия в рекомендациях Watson для пациентов с раком прямой кишки и молочной железы, эти случаи являются выбросами: для подавляющего большинства пациентов программа соответствовала рекомендациям, данным пациентам. Совет по опухолям больницы — группа из 20 врачей, которые обычно изучают свои случаи в течение недели и час обсуждают их.

Это означает, что за несколько секунд Watson сделал то, что требовалось 20 врачам за неделю. «Это так дорого и очень ценно, — сказал Сомашекхар. «Наши врачи не могут обсудить каждый случай. На каждый случай, который мы обсуждаем в комиссии по опухолям, приходится пять случаев, которые мы не можем обсуждать ».

Хотя эти преимущества значительны, они не соответствуют революционным открытиям, которые могли бы предсказать или искоренить болезнь.

Руководители IBM заявили, что это не значит, что Watson не сможет совершить эти подвиги.Норден, бывший заместитель специалиста по здравоохранению Watson for Oncology and Genomics, сказал, что цель состоит в том, чтобы в конечном итоге объединить потоки данных клинических испытаний и реальных данных о пациентах, чтобы Watson могла самостоятельно определять лучшие методы лечения.

«Я лично считаю, что со временем мы станем лучше оценивать и сообщать о результатах, и что данные будут иметь все большее влияние», — сказал он. «Там, где сегодня находится лечение рака, я не думаю, что какая-либо компьютерная система готова к выпуску в мир без определенной степени экспертного контроля со стороны человека.”

ПОГРУЖЕНИЕ на 360 ГРАДУСОВ. Щелкните и перетащите, чтобы осмотреть «Комнату погружения» Watson в Кембридже, штат Массачусетс.
Дом Смит / STAT

Для IBM более серьезный вопрос не в том, увидит ли здравоохранение революцию в области искусственного интеллекта, а в том, кто ее продвинет.

Один из бывших сотрудников IBM говорит, что компания может стать жертвой собственного маркетингового успеха — нереалистичные ожидания, которые она предъявляет, затмевают реальные достижения.

«IBM должна прекратить попытки вылечить рак», — сказал Питер Грейлих, бывший бренд-менеджер IBM, написавший несколько книг об истории IBM и современных проблемах.«Они отключили маркетинговую машину, не контролируя, как создавать и конструировать продукт».

Грейлих сказал, что IBM необходимо вкладывать больше денег в Watson и нанимать больше людей, чтобы добиться успеха. По его словам, в 1960-х годах IBM тратила примерно в 11,5 раза больше своих годовых доходов на разработку своего мэйнфрейма — направления деятельности, которое до сих пор составляет большую часть ее прибыльности.

Если бы компания сделала эквивалентные инвестиции в Watson, ей пришлось бы потратить 137 миллиардов долларов. «Единственное, на что он потратил так много денег, — это обратный выкуп акций», — сказал Грейлих.

IBM заявила, что создала рынок искусственного интеллекта и довольна темпами роста Watson, отметив, что он и другие новые бизнес-подразделения выросли более чем на 20 миллиардов долларов за последние три года. «Facebook и Amazon потребовалось более 13 лет, чтобы вырасти на 20 миллиардов долларов», — говорится в заявлении компании.

Со времен «Jeopardy!» Уотсона На демонстрации в 2011 году сотни компаний начали разрабатывать продукты для здравоохранения с использованием искусственного интеллекта. В их число входят бесчисленные стартапы, но IBM также сталкивается с жесткой конкуренцией со стороны отраслевых гигантов, таких как Amazon, Microsoft, Google и подразделение Optum UnitedHealth Group.

DeepMind от Google, например, недавно продемонстрировал собственное игровое мастерство, используя свою программу AlphaGo, чтобы победить чемпиона мира по го, китайской настольной игре, которой уже 3000 лет.

DeepMind работает с больницами в Лондоне, где он учится выявлять заболевания глаз и ускорять процесс целенаправленного лечения рака головы и шеи, хотя и столкнулся с проблемами конфиденциальности.

Тем временем Amazon открыла медицинскую лабораторию, где изучает возможности извлечения данных из электронных медицинских карт и, возможно, создания виртуального помощника врача.

В недавнем отчете финансовой компании Jefferies говорится, что IBM быстро уступает позиции конкурентам. «IBM, похоже, проигрывает в войне за таланты в области искусственного интеллекта и, вероятно, увидит рост конкуренции», — заключила компания.

В отчете говорится, что потенциальные клиенты отказываются от системы из-за значительных затрат на консультации, связанных с ее внедрением, хотя это и не относится к продуктам здравоохранения Watson. Он также отметил, что у Amazon в 10 раз больше вакансий, чем у IBM, которая недавно не обновила небольшое количество подрядчиков, которые работали на компанию после приобретения Truven, компании, которую она купила за 2 доллара.6 миллиардов в прошлом году, чтобы получить доступ к 100 миллионам историй болезни.

В своем заявлении IBM заявила, что контракты рабочих закончились и что она продолжает активно нанимать сотрудников в Кембриджском, штат Массачусетс, штат Массачусетс, в Watson Health и других подразделениях, с более чем 5000 вакансий в США.

Но перспективы Watson for Oncology непростые, говорят те, кто работал с ним ближе всего. Крис, ведущий тренер в Memorial Sloan Kettering, сказал, что система может улучшить лечение и обеспечить квалифицированное лечение большему количеству пациентов.Но, как студент-медик, Уотсон только учится действовать в реальном мире.

«Никто не хочет этого слышать, — сказал Крис. «Все, что они хотят услышать, это то, что Ватсон — это ответ. И у него всегда есть правильный ответ, и вы его сразу получите, и это будет дешевле. Но, как и все остальное, это что-то человеческое «.

Компьютерные пионеры — Томас Дж. Уотсон, старший

Родился 17 февраля 1874 г. в Кэмпбелле, штат Нью-Йорк; умер в 1956 г .; возвышающаяся фигура, удлиняющейся тенью которой была IBM, которую он нехотя разрешил перетаскивать с перфокарт на компьютер, — создатель девиза IBM «Думай».»

Образование: Аддисон Академия, Нью-Йорк;
Школа торговли, Эльмира, Нью-Йорк

Профессиональный опыт: продавца пианино и швейных машин, Painted Post, Нью-Йорк, 1892-1896; продавец генеральному менеджеру по продажам, National Cash Register (NCR) Corp., Дейтон, Огайо, 1896-1914; от генерального директора до главного исполнительного директора Computing-Tabulating-Recording Corp., 1914-1924; главный исполнительный директор президента IBM Corp., 1924–1956.

Томас Дж.Уотсон-старший — одна из тех фигур в истории вычислительной техники, чей вклад никоим образом не является технологическим, но без которого технологи не смогли бы продолжить работу. После своего довольно спорного пребывания на посту генерального менеджера в National Cash Register Corp. и последующего роста IBM из Computing-Tabulating-Recording Corporation, Уотсон подготовил почву для внедрения компьютеров в корпорации.

Первым шагом было создание калькулятора Harvard Mark I, разработанного Говардом Эйкеном.IBM была выбрана в качестве «генерального подрядчика», но ей также пришлось предоставить знания и опыт из своего бизнеса по обработке карт и единичной записи, чтобы дополнить идеи Айкена и завершить проект. На церемонии открытия Эйкен пренебрежительно отозвался о вкладе Ватсона и IBM, и между двумя мужчинами возник разрыв, который никогда не был устранен.

Хотя Колумбийский университет оказал влияние на продвижение механических вычислительных систем в Университете Т.Дж. Watson Astronomical Computing Bureau, IBM никогда не использовала этот опыт для перехода в компьютерный бизнес.Впоследствии IBM сконструировала машину с электронным компьютером с избирательной последовательностью (SSEC), установила ее в своей штаб-квартире на Мэдисон-авеню, Нью-Йорк, и открыла сервисное бюро для предоставления вычислительных услуг населению. Корейская война дала импульс, позволивший IBM продемонстрировать свою националистическую гордость, предложив создать «Калькулятор обороны» для нужд войны. Эта машина, позже обозначенная как машина Тип 701, стала первой из двух основных серий мэйнфреймов, которые сыграли ключевую роль в ее успехе.

Уотсон-старший был отмечен как человек, который не хотел уходить из бизнеса, который приносил ему хорошую услугу на протяжении почти 40 лет, и поручил корпорации создать электронные компьютеры. К тому времени, когда у него появилась эта возможность, Уотсон-старший все больше и больше полагался на суждения и советы своего старшего сына при принятии решений. Но все было готово, линия преемственности была установлена, и технология была готова. Watson способствовал созданию среды, в которой коммерциализация и маркетинг компьютеров представляли собой прибыльное предприятие.На протяжении всей своей карьеры Уотсон извлекал выгоду из «игры ожидания», хотя он редко был первым, кто представил новый продукт, но мог опираться на опыт других. Он сделал это с помощью компьютера; его сын сделал это с System / 360; компания сделала это с помощью персонального компьютера.

ПРЕДЛОЖЕНИЕ

«Я думаю, что на мировом рынке существует около пяти компьютеров». (Attr. [1943] — вероятно, апокриф)

БИБЛИОГРАФИЯ

Биографический

Херд, Катберт, «Ранние компьютеры IBM: отредактированное свидетельство», Ann. Hist. Комп. , т. 3. № 1, 1981, стр. 163–182.

Слейтер, Роберт, Портреты в кремнии , MIT Press, Кембридж, Массачусетс, 1987.

Уотсон-младший, Томас Дж. И Питер Петре, Отец, сын и компания , Bantam Books, Нью-Йорк, 1990.

ОБНОВЛЕНИЯ

Добавлен портрет (MRW, 2013)

PDF версия

Оригинальное содержание Авторские права © 1995 Институт инженеров по электротехнике и электронике Inc.
Новое содержимое Авторские права © 2013-2021 Компьютерного общества IEEE и Института инженеров по электротехнике и электронике, Inc.
Все права защищены. Этот материал не может быть воспроизведен или распространен без письменного разрешения правообладателя.

компьютерных пионеров — Томас Дж. Уотсон младший

Родился 8 января 1914 года в Дейтоне, штат Огайо; умер 31 декабря 1993 г ​​.; Президент IBM, который привел фирму своего отца к полному господству в компьютерном мире и индустрии.

Образование: бакалавр, Брауновский университет, 1937 г.

Профессиональный опыт: Корпорация IBM: прошел путь от стажера до президента, 1937–1973; Подполковник авиакорпуса армии США, 1940-1946; Посол США в Советском Союзе, 1979-1988 гг.

награды и награды: награда «Аплодисменты», отдел продаж в Нью-Йорке; Премия делового администрирования Института Дрекселя; Премия К. Уолтера Николса Нью-Йоркского университета; Премия Прометей — высшая награда в области производства электротехники; Премия капитана Роберта Доллара Национального совета внешней торговли; Saturday Review Премия «Бизнесмен года»; Премия «Человек в области менеджмента» колледжа Пейс; Серебряное перо, American Business Press.

Уотсон-младший родился в то время, когда его отец был менеджером по продажам в Национальной кассовой корпорации, но к тому времени, когда он окончил университет Брауна, его отец надеялся, что однажды он возглавит IBM. Но этого пришлось подождать до окончания Второй мировой войны. В конце 1940-х годов Уотсон-младший пришел к убеждению, что IBM следует заняться производством и маркетингом компьютеров, но ему пришлось убедить своего отца в эффективности этого шага. Вовлеченность IBM в бизнес по обработке карт и единичной звукозаписи была сильной, а Уотсон-старший., не хотел отказываться от этой силы, чтобы инвестировать в предприятие, которое он считал не только рискованным, но и с гораздо более ограниченным рынком.

IBM принимала участие в создании компьютера Harvard Mark I, который они назвали «Калькулятор с автоматическим управлением последовательностью» или ASCC. Однако нежелание Говарда Эйкена делиться центром внимания привело IBM к созданию SSEC в качестве демонстрационного «суперкомпьютера».

Однако именно начало Корейской войны побудило IBM предложить создать Defense Calculator, решение, которое привело к разработке производственной линии машин, начиная с серии 700.В 1952 году Уотсон-младший занял пост президента корпорации и начал укреплять позиции IBM в компьютерной сфере. К тому времени, когда в 1956 году умер его отец, он также внес изменения в руководство компании, наделяя менеджеров и руководителей большей властью и ответственностью. В это время он согласился подписать указ о согласии с правительством США, тем самым ограничив почти монопольное владение IBM над индустрией обработки карт и компенсировав возможность антимонопольного судебного разбирательства.К тому времени, однако, часть бизнеса компании, связанная с процессингом карточек, была быстро заменена компьютерным бизнесом. В 1913 году его отец был уволен за отказ подписать аналогичное соглашение о деловой практике NCR.

Уотсон-младший оставался президентом IBM до тех пор, пока не взял на себя обязательство создавать машины System / 360, на основе которых IBM разрабатывала почти все системы мэйнфреймов в течение 30 лет. Проработав 10 лет в качестве председателя совета директоров до 1971 года, он продолжал занимать пост председателя исполнительного комитета корпорации до 1979 года, когда годовой объем продаж IBM достиг 23 миллиардов долларов.

Выйдя на пенсию в 1979 году, Уотсон-младший принял назначение президента Картера на должность посла в Советском Союзе. Он проработал оставшуюся часть президентского срока Картера и продолжал занимать эту должность при президенте Рейгане.

БИБЛИОГРАФИЯ

Биографический

Херд, Катберт, «Ранние компьютеры IBM: отредактированное свидетельство», Ann. Hist. Комп. , т. 3. № 1, 1981, стр. 163–182.

Важные публикации

Уотсон-младший, Томас Дж. И Питер Петре, Отец, сын и компания, Bantam Books, Нью-Йорк, 1990.

ОБНОВЛЕНИЯ

Добавлен портрет (MRW, 2013)

PDF версия

Оригинальное содержание Авторские права © 1995 Институт инженеров по электротехнике и электронике, Inc.
Новое содержимое Авторские права © 2013-2021 Компьютерного общества IEEE и Института инженеров по электротехнике и электронике, Inc.
Все права защищены.Этот материал не может быть воспроизведен или распространен без письменного разрешения правообладателя.

Как суперкомпьютер Watson победил чемпиона Jeopardy Кена Дженнингса?

Кен Дженнингс (слева) сталкивается с суперкомпьютером Уотсоном (в центре) и его товарищем по Jeopardy Брэдом Раттером (справа).

Возможно, вы знаете Кена Дженнингса по имени, возможно, вы просто знаете его как «того парня с победной серией на Jeopardy ». В 2004 году этот энтузиаст викторины выиграл невероятные 74 раза подряд на Jeopardy , установив рекорд самого выигрышного участника классического игрового шоу и зафиксировав мировой рекорд Гиннеса за «наибольшее количество денег, выигранных на игровом шоу».”

Кен Дженнингс: Уотсон, Jeopardy и я, устаревший всезнайка

В сегодняшнем выступлении он рассказывает, как в раннем детстве стал одержим пустяками.

«Я помню, как смог сыграть в« Trivial Pursuit »против моих родителей и остаться в одиночестве», — говорит Дженнингс в своем выступлении на TEDxSeattleU. «Есть странное чувство мастерства, которое возникает, когда ты знаешь… Факты о Битлз, о которых отец не знал. Вы думаете: «Ага. Знание — это сила ».

Однако в 2011 году наследие Дженнинга изменилось, когда он согласился на матч против суперкомпьютера IBM Watson.

«Я был вполне уверен, что выиграю», — говорит Дженнингс о своих чувствах перед матчем. «Я прошел несколько курсов по искусственному интеллекту и знал, что не существует компьютеров, которые могли бы делать то, что вам нужно, чтобы выиграть в Jeopardy . Люди не понимают, насколько сложно написать такую ​​программу, которая может прочитать подсказку на естественном языке, таком как английский — понять каламбуры, отвлекающие маневры, раскрыть только смысл подсказки … Я подумал: «Да Я приду уничтожу компьютер.’”

Но это не совсем то, что произошло. Чтобы услышать, как этот матч проиграл (что интересно, Дженнингс сказал, что в нем была энергия, больше похожая на баскетбольный матч, чем на игровое шоу), и какие важные уроки Дженнингс извлек из этого о состоянии знаний, посмотрите этот веселый разговор.

Вскоре после схватки Дженнингса и Уотсона в 2011 году TED организовал группу экспертов и инсайдеров IBM, посвященную суперкомпьютеру и его победе в Jeopardy . Ниже см. Обсуждение игры Final Jeopardy: Man vs.Автор машины Стивен Бейкер, главный исследователь Ватсона доктор Дэвид Ферруччи, сотрудник IBM Керри Холли и профессор Колумбийского университета Герберт Чейз.

Так каково было проиграть Ватсону? Дженнингс разделяет это выступление.

«Я чувствовал себя устаревшим», — признается он. «Я чувствовал себя рабочим фабрики в Детройте в 80-х, видя робота, который теперь мог выполнять свою работу на сборочной линии. Я чувствовал, что «Конкурсант викторины» теперь был первой работой, которая устарела при этом новом режиме мышления компьютеров.”

Самый мощный компьютер IBM в истории затмевает Ватсона

Председатель, президент и главный исполнительный директор IBM Джинни Рометти выступает с основным докладом на выставке CES 2016 в Венецианском Лас-Вегасе 6 января 2016 года в Лас-Вегасе, штат Невада.

Итан Миллер | Getty Images

IBM заявила, что успешно протестировала два своих самых мощных квантовых компьютера за всю историю, в которых вычислительная мощность обоих значительно превышает ее знаменитую инфраструктуру Watson.

Благодаря более гибкому способу хранения данных квантовый компьютер обрабатывает данные быстрее и потребляет гораздо меньше энергии, чем классический компьютер.

Вычислительная мощность квантового компьютера измеряется в «кубитах», и IBM заявляет, что скоро у них появятся компьютеры, которые в десять раз мощнее, чем их машины, используемые сегодня.

«Объявленные сегодня значительные инженерные усовершенствования позволят IBM масштабировать будущие процессоры, включив в них 50 или более кубитов, и продемонстрировать вычислительные возможности, выходящие за рамки сегодняшних классических вычислительных систем, — сказал Арвинд Кришна, старший вице-президент и директор IBM Research and Hybrid Cloud. в пресс-релизе в среду

Кришна добавил, что, хотя технологии, которые в настоящее время работают на классических компьютерах, таких как «Ватсон», могут помочь найти закономерности и идеи, скрытые в данных, квантовые компьютеры могут предоставить решения проблем, в которых из-за нехватки данных закономерности Не может быть найдено.

«Эти мощные обновления наших квантовых систем, предоставляемые через IBM Cloud, позволяют нам представить новые приложения и новые рубежи для открытий, которые практически недостижимы с использованием одних лишь классических компьютеров», — добавил он.

Компания заявила, что будущие приложения для квантовых компьютеров могут включать в себя решения для комплексного финансового моделирования, логистики, химии, медицины, искусственного интеллекта и облачной безопасности.

Участники посещают выставку Watson на ежегодном собрании акционеров Berkshire Hathaway 2015 года в Омахе, штат Небраска, 2 мая 2015 года.

Лейси О’Тул | CNBC

IBM впервые открыла открытый доступ к своим квантовым процессорам год назад в качестве ресурса для университетских аудиторий и для помощи научному сообществу.

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *