211service.com
Jeg tager 'Massively Parallel' for $1.000, Alex
To år efter IBM annoncerede, at de arbejdede på et computerprogram, der ville konkurrere på tv'er Fare , er begivenheden indstillet til at blive sendt over tre dage næste måned . IBMs program, Watson, vil have to kampe mod de bedste spillere, som gameshowet nogensinde har haft, Ken Jennings og Brad Rutter, hvor den bedste spiller får $1 million (IBM ville donere sine gevinster til velgørenhed). Det burde give et underholdende skuespil, men det er ikke klart, hvor meningsfuld Watsons præstation ville være.
Sættet af Fare .
IBM ønsker at vise, at det dramatisk har fremskreden tilstanden af maskinintelligens siden 1997, hvor dens Deep Blue-computer slog skakstormester Garry Kasparov. I modsætning til at spille skak, at konkurrere på Fare kræver en maskine til at forstå sprogets nuancer, hvilket er et af de sværeste problemer inden for computere. Watson-systemet vil ikke være forbundet til internettet - det bliver nødt til at analysere information, det allerede er blevet fodret med, og vurdere dets tillidsniveau for, om det har fundet det rigtige svar. (Watson vil heller ikke lytte til, at Alex Trebek læser svarene, som Fare spillere kommer med spørgsmål; disse vil blive indtastet i programmet som tekst. For lidt indsigt i, hvordan Watson sorterer gennem mulige svar, kan du prøve denne interaktive demonstration fra New York Times .)
Michael Littman , en maskinlæringsforsker ved Rutgers University, siger, at selvom Watson ikke vinder kampen, kommer han blot tæt på mennesket. Fare champions ville være en imponerende præstation, for indtil nu har computere kun overgået mennesker i lukkede spil, der kan reduceres til logiske valg, som skak og backgammon. Maskiner er ikke kommet tæt på at matche menneskelige færdigheder i åben-verden-spil og gåder såsom krydsord, siger Littman. IBM siger, at dette vil have reel værdi - at Watson besidder en sådan sproglig og beregningsmæssig dygtighed, at det sandsynligvis vil føre til nyttige værktøjer inden for en lang række områder. For eksempel, siger virksomheden, kan det blive grundlaget for motorer til at besvare spørgsmål inden for medicin, kundeservice og rejseapplikationer. Det har længe været et mål for forskning i kunstig intelligens: at skabe systemer, der ikke er skøre eller kun gode i snævre områder.
Så igen, at svare Fare spørgsmål godt er i sig selv et specifikt område. Det gør brug af ordspil og andre former for ordspil på en måde, som andre applikationer ikke gør. Jeg har kigget lidt på dette arbejde, og det ser ud til at være en interessant samling af specielle metoder designet til Fare spørgsmål, som har tendens til at falde ind under en af et ret lille sæt kategorier, siger Stuart Russell , en AI-forsker ved University of California, Berkeley. Jeg ønsker ikke at minimere den indsats, det tog at få det til at fungere, men jeg er ikke sikker på, at det repræsenterer et væsentligt fremskridt for AI, fordi teknikkerne ikke ser ud til at generalisere let til andre former for naturlig sprogforståelse. Med andre ord, siger Doug Lenat , der står i spidsen for Cycorp – en virksomhed, der har arbejdet på at tilføre AI-software med sund fornuft ræsonnementfærdigheder – selvom Watsons evne til at forstå grammatik og finesser af betydning er værdifuld, for at få succes uden for Fare det ville skulle læres nye sæt regler for hver ansøgning. Du kunne gøre noget lignende for andre domæner, men ligesom tidligere, jo snævrere domænet er, jo mere succes får du med det, siger Lenat. Dette er mere en fejring af den nuværende state of the art, som naturlig sprogbehandling har opnået, snarere end et fremskridt i denne state of the art.
Nogle forskere har svært ved at vurdere Watson, fordi IBM ikke har afsløret meget af datalogien bag. Marvin Minsky , en MIT-professor og AI-pioner, siger, at han ikke mener, det ville være rigtigt at kommentere projektet, før IBM udsender en teknisk rapport om systemet, hvordan det fungerer, og hvad er dets resultater. Indsigt kan komme fra at se showet, især når Watson tager fejl: dets forkerte svar viser sig at give fingerpeg om programmets metoder.
Lenat siger, at han vil se på; han planlægger at holde en visningsfest i sit firma. For selvom Watson ikke nødvendigvis repræsenterer et gennembrud for AI, vil den opmærksomhed, det får, være positiv for feltet, siger han. Det er 2011-analogen af, hvad Deep Blue gjorde i skak, siger Lenat. Det vil fange menneskets fantasi.