Ibm обновила watson

Watson: искусственный интеллект IBM пять лет спустя

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.

Обратите внимание

Используя Watson для синтеза огромных сумм данных и создания основанных на фактических данных гипотез, появилась надежда, что система поможет врачам и студентам более точно диагностировать заболевание и выбирать лучшие планы лечения для пациентов.

С тех пор прошло четыре года. Как мы знаем, искусственный интеллект должен учиться быстро. Что изменилось для Watson с тех пор?

Долгая дорога доктора Ватсона

Под капотом Watson всегда был (и остается) программным продуктом DeepQA.

Если простыми словами, DeepQA — это сложная архитектура программного обеспечения, которая анализирует, размышляет и отвечает на контент, который скармливают Watson.

В 2012 году система работала на 80-терафлопсовом компьютере — машине, способной производить 80 000 000 000 000 операций в секунду — расположенном в Йорктаун Хайтсе, штат Нью-Йорк, с серверами в небольшой комнатке.

IBM считала, что Watson может стать «сверхспособной Siri для бизнеса», и он стал. Сегодня он обозначен как когнитивный компьютер для бизнеса. Или, если точнее, «платформа для когнитивного бизнеса».

Вот чем стал Watson: платформой.

Как и обещалось, Watson 2012 года получил мощное обновление. Он уменьшился в размерах, от большой спальни до четырех коробок из-под пиццы, и теперь доступен в облаке на планшете и смартфоне. Система на 240% продуктивнее своего предшественника и может обрабатывать 28 типов (или модулей) данных, по сравнению с 5, которые были раньше.

В 2013 году IBM открыла исходный код API Watson и теперь предлагает IBM Bluemix, комплексную облачную платформу для сторонних разработчиков для создания и запуска приложений на основе внушительных вычислительных возможностей Watson.

Но один из самых больших шагов, которые проделал Watson к своему нынешнему состоянию, произошел в 2014 году, когда IBM инвестировала 1 миллиард долларов в IBM Watson Group, большой отдел, посвященный работе Watson, на 2000 сотрудников.

В этот момент «доктор Ватсон» вышел из яслей стартапа и стал чувствовать себя значительно увереннее. В некотором смысле он стал «как IMB в каждом аспекте».

Важно

Перенесемся в 2016 год: сегодня Watson предлагает больше корпоративных сервисов и решений, чем могло бы уместиться в этой статье, — советник по финансам, автоматизированный представитель по обслуживанию клиентов, поисков — что бы вы ни назвали, Watson это умеет, скорее всего.

По мере развития технологии, стоящей за суперкомпьютером 2012 года, развивалось и позиционирование IBM Watson. И в большей степени это позиционирование касалось медицины.

Встречайте доктора Ватсона

Сегодня задачи Watson в сфере здравоохранения определяет новый отдел под названием Watson Health. Это был стратегический шаг, поскольку со времен подключения Кливлендской клиники в 2012 году с Watson завязалось много похожих партнеров.

В 2014 году, например, IBM анонсировала, что онкологи могут использовать Watson для сбора геномических и медицинских данных и разработки более персонализированного лечения.

Watson мог, наконец, позволить онкологам «загружать отпечаток ДНК опухоли пациента, который покажет, какие гены мутировали; и Watson может просеивать тысячи мутаций и определять, какие из них вызвали опухоль, после чего настраивать точную схему лечения».

Не так давно Университет Токио использовал Watson для постановки правильного диагноза 60-летнего пациента с лейкемией за счет сопоставления генетических данных миллионов исследовательских работ на тему рака. Это впечатляющий пример, но пока сложно говорить о похожем применении в каждой сфере медицины.

Хотя IBM удвоила силу Watson и добилась определенного успеха, сделать его практическим во всех смыслах этого слова еще только предстоит. В прошлом году Брэндон Кейм из IEEE Spectrum изложил несколько верных причин, почему «доктору Ватсону» еще только предстоит стать настоящим доктором.

Сложные проблемы в системе здравоохранения вроде качества данных также мешают Watson. Электронные медицинские данные часто заполняются с ошибками и изначально оцифровываются для хранения, а не для поиска в них данных. Наконец, обучение Watson представляет собой изнурительный процесс, особенно потому, что дело касается человеческих жизней.

Поиск быстрых ответов на проблемы пациентов имеет мало чего общего с игрой. Watson придется научиться думать, как хороший врач. То есть ему придется находить правильные фрагменты данных, взвешивать доказательства и делать точные выводы.

Чтобы Watson продолжал прогрессировать, ему также придется идти в ногу с современными достижениями в области ИИ. Самым большим изменением с 2012 года стал рост глубокого обучения — метода ИИ, при котором программа самообучается, используя огромные наборы помеченных данных.

Источник: https://Hi-News.ru/medicina/watson-iskusstvennyj-intellekt-ibm-pyat-let-spustya.html

IBM выпустила обновленную версию сервиса Watson Discovery Advisor

IBM сегодня выпустила обновленную версию ее сервиса анализа данных Watson Discovery Advisor. В заявлении корпорации говорится, что новинка способна «отвечать на ваши вопросы, до того, как вы их зададите». Обновленная версия сервиса способна логически анализировать данные.

«Сервис предоставит вам данные, о которых вы еще не успели спросить. Он сам анализирует и выявляет слои информации, а также новые тренды», – говорит Стив Голд, вице-президент IBM Watson Platform.

По его словам, многие отрасли выиграют от использования сервиса, в особенности те, что собирают большие объемы данных, требующих анализа, такие как финансы, страхование, медицина. «Для себя мы недавно выявили большой интерес в отрасли к подобного рода решениям.

Многие отрасли по-прежнему применяют традиционные подходы, требующие больших затрат времени и сил на анализ информации и выявление результирующих данных», – говорит он.

Новый сервис ориентирован на локальную или удаленную работу с суперкомпьютером IBM Watson, так как он задействует когнитивные возможности машины. Программа полагается на анализ естественных языков и неструктурированных данных, а также на формулировку результата на основе данных из множества источников.

Совет

С продуктовой точки зрения, Watson Discovery Advisor — это коммерческий сервис, но публично IBM не публикует расценки на него. В компании говорят, что он полагается в работе на ряд вспомогательных приложений, которые также включаются в стоимость пакета.

Watson Discovery Advisor использует ряд традиционных техник для доставки результатов, но применяет и инновационные подходы, такие как анализ естественных языков, машинное обучение, генерация гипотез и другие.

С технической точки зрения, сервис работает по аналогии с мозгом человека: здесь генерируются так называемые точки интереса и точки связей, которые эмулируют нейроны и синапсы головного мозга. Также программа способна отсеивать «шумовую информацию», чтобы вычленить смысл.

Согласно заявлению IBM, новая версия продукта работает примерно на 240% быстрее прежней.

В пресс-релизе IBM говорится, что продукт уже используют такие компании, как Johnson&Johnson, Sanofi и другие.

Специалисты научно-исследовательского центра NASA выдвинули еще одну версию возможного попадания в землю крупного астероида.

Информацию о приближении астероида к земле разместили в разделе сайта компании.

По предварительным данным, – полученным со спутника, – сейчас отчетливо просматривается тенденция к сближению астероида с нашей планетой. Если эти данные подтвердятся, конец света наступит раньше

Несмотря на то, что гибридные автомобили призваны стать более экологичной альтернативой обычным машинам, они все еще зависят от прожорливого двигателя внутреннего сгорания, который был изобретен еще 100 лет назад. Исследователи из Мичиганского университета создали прототип бензинового двигателя, в котором отсутствуют трансмиссия

Источник: http://GlobalScience.ru/article/read/24754/

IBM Watson Discovery Advisor даст ответ раньше, чем получит вопрос

Компания IBM обновила свой сервис Watson Discovery Advisor для анализа данных, который теперь может отвечать на вопросы пользователя еще до того, как он их задаст. Обновленная версия Watson Discovery Advisor также обеспечивает 240%-ный прирост производительности работы.

Обновленная служба Watson Discovery Advisor способна проверять массив данных и выявлять тренды, взаимосвязи и другие важные для исследователей параметры. Сервис снабжает пользователя «указателями», когда он не знает, какой вопрос задать, и желает обнаружить новые закономерности в существующих данных.

Решение Watson Discovery Advisor может быть полезным во многих областях исследований, особенно тех, где накапливаются большие объемы информации, которые требуется анализировать, например в юриспруденции, медицине и финансах.

Подразделение IBM Research разработало службу Watson, чтобы она посоревновалась с людьми в телевизионной викторине Jeopardy (аналог «Своей игры»). Программа использовала обработку и аналитику естественного языка, а также многочисленные источники структурированной и неструктурированной информации для формулирования ответов на вопросы викторины.

Благодаря слиянию контента и контекста Watson не программируется, а учится. Поэтому программа не содержит ограничений, свойственных обычным системам, которые основываются на правилах. Watson Discovery Advisor – это коммерческий вариант Watson, интегрирующий некоторые возможности этого продукта, такие как облачный сервис анализа данных.

Для представления результатов Watson Discovery Advisor использует ряд вычислительных методов, включая обработку естественного языка, машинное обучение и генерацию гипотез, в которой гипотеза создается и оценивается при помощи различных аналитических способов. Функция обнаружения ищет точки взаимодействия и соединения, выявляет релевантность атрибутов и действий и передает найденную информацию исследователю.

Сервисом Watson Discovery Advisor пользуются международная корпорация Johnson & Johnson, фармацевтическая компания Sanofi, Бейлорский колледж медицины и многие другие организации в сфере здравоохранения.

Например, Johnson & Johnson и Sanofi задействовали сервис для анализа результатов сравнения эффективности препаратов различных типов.

Обратите внимание

А Бейлорский колледж медицины благодаря Watson смог обработать около 23 млн медицинских научных работ, чтобы найти как можно больше информации об опухолевом белке p53, подавляющем образование злокачественных клеток.

Страница продуктов компании IBM: http://store.softline.ru/ibm.

Получить консультацию по покупке и лицензированию вам поможет Кристина Щербакова (e-mail: Kristina.Scherbakova@softline.ru, тел.: +7(495) 232-0060 доб. 3124), по обучению в Учебном центре Softline – Анастасия Окружнова (e-mail: Anastasiya.Okruzhnova@softline.ru, тел.: +7 (495) 232-0023 доб. 1805).

Источник: https://softline.ru/about/news/22017

Introducing IBM Watson Studio

Professionals are putting AI to work to turn our most valuable resource — data — into new ways of doing business.

With AI, we are no longer wrestling with data, but using it to recommend with confidence, accelerate research and discovery, and enrich interactions with customers on their terms.

The purpose of AI systems is to augment human intelligence, and today, we are excited to announce the next step on our journey to make AI more accessible for everybody with IBM Watson Studio.

Watson Studio accelerates the machine and deep learning workflows required to infuse AI into your business to drive innovation.

It provides a suite of tools for data scientists, application developers and subject matter experts, allowing them to collaboratively connect to data, wrangle that data and use it to build, train and deploy models at scale.

Successful AI projects require a combination of algorithms + data + team, and a very powerful compute infrastructure.

Until today, there was a gap between data experts and domain experts. Only highly technical professionals in IT could organize and make sense of the vast amounts of data.

Важно

The result was AI that fell short in its promise to augment people’s expertise.

Watson Studio closes the gap with a unified experience to create new insights from knowledge contained in the data. Watson Studio enables multidisciplinary teams across the organization to collaborate. We are convinced, after working with clients around the world, that rich collaboration is key unlocking the full potential of AI.

In Watson Studio, we provide a choice of tools for the full AI lifecycle including best of-breed open source and IBM tools.

You can choose between code or no-code tools to build and train your own ML/DL models, or easily retrain and customize pre-trained Watson APIs.

Use the rich capabilities and controls to fine tune your models and automate the feedback loop of your models so they become smarter over time and continually adapt to changing conditions.

In order to apply AI, the first step of the workflow starts with connecting and accessing data.

Data scientists spend up to 80% of their time finding and preparing data, and 57% of data scientists said that cleaning and organizing data is the least enjoyable part of their job. The problem isn’t just limited to data scientists.

Business analysts face similar struggles obtaining the data they need to build reports — often having to wait weeks for their IT team to extract data from the source systems.

Совет

To address the issue, we provide integrated capability to refine and wrangle data with Data Refinery, a tool that makes fast, self-service data preparation a reality. Watson Studio comes with more than 35 data connectors to the most popular data sources, whether they are in the IBM Cloud, 3rd party Clouds or application, or on-premises.

Data Refinery tool simplifies the data preparation and wrangling process

Once you are connected to data, the next step is to build and train models. Application developers can get started with best-in-class pre-trained Watson APIs , which are the most accurate in the industry.

These models will understand sentiment, classify topics in text, identify personality insights or recognize objects in a photo.

We provide access to well documented APIs with samples and code snippets in the most popular programming languages.

Access pre-trained Watson models

Not all companies have access to talent and resources to the most advanced machine and deep learning technologies.

That’s why we are offering simple tools to help transfer knowledge to Watson with your own data. The first integrated tool is for the Watson Visual Recognition service.

This tool allows you to train custom models with your own images, to suit your specific visual recognition needs.

Customize Visual Recognition models with the new Watson tools

The machine and deep learning landscape is constantly changing. In Watson Studio, you will find support for the most popular tools providing users choice to easily train, save, deploy and automate the retraining of those models. They come pre-installed and we manage the underlying infrastructure for you so you can focus on your projects.

Machine and Deep Learning frameworks supported at Watson Studio

Обратите внимание

Use Python, R, or Scala in Jupyter Notebooks. Notebooks are a popular environment to create and share documents that contain live code, equations, visualizations, and explanatory text. Uses include data cleaning and transformation, numerical simulation, statistical modeling, machine learning, and much more.

We teamed with RStudio to deliver the most widely used open-source R statistical computing environment. Watson Studio includes the RStudio flagship product, a popular integrated development environment (IDE) that makes it easy for anyone to analyze data with R.

Open Source tools in Watson Studio include Jupyter Notebooks and RStudio

Although open source code in Python and R is popular because of its low cost, flexibility, and power, the time required to properly create code and ensure that it is working correctly can sometimes be frustrating. Talking to many customers, we understood that not everyone is a programmer. For those visual modelers we provide two tools:

  • SPSS Modeler: an intuitive interface that is easy for everyone to learn and use — from business users to data scientists. Uncover valuable insights quickly for rapid time-to-value just by using drag-and-drop capabilities. There are thousands of Modeler users out there and the best news for them is that they can import and bring their SPSS streams within the Watson Studio — they will work and render as expected!
  • Neural Network Modeler: an intuitive drag-and-drop, no-code interface for designing neural network structures. It speeds up the design process by avoiding the need to write and debug code by hand. Neural networks can be exported in TensorFlow, Keras, PyTorch and Caffe as well as in JSON format for sharing within blogs and code posted to GitHub.

Design Deep Learning models with the new Neural Network Modeler

Today’s advanced AI models have grown in complexity and may require terabytes of data to train. There is a lot of innovation happening around increasing processing capabilities with CPUs, GPUs, distributed training and more.

Watson Studio provides the flexibility to select the hardware you want for your experiments and lets you train models with unparalleled speed.

You can quickly scale up or down your compute resources and customize your package dependencies in the environments.

Underlying technology powering the AI training infrastructure

Each compute environments is dedicated for each project collaborator, so no more competing for resources.

We provide package management capabilities— the popular conda environment definitions are used for customization.

The compute environments are project assets and can be shared and reused by all members of your team for reproducible research.

Because our compute environment is in the IBM Cloud, you pay only for what you use. Our infrastructure is elastic and can handle the biggest spikes of use with ease to support the most demanding projects.

Customize the environments with your favorite Open Source libraries

Moving a model into production is typically a tough task, and deployment requires help from busy IT specialists. When a single deployment can take weeks, it’s no wonder that most data scientists prefer to hand over their latest model and move onto the next project, rather than persist with the drudgery of continually retraining and redeploying their existing models.

Важно

In Watson Studio, it is possible to automate the retraining of models, and to monitor how the performance of those models evolve over time. That’s what we call Continuous Learning, which is unique to our platform. Thresholds can be setup, and if the performance drops, the user will get alerts and notifications so the data scientist can act.

Models are dynamic assets that need to be updated periodically, which is why it is key to have version control to roll-back to previous versions when needed — accessible through APIs and UI.

Automate the retraining of Machine Learning models with the Continuous learning feature

Dashboards in Watson Studio allows users to painlessly add end-to-end data visualization capabilities to your application so your users can easily drag and drop to quickly find valuable insight and create visualizations on their own.

Interactive dashboards produce visualizations directly from your data in real-time. Smart data analysis and visualization capabilities help users discover underlying patterns and meanings in their data. Data can be explored using filtering and navigation paths. Embed dashboards into your application’s context, keeping users engaged.

We have developed Watson Studio to support the most demanding Enterprise AI use cases. For that, we integrated an intelligent cataloging service that allows you to bring together and prepare analytic assets, including structured and unstructured data wherever they live (on-premises or in the cloud), to turbocharge your data science, machine learning and AI.

Unite all your information assets into a single metadata-rich catalog.

Источник: https://medium.com/ibm-watson/introducing-ibm-watson-studio-e93638f0bb47

IBM Watson стал умнее и доступнее через облачный сервис

автор: Андрей Васильков  28 августа 2014

Компания IBM сообщила, что после очередного обновления система искусственного интеллекта Watson стала лучше понимать естественный язык и теперь доступна в качестве облачного сервиса.

Изначально Watson Discovery Advisor создавался для ускорения научных разработок и повышения качества аналитических исследований по заказу правительства.

Сейчас ему находят множество нетривиальных применений как для решения глобальных задач, так и в частных компаниях любого профиля.

Каждую минуту в мире публикуется в среднем по две научных статьи. За год их появляется более миллиона. Даже увлечённый специалист физически не в силах прочесть хотя бы один процент актуальных профильных публикаций, поэтому уйма времени тратится на поиск известного.

Особенно заметно это в медицине, где области знаний сильно разграничены, а под разными коммерческими названиями скрываются одинаковые действующие вещества. Каждый производитель финансирует клинические испытания только своего препарата, интересуется вполне определёнными эффектами и не желает предоставлять данные конкурентам.

IBM Watson — один из самых узнаваемых суперкомпьютеров (фото: IBM).

Прогресс в медицине сильно тормозится множеством факторов, среди которых помимо экономических и бюрократических преград есть и чисто технические.

Совет

К примеру, чтобы создать новый препарат требуется выбрать наиболее эффективное и наименее токсичное соединение среди тысяч потенциально пригодных веществ.

С появлением квантово-химических расчётов и методов прогнозирования биологической эффективности соединений эта работа перестала быть чисто экспериментальной. Для её выполнения требуются уже не столько лаборатории и реактивы, сколько мощные вычислительные системы.

Расчёты сильно ускоряют появление новых лекарств и косметических средств, однако между первой научной публикацией и выходом на рынок серийно производимых препаратов всё равно проходит десять–пятнадцать лет. IBM Watson может сократить этот срок в разы и даже на порядки, о чём свидетельствует недавний опыт его применения.

Вице-президент IBM Майк Родин на презентации Watson Discovery Advisor (фото: Jon Simon / IBM)

В опубликованном на этой неделе рецензируемом исследовании Медицинского колледжа Бэйлора, проводимом совместно со специалистами IBM, был продемонстрирован новый подход к изучению взаимодействия белков. Используя аналитический инструмент KnIT на базе технологий Watson, исследователи определили протеины, ингибирующие белок p53.

В норме он регулирует клеточный цикл и подавляет образование злокачественных опухолей. Некоторые вещества (в первую очередь – другие белки) способны его инактивировать, что в итоге приводит к развитию различных форм рака.

С другой стороны, попытки его контролируемого синтеза (экспрессии гена TP53) считаются одним из важных направлений развития онкологии.

Всего за неделю IBM Watson проанализировал подборку из семидесяти тысяч научных статей, посвящённых опухолевому антигену p53. По результатам этой работы были отобраны и проверены шесть новых белков, влияющих на его работу. На протяжении тридцати лет предыдущих исследований скорость их открытия не превышала одного белка в год.

Обратите внимание

Развитие современной науки построено на рыночных отношениях, при которых наиболее востребованными оказываются специалисты узкого профиля.

Такие исследователи очень эффективно решают жёстко определённый круг задач, но они не способны проникать в смежные области и обобщать имеющиеся знания.

Читайте также:  Omote. система для распознания лиц

Всё их время уходит на углубление своих познаний и конкуренцию с коллегами, поскольку попытки расширять кругозор не оплачиваются и рассматриваются руководством как отвлекающие факторы.

Использование Watson Discovery Advisor помогает частично заполнить этот пробел и обнаружить неявные взаимосвязи между наборами данных, формально относящихся к разным областям. Этот облачный сервис помогает вернуть целостность восприятия и вновь интегрировать раздробленную науку в единый процесс познания.

Вице-президенты IBM Майк Родин и Стивен Коули во время визита в Astor Place, новый дом для Watson (фото: Mike Rhodin).

«Последний анонс стал закономерным продолжением развития когнитивных возможностей Watson, – комментирует старший вице-президент подразделения IBM Watson Group Майк Родин (Mike Rhodin). – Мы предоставили исследователям мощный инструмент, который поможет увеличить отдачу инвестиций в разработки».

Сейчас на них стали чуть меньше экономить, но эффективность использования средств в R&D пока очень низкая. В прошлом году крупнейшие фирмы из TOP 1000 потратили более $600 млрд только на реализацию научно-исследовательских программ. Доступный сервис Watson поможет сократить время предварительного анализа литературы и выделяемые средства.

После обновления Watson Discovery Advisor научился корректно обрабатывать запросы, сформулированные на естественном языке, в том числе – с использованием профессионального сленга.

Помимо этого, он умеет находить результат химических реакций, уточнять и предоставлять практически любую справочную информацию в удобной форме «вопрос-ответ».

Важно

Сфера применения возможностей ИИ IBM Watson ограничивается только человеческой фантазией.

Демонстрация работы IBM Watson (изображение: ibm.com).

«Компьютерра» уже писала о том, как IBM Watson составляет кулинарные рецепты, учитывая органолептические свойства ингредиентов, особенности приготовления и специфику национальной кухни.

Сегодня десятки фирм захотели обрабатывать через Watson свои данные.

Среди них Johnson & Johnson, адаптировавшая новый сервис для проведения сравнительных исследований эффективности фармацевтических препаратов.

Как правило, сравнение лекарственных средств – многолетний процесс, в котором первый год почти полностью уходит на анализ литературы и данных из клинической практики. IBM Watson способен обрабатывать миллионы страниц в день и синтезировать ответы непосредственно из медицинской документации.

Схожим образом планирует использовать «Уотсона» Нью-Йоркский геномный центр. Его текущая программа исследований связана с клиническим применением геномики в онкологии. Специалисты центра надеются разработать эффективное лечение глиобластомы – агрессивной формы опухоли мозга, от которой только в США ежегодно умирает более тринадцати тысяч человек.

За последнее десятилетие накопилось огромное множество разрозненных фактов и неподтверждённых наблюдений о развитии глиобластомы, но до сих пор нет ни действенных методик лечения, ни даже чёткого представления о факторах риска и механизмах развития данного заболевания.

IBM Watson может не только помочь связать отрывочные данные воедино, но и ускорить разработку персонализированных вариантов лечения.
Сегодня IBM Watson – не просто мощный суперкомпьютер и сильный оппонент в Jeopardy. Его система ИИ, реализованная в качестве облачного сервиса, легко адаптируется для решения конкретных прикладных задач.

Она эффективно проявляет себя там, где накоплены большие объёмы информации, а её развитие может стать предвестником новой научно-технической революции.

Источник: https://surfingbird.ru/surf/igF-d8141

Hello, IBM Watson!

photo by Patrick on Flickr

Сами IBM называют это когнитивной системой, которая позволяет человеку и машинам сотрудничать совершенно по-новому.

Но что такое когнитивная система?
Это технология, использующая обработку естественного языка и машинное обучение для того, чтоб обеспечить более естественное взаимодействие человека с компьютерными системами и расширить возможности человеческого познания в различных областях.

Когнитивными вычислительными системами называют аппаратное и(или) программное обеспечение, которое подражает деятельности человеческого мозга и помогает усовершенствовать процесс принятия решений, особенно что касается сложных решений в области огромных объёмов быстро изменяющихся Больших Данных. Эти системы анализируют грандиозное количество генерируемой ежедневно неструктурированной информации, такой как статьи, твиты, посты в социальных сетях.

Другие источники называют IBM Watson суперкомпьютером, способным отвечать на вопросы, заданные на естественном языке.

Как работает IBM Watson?

  • Системе задаётся вопрос.
  • Она осуществляет его синтаксический анализ.
  • Система просматривает корпус данных в поисках фраз, содержащих необходимый ответ с некоторой долей вероятности. В корпус данных могут входить различные материалы: мануалы, учебники, новости, FAQ, и другое.
  • В результате, генерируется ряд гипотез.
  • Система применяет алгоритмы логического вывода.
  • В результате сравнения по разным параметрам, по каждому алгоритму выставляется оценка. Эта оценка показывает, в какой степени возможный ответ следует из вопроса, в той области, которая рассматривается данным алгоритмом.
  • Статистическая модель фиксирует, насколько успешно алгоритм справился с выявлением логических связей между двумя аналогичными фразами из этой области в “период обучения” системы. В дальнейшем, эта статистическая модель используется для определения общего уровня уверенности системы Watson в том, что возможный вариант ответа следует из вопроса.
  • Процесс повторяется, с целью определить ответы, которые являются верными с большей вероятностью, чем другие.

Продукты и сервисы IBM Watson:

IBM Watson Discovery Advisor используется при проведении исследований. В частности, широко применяется фармацевтическими и медицинскими компаниями. Watson Discovery Advisor анализирует неструктурированные данные и устанавливает логические связи, в результате значительно ускоряя и облегчая работу научных сотрудников.

IBM Watson Explorer — платформа, предназначенная для эффективного поиска и анализа данных ( структурированных, неструктурированных, собственных, внешних и общедоступных) Помогает выявлять тенденции и закономерности, и улучшать процесс принятия решений, обслуживание клиентов и окупаемость инвестиций.

The Watson Engagement Advisor — это решение для создания службы поддержки нового уровня. Виртуальный агент Watson отвечает на вопросы пользователей стабильно, с учётом контекста, на естественном языке, и при этом обучается с каждым взаимодействием.

Alchemy Language — коллекция API, которые предлагают анализ текста с помощью обработки естественного языка.

На данный момент, состоит из 12+ функций анализа текста, которые используют продвинутые техники обработки естественного языка для распознавания контента и понимания, основанного на семантической информации.

Примеры использования: для агрегации контента, для анализа тональности текста, для BI.

IBM Watson Analytics — облачный сервис анализа данных и визуализации. Пользователь вводит в систему первичные данные и получает массив упорядоченной информации.

Совет

Такие возможности, как data discovery (управляемое обнаружение данных), автоматическое прогнозирование и возможность вести диалог на естественном языке, делает сервис мощным инструментом бизнес-аналитики.

Компания может проанализировать и спрогнозировать влияние сторонних факторов на развитие своего бизнеса.

Клиентами IBM Watson являются множество компаний по всему миру, среди них General Motors, American Cancer Society, мультинациональная банковская компания Citigroup, DBS Bank, спортивный бренд Under Armour, модный дом Marchesa и другие.

И да, именно суперкомпьютер IBM Watson выиграл миллион долларов на викторине Jeopardy в феврале 2011 года!

  • Tweet
  • Share 0
  • Reddit
  • +1
  • Pocket
  • LinkedIn 0

Источник: https://singularika.com/ru/nlp/hello-ibm-watson/

IBM объявила о планах развития подразделения Watson Health

IT NewsНовости рынкаНовости ИТ

| 19.09.2015

Корпорация IBM объявляет об открытии глобальной штаб-квартиры подразделения IBM Watson Health в Кембридже, штат Массачусетс, и о назначении Деборы ДиСанзо на должность руководителя бизнес-подразделения IBM Watson Health. Компания также представила два новых облачных сервиса и сообщила о новых крупных партнерских соглашениях c целью улучшения качества предоставляемых услуг в сфере здравоохранения по всему миру.

Сервис IBM Watson Health Cloud for Life Sciences Compliance для сертификации медико-биологических разработок поможет компаниям из сфер биомедицины эффективнее вести работу по выводу инновационных фармацевтических продуктов на рынок.

Это решение, первое в своем классе, поможет компаниям ускорить внедрение инфраструктуры и приложений, отвечающих стандартам безопасности для использования ИТ-оборудования в медицинских целях, которые при этом будут соответствовать жестким требованиям по хостингу, доступу и обмену данными.

Сервис IBM Watson Care Manager – решение, которое сочетает в себе функционал Watson Health, а также инструментов Apple HealthKit и ResearchKit – программных платформ, разработанных компанией Apple для облегчения проведения исследований с помощью использования смартфонов iPhone. Решение позволяет профессионалам в области медицины оценить воздействие широкого спектра частных факторов в разработке курсов лечения пациентов. Цель решения – существенное улучшение клинических результатов пациентов.

IBM объявляет о том, что Бостонская детская больница, Колумбийский университет, ICON plc, Sage Bionetworks и Teva Pharmaceuticals присоединятся к группе отраслевых лидеров, которые уже используют возможности Watson для трансформации ключевых элементов экосистемы здравоохранения.

Среди них: поиск и создание лекарств, индивидуально подобранная терапия, лечение хронических заболеваний, педиатрия и электронные устройства для здоровья. Компании присоединятся к CVS Health, Medtronic и Йельскому Университету.

Teva и Sage также объявили о том, что Watson Health Cloud является предпочтительной платформой разработки в их организации.

Обратите внимание

За пять месяцев с момента своего запуска IBM Watson Health достигла значительного прогресса на рынке. Сотни партнеров, членов экосистемы и потребителей работают с IBM, чтобы удовлетворить существующие потребности в сфере наук о жизни и здравоохранения. На сегодняшний день обозначено несколько новых партнерств.

Бостонская детская больница получила статус основного партнера Watson Health по педиатрии в силу существующих взаимоотношений между двумя организациями.

IBM объединит глубокую и итеративную исследовательскую экспертизу системы Watson и ее способность отвечать на запросы, чтобы усилить и расширить OPENPediatrics – новаторскую инициативу Бостонской детской больницы, которая нацелена на распространение среди воспитателей в детских учреждениях по всему миру медицинских знаний по спасению жизни.

Факультеты (Кафедры) Патологии и Цитологии и Системной биологии Медицинского центра Колумбийского университета будут сотрудничать с IBM в рамках тестирования IBM Watson, что поможет онкологам Колумбийского общеобразовательного онкологического центра Герберта Ирвинга использовать данные анализа ДНК для разработки персонализированных рекомендаций по уходу за пациентами. Колумбия – это уже 16-й по счету онкологический центр, который с помощью программы геномного анализа Watson использует высокоточную медицину для лечения пациентов во всем мире. Поскольку для Колумбии и других организаций помощь Watson в определении требующих принятия мер мутаций в раковых клетках имеет большое значение, Watson будет постоянно совершенствовать свою экспертизу, задействовав передовой опыт ведущих мировых онкологических организаций в масштабируемом облачном решении.

ICON plc – первая международная организация клинических исследований (ОКИ), которая начала использовать Watson для подбора клинических испытаний, получив доступ к данным на IBM Watson Health Cloud.

Это поможет медико-биологическим заказчикам ускорить процесс медицинского исследования и поспособствует развитию новых опций лечения пациентов.

Как показывают подсчеты, причиной неудачи или задержки 80% клинических испытаний является ненадлежащая регистрация пациентов, и только 2% релевантных пациентов становятся участниками испытаний.

ICON собирается использовать Watson для автоматизации трудоемкого процесса идентификации пациентов, соответствующих критериям клинического испытания. Watson будет также анализировать протоколы исследований, находящихся на Watson Health Cloud, чтобы выяснить, осуществимы ли подобные испытания и определить оптимальные медицинские центры для их проведения.

Открытая биомедицинская исследовательская платформа Sage Bionetwork будет подключена к IBM Watson Health Cloud, и, возможно, в будущем сделает IBM Health Cloud одной из своих платформ для сбора, хранения, уточнения и анализа данных, собранных через приложения ResearchKit.

Сейчас на базе ResearchKit у Sage действуют активные проекты по раку груди и болезни Паркинсона.

В дальнейшем Sage и IBM будут сотрудничать в рамках интеграции IBM Watson Health Cloud и Sage BRIDGE server and Synapse, информационной платформы, содержащей крупномасштабную группировку данных, знаний и экспертизы всех организаций, что позволит решить некоторые наиболее сложные проблемы биомедицинских исследований. Sage прикладывает все усилия, чтобы вовлечь пациентов в процесс научных открытий и облегчить международное сотрудничество исследователей, целью которых является оптимизация процесса медицинских исследований.

Важно

Teva Pharmaceuticals объявили, что IBM Watson Health Cloud станет глобальной технологической платформой Teva для создания решений, специально разработанных для помощи миллионам людей во всем мире, страдающих сложными и хроническими заболеваниями, такими как астма, острая боль и нейродегенеративные расстройства. Teva планирует представить свое первое, разработанное с помощью цифровых технологий, медицинское решение в 2016 году.

Читайте также:  Искусственный интеллект, который заставит аплодировать зрителей, станет победителем конкурса ted a.i. xprize

Международная штаб-квартира Watson Health расположена по адресу: 75 Binney Street в Kendall Square, Кембридж, и будет служить основной рабочей площадкой для 700 сотрудников IBM.

Для предпринимателей и стартапов штаб-квартира Watson Health в Кембридже предлагает технологии, инструменты и таланты для создания и запуска новых продуктов и бизнесов на базе облачного когнитивного интеллекта.

IBM собирается открыть в Кембридже интерактивный опытный центр Watson Health: он станет площадкой для клиентов IBM, на которой они смогут подробнее узнать о возможностях Watson и о способах преобразовать свой бизнес.

Кроме того, IBM Research учредит при штаб-квартире лабораторию, посвященную исследованиям здоровья, которая углубит сложившуюся на протяжении десятилетий приверженность IBM к научно-исследовательской работе и будет сообщать о новых предложениях IBM.

Источник: Пресс-служба IBM

Ключевые слова: software, медицина

Еженедельник IT Weekly № 38/2015 (22.09)    [ PDF ]    [ Подписка на журнал ]

Компания: IBM, Apple

Источник: https://www.it-world.ru/it-news/it/100357.html

Тест-драйв: Watson Analytics от IBM

На прошлой неделе компания IBM открыла публичный доступ к бета-версии  Watson Analytics – платформы для прогнозной аналитики, обработки и визуализации данных. А незадолго до этого, летом текущего года,  Microsoft  презентовал сервис Azure Machine Learning, предоставляющий облачные решения для машинного обучения.

Что ж, давайте разберемся, как работает IBM Watson Analytics, и в чем его основные отличия от нового детища Microsoft. В этом нам поможет Machine Learning Engineer и директор направления Data Science в AltexSoft Александр Кондуфоров.

Начало работы с Watson Analytics

Хотелось бы начать с того, что регистрация на сайте продукта довольно простая и занимает от 3 до 5 минут. Однако не все оказалось так гладко – письмо с подтверждением аккаунта упорно не хотело приходить: бета-версия таки дает о себе знать.

После входа в систему, пользователь может посмотреть видеоролик с описанием услуги. Здесь следует выделить два ключевых момента:

  • данные должны быть загружены в форматах CSV или MS Excel (.xls)
  • их размер не должен превышать 12 МБ и может содержать не более 50 столбцов.

Все в том же видео IBM выделяет три ключевых функции своего продукта: explore (исследовать), predict (прогнозировать), assemble (собирать).

Explore. Функция позволяет делать запросы к данным. Для этого можно воспользоваться имеющимися шаблонами или ввести текст вручную. Это, казалось бы, довольно мощный инструмент, однако пока он позволяет лишь спросить «Как переменная x зависит от переменной y» (при этом переменная y должна быть строго категориальной).

Predict. Функция позволяет предсказывать одну и более переменную на основе других переменных. Для этого применяется метод классификации или регрессии в зависимости от того, переменная категориальная или непрерывная. К сожалению, на данном этапе инструмент срабатывает через раз.

Assemble. Функция позволяет создавать рабочие журналы. Они содержат презентационные материалы, визуализации данных и отчеты. По словам представителей компании, инструмент будет доступен уже в ближайшее время.

Watson Analytics: Кому и зачем?

Говоря в целом, Watson Analytics – инструмент не столько для Data Scientist’ов (хотя они тоже могут его использовать), сколько для руководителей отделов, маркетолов и аналитиков, не имеющих глубоких познаний в статистике.

Так что же он умеет на данный момент?

  1. По скормленному датасету сразу же строит массу стандартных анализов и показывает их в очень красивых интерактивных визуализациях. Можно легко и быстро делать exploratory analysis.
  2. Автоматически анализирует качество загруженных данных и отображает рейтинг. Может показать дополнительную информацию по проблемам, но пока не понятно, может ли позволить пользователю определить, что именно делать с этими проблемами.
  3. Автоматически строит зависимости target переменной(ых) от одной, двух или комбинации полей, определяет predictive power каждой комбинации. Для каждого из типов target-переменной и комбинации строит свой тип графика. Для количества переменных > 2 показывает понятный Decision Tree, предсказательную силу переменных и интересные комбинации правил, приводящие к самым мощным результатам.
  4. Понимает запросы к датасету на естественном языке и выдает результаты. Например, «Does higher education result in higher salary?». Умеет сам определить target-переменную, даже если поля с таким названием нет (подбирает по синонимам или смыслу).

Watson Analytics vs Azure ML

Хотя оба сервиса являются мощными инструментами для анализа и обработки данных, все же у них совершенно разные целевые аудитории – по крайней мере, пока. Watson Analytics ориентирован на неспециалистов, которые хотят увидеть инсайты в данных.

Azure ML, в свою очередь, в гораздо большей степени интегрирован с классическими техниками Data Science и предполагает знание статистики и базовых алгоритмов машинного обучения.

Можно сказать, что инструмент Microsoft намного слабее в плане автоматического анализа и представления результатов, однако на порядок мощнее в плане программирования своих алгоритмов на нем.

Подводим итоги

Безусловно, Watson Analytics – инструмент, заслуживающий внимания. Пока сервис работает в тестовом режиме, и пользователи могут столкнуться с некоторыми сложностями в ходе работы с ним. Конечно, это лишь временные трудности.

При все этом, пока не понятно, можно ли использовать сервис каким-то другим образом, кроме как находить инсайты в данных. Может быть в будущем у инструмента появятся новые возможности?.. Пока же это лишь хороший exploratory analytics tool, не более.

Александр Кондуфоров, Лариса Шурига для Data Review

Источник: http://datareview.info/article/test-drayv-watson-analytics-ot-ibm/

Недостатки IBM Watson связаны с проблемами, от которых страдает все здравоохранение

Проект IBM Watson обещал революционизировать сферу лечения рака. Пока эти обещания все еще очень далеки от действительности.

Несмотря на значительный бюджет, вложенный в проект, и маркетинговую мощь одной из крупнейших технологических компаний, IBM Watson не оправдывает ожиданий и пока не смог произвести революцию в онкологии.

Согласно недавно опубликованному отчету компании STAT, недостатки разрекламированной системы искусственного интеллекта компании IBM связаны с рядом факторов, которые присущи самой системе здравоохранения.

Совет

Для своего исследования STAT опросила ряд известных в мире экспертов в сфере здравоохранения и искусственного интеллекта.

Это не первый раз, когда проводится подобный опрос экспертов по поводу влияния Watson на лечение онкологических заболеваний.

В прошлом году эксперты указывали на высокую стоимость Watson, которая не соответствует ожиданиям.

А уже в этом году известный венчурный капиталист Чамат Палихапитая назвал Watson «шуткой» и сказал, что IBM опирается скорее на свои маркетинговые успехи, а не на свое программное обеспечение.

Две основные неудачи, с которыми столкнулась система, пропагандируемая как инструмент, позволяющий создать новый подход к лечению рака, являются отражением тех главных проблем, от которых страдают большая часть IT-систем в здравоохранении – проблемами в интероперабельности (взаимодействии разных систем между собой) и сборе данных.

В частности, конкретная проблема, которая проявилась в совместном проекте IBM Watson и Онкологического центра доктора Андерсона в Хьюстоне (это один из самых первых проектов с участием Watson) – это управление несоответствующими друг другу данными в медицинских записях.

Тогда отмечалось, что ввод данных слишком трудоемок и обременителен по сравнению со сравнительно небольшим выигрышем, который предоставляет Watson врачам. И в феврале текущего года представители Онкологического центра доктора Андерсона (M.D.

Anderson Cancer Center) объявили, что они “заморозили” проект внедрения Watson, хотя после начала сотрудничества в 2012 году они уже вложили в этот проект минимум $62.1 млн.

Обратите внимание

По словам доктора Линды Чин, которая в то время курировала партнерский проект со стороны Онкологического центра, «выяснилось, что научить компьютер читать медицинские записи оказалось намного сложнее, чем все думали».

Другим препятствием оказался объем данных, который требовался для работы алгоритма глубокого обучения Watson. Кроме этого, интеграция социально-экономических данных или информации, генерируемой пациентами, которые могли бы помочь выявить новые закономерности для определенных подмножеств пациентов, оказалась очень сложной или вообще невозможной.

Как говорила доктор Чин, «у вас может быть информация о 10 тысячах пациентов с раком легких. Но это все еще недостаточно большое количество данных, когда вы начинаете ближе знакомиться с ситуацией».

Еще одна проблема связана с тем фактом, что основным источником диагностической информации Watson является группа экспертов из Мемориальной больницы Слоан Кеттеринг (США).

Хотя эта больница считается одним из самых известных в мире онкологических центров, такой подход, по мнению многих экспертов, приводит к тому, что Watson выдает предвзятые результаты, которые могут быть применимы только к богатым пациентам.

Эта проблема, связанная с предвзятостью искусственного интеллекта, вызывает большую озабоченность, особенно учитывая различия в данных, которые существуют для определенных групп населения, таких как, например, национальные меньшинства или гомосексуалисты. Другая группа экспертов отметила, что компаниям, таким как IBM, которые хотят заработать на искусственном интеллекте в здравоохранении, сперва следует решить проблему доступности данных в этой отрасли.

Для комментирования необходимо авторизоваться

Источник: https://evercare.ru/stat-about-watson

IBM Watson

Традиционный форум «Открытых систем» охватил широкий круг вопросов «цифровизации» отечественного бизнеса.<\p>

11 октября издательство «Открытые системы» провело форум Smart Company 2016.

Если первый форум, прошедший в 2014 году, был посвящен в основном вопросам построения сложных информационных систем, второй — опыту отечественных компаний в области «цифровизации» бизнеса, то нынешний, третий, охватил более широкий спектр проблем, поскольку любому предприятию приходится взаимодействовать с государством и обществом, которые за эти годы тоже стали в немалой степени «цифровыми».

Исходя из этих перемен и строилась программа. Одна из сессий форума, посвященная собственно «умному предприятию» (см.

Важно

также «Цифровая трансформация — российской промышленности», Computerworld Россия, 21 октября 2016), включала примеры трансформации отечественных предприятий.

Еще три — «Smart-процессы в бизнесе и обществе», «Smart-финансы» и «Smart-данные» — затрагивали различные аспекты взаимодействия предприятия с меняющимся внешним миром.

Жить в «умном обществе»…

В последние годы, благодаря новым технологиям, многие процессы взаимодействия в обществе стали более интеллектуальными. Так, Марк Капчиц, основатель сервиса Bringo, «курьерской компании без курьеров в штате», отметил, что технологии дали краудсорсинговым компаниям, решающим задачи путем привлечения внештатных исполнителей, новый толчок.

Особое внимание он обратил на масштабируемость такого рода структур — например, в базе Bringo более 60 тыс. курьеров, около тысячи ежедневно выполняют заказы компании, осуществляя 35 тыс. доставок в месяц. Из этих цифр видно, что в среднем за месяц задействуется половина базы и один курьер исполняет один заказ.

Но в случае пиковых нагрузок в Bringo знают, где взять ресурсы.

Управлять таким количеством курьеров и не захлебнуться в потоке заказов и рекламаций (у Bringo, по словам Капчица, 98,6% положительных отзывов) невозможно без твердой технологической основы.

Возможно поэтому он называет свою компанию не службой доставки, а платформой, к которой подключаются те, кто хочет получить услуги по доставке (в том числе и крупные курьерские компании в те моменты, когда у них не хватает собственных ресурсов), и те, кто в состоянии доставку выполнить. Можно еще назвать ее «ИТ-компанией с функцией транспортировки грузов».

Владимир Вайнер, директор Фонда медиапроектов и социальных программ Gladway, отметил влияние цифровой трансформации на социальные сегменты экономики.

Работающие в них предприятия нацелены, по определению, не на прибыль, а на решение социальных, культурных или экологических проблем, а стало быть, большими средствами на развитие бизнеса не обладают.

Технологии взаимодействия дают им шанс найти клиентов и спонсоров.

Источник: https://www.computerworld.ru/tag/ibm_watson

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector