Kender Watson svaret på IBMs elendighed?

Da billige cloud computing-tjenester udhuler IBMs traditionelle hardwareforretning med alarmerende hastighed, står virksomheden over for en usikker fremtid. Hvis bare der var en eller anden smart maskine, den kunne henvende sig til for at få råd.

En videnskabsmand fra det spanske olieselskab, Repsol, og en IBM-forsker bruger et visualiseringsværktøj, der er udviklet i IBM's Cognitive Environments-laboratorium med base i Yorktown, New York.

Det er passende nok, hvad en stor del af IBMs forskningsafdeling forsøger at skabe, ved at bygge videre på den forskningsindsats, der førte til Watson, computeren, der vandt i spilshowet Fare! i 2011. Håbet er, at denne indsats vil føre til software og hardware, der kan besvare komplekse spørgsmål ved at kigge gennem enorme mængder information, der indeholder subtile og forskellige spor.

Vi satser milliarder af dollars, og en tredjedel af denne division arbejder nu på det, John Kelly , direktør for IBM Research, sagde om kognitiv databehandling, et udtryk, som virksomheden bruger til at henvise til kunstig intelligens-teknikker relateret til Watson.

Indsatsen ser højere ud fra dag til dag. IBM har leveret en række skuffende kvartaler og annoncerede for nylig, at det ville kræve et hit på flere milliarder dollar for at aflaste sin kæmpende chipforretning.

Virksomhedens store forskningsafdeling er allerede en stor del af turnaround-planen. Tidligere i år blev divisionen reorganiseret for at øge indsatsen i forbindelse med kognitiv databehandling. Fremstødet begyndte med udviklingen af ​​den originale Watson, men er udvidet til at omfatte andre områder inden for software- og hardwareforskning, der har til formål at hjælpe maskiner med at give nyttig indsigt fra enorme mængder ofte rodet data. Forskningsindsatsen spænder vidt og omfatter software, der kan foreslå nye opskrifter ved at analysere tusindvis af ingredienser og populære måltider, og elektroniske komponenter, kendt som neurosynaptiske chips, der har funktioner, der er modelleret efter biologiske hjerners virkemåde og er mere effektive til at behandle sensorisk information.

Da han talte ved en begivenhed afholdt i IBM's Thomas J. Watson Research Center i Yorktown Heights, New York, i sidste uge, sagde Kelly, at andre dele af virksomhedens forskningsafdeling er ved at blive omorganiseret for at øge dette fokus. Nogle materialer og hardwareforskning er enten blevet reduceret eller omplaceret for at understøtte den kognitive computerindsats. Den underliggende fysik, materialer og enheder til at drive denne næste generation af [kognitive] systemer er af stor interesse for os, sagde Kelly.

Men spørgsmål-og-svar-softwaren, der stammer fra den originale Watson og kører på konventionel computerhardware, forbliver midtpunktet i IBMs kognitive korstog. Det er også nøglen til dens udviklende forretningsplan.

Håbet er, at teknologien vil være i stand til at besvare mere komplicerede spørgsmål inden for alle mulige industrier, herunder sundhedspleje, finansielle investeringer og oliefund; og at det vil hjælpe IBM med at opbygge en lukrativ ny computerdrevet konsulentvirksomhed. På M.D. Anderson Cancer Center i Houston hjælper en version af Watson læger med at udvikle behandlingsregimer ud fra en patients symptomer baseret på en analyse af tusindvis af sider med medicinske papirer og lægenotater.

Der er god grund for IBMs ledelse til at håbe, at teknologien kan give gnisten til dens genopfindelse. Watson demonstrerede en hidtil uset evne til at finde svar på meget vanskelige menneskelige spørgsmål i enorme mængder af data om alt fra 1960'ernes popmusik til obskure arvelige lidelser. Samtidig er der en voksende tro på, at maskinlæringsteknikker kan være en effektiv måde at udvinde den stigende tidevand af big data på, hvor virksomheder, herunder Google, Facebook og Amazon, udvikler deres egne metoder til at jage gennem enorme mængder data for nyttig indsigt.

Alligevel er Watson stadig et igangværende arbejde. Nogle virksomheder og forskere, der tester Watson-systemer, har rapporteret om vanskeligheder med at tilpasse teknologien til at fungere med deres datasæt. IBMs administrerende direktør, Virginia Rometty, sagde i oktober sidste år, at hun forventer, at Watson vil indbringe 10 milliarder dollars i årlig omsætning om 10 år, selvom det tal dengang lå på omkring 100 millioner dollars.

Det tager ikke fart så hurtigt, som de gerne vil, siger Robert Austin , professor i ledelse ved Copenhagen Business School, som har studeret IBMs strategi gennem årene. Dette er et af de områder, hvor det at gøre demoer til reel forretningsværdi afhænger af djævle i detaljerne. Jeg tror, ​​der er en fed ny verden på vej, men ikke så hurtigt, som nogle mennesker tror.

Af nødvendighed eller oprigtig tro på teknologiens potentiale bevæger IBM sig aggressivt for at kommercialisere teknologien. I sidste uge annoncerede selskabet, at det havde slået sig sammen med Twitter og det kinesiske sociale netværk Tencent for at tilbyde en tjeneste, der vil forsøge at finde nyttig indsigt fra strømmen af ​​beskeder, der sendes gennem disse tjenester hver dag. Ved at bruge teknologien kan en virksomhed, der sælger køkkenudstyr, f.eks. lære om et muligt problem med et af dets produkter fra kommentarer fra restaurantgæster.

IBM har også brug for softwareudviklere til at omfavne deres vision og bygge tjenester og apps, der bruger deres kognitive computerteknologi. I maj i år annoncerede det, at syv universiteter ville tilbyde datalogi-undervisning med Watson-teknologi. Og i sidste måned afslørede IBM en liste over partnere, der har udviklet applikationer ved at benytte applikationsprogrammeringsgrænseflader, der tilgår versioner af Watson, der kører i skyen.

IBMs indsats for at kommercialisere sine kognitive computerforskningsprogrammer kan i sidste ende forme de resultater, der opnås inden for dets forskningslaboratorier.

Jeg beundrer meget slutmålet, sagde Boris Katz , professor i datalogi ved MIT og medlem af det oprindelige Watson-hold, der taler ved Yorktown-begivenheden. Men han tilføjede, at forretningspres kunne tilskynde IBM's forskere til at bevæge sig hurtigere, end de ønsker. Hvis ledelsen er tålmodig, vil de virkelig nå langt, sagde han.

skjule