EN FACE: prof. Włodzimierz Zadrożny…

… współtwórca superkomputera Watson, pracownik IBM Thomas J. Watson Research Center, współtwórca blisko 60 opatentowanych lub zgłoszonych do opatentowania technologii.

O ROZUMIENIU CZŁOWIEKA PRZEZ KOMPUTER

Rozumienie języka naturalnego pozostaje problemem otwartym. Przez minione 30-50 lat zrobiliśmy wiele, ale nie zmienia to faktu, że my, naukowcy, wciąż nie wiemy, jak reprezentować znaczenie języka, łączyć jego logikę ze statystyką. Problem semantyki jest dotąd nierozwiązany i zapewne pozostanie taki przez wiele kolejnych lat. To będzie napędzać działalność naukową w najbliższej przyszłości. W Watsonie opracowaliśmy system odpowiedzi na stosunkowo proste pytania wymagające dużej wiedzy. Ta funkcja została wykorzystana w teleturnieju Jeopardy!, który Watson wygrał w ubiegłym roku. W życiu codziennym proste dialogi z komputerem pozwalają zarezerwować bilet lotniczy lub sprawdzić konto bankowe. Te zastosowania to efekt pracy naukowców sprzed dekady lub dłużej. iPhone z aplikacją Siri jest również przykładem, gdzie prosta semantyka pozwala wykonywać polecenia użytkownika.

O ROZWOJU MOŻLIWOŚCI SUPERKOMPUTERA WATSON

Większość mojego zespołu koncentruje się teraz na zastosowaniu Watsona w medycynie. To jest dużo trudniejsze niż wygrana w Jeopardy! Wymaga głębszego rozumienia języka naturalnego. Rolą Watsona będzie wspomaganie lekarzy w podejmowaniu decyzji: stawianiu diagnozy lub analizowaniu zaleconej terapii pod kątem ryzyka niewłaściwej interakcji stosowanych leków czy efektywności terapii. Choć komputer - nie mając intuicji i wiedzy, jaką mają lekarze - nie zastąpi ich całkowicie. Obok medycyny Watson może znaleźć zastosowanie w analizowaniu gigantycznych ilości danych finansowych, często rzędu setek petabajtów. Inteligentne przeszukiwanie takich zasobów miałoby znaczącą wartość ekonomiczną. Watson może także sprawdzić się w usługach help desk. Od czasu zwycięstwa w Jeopardy! w Watsonie pojawiło się wiele ulepszeń, choć jego architektura pozostała niezmieniona.

O ZASTOSOWANIU INTELIGENTNYCH KOMPUTERÓW W PRZEDSIĘBIORSTWACH

Dialog z maszyną będzie stawał się coraz bardziej naturalny i pojawi się w kolejnych zastosowaniach. Język naturalny funkcjonuje w wyszukiwarkach, Google wprowadza odpowiedzi na proste pytania, nie tylko prezentując linki jako wynik wyszukiwania. Są firmy, które stosują język naturalny do inteligentnego wyszukiwania informacji w zasobach przedsiębiorstwa, również IBM. Jesteśmy bowiem pewni, że łączenie analizy danych numerycznych i rozumienia tekstu z procesami biznesowymi przyniesie realne efekty ekonomiczne.

O INWESTYCJACH W PRACE BADAWCZO-ROZWOJOWE

Amerykański rząd jest wielkim sponsorem badań naukowych w dziedzinie computer science. Jednocześnie amerykańskie firmy równie dużo inwestują w R&D z własnych funduszy. Jako naukowiec jestem za tym, abyśmy przeznaczali więcej pieniędzy na naukę. Do prac rozwojowych potrzebny jest system i podział kompetencji. Uczelnie mogą patentować efekty badań, mogą zachęcać do tworzenia startupów, a nawet udostępnić powierzchnię biurową. Ale nie są dobrze przygotowane, aby zajmować się tworzeniem firm. Do tego trzeba ludzi z kapitałem i wiedzą, jak firmę prowadzić i rozwijać. Naukowcy zazwyczaj nie znają potrzeb rynku. Potrzebna jest na to dodatkowa para oczu. To rola inwestorów.

O PATENTOWANIU

Podczas pracy naukowej w IBM stałem się współautorem blisko 60 patentów. IBM czerpie zyski z licencjonowania tych zastrzeżonych technologii. To jedno zadanie patentów. Podstawową wartością dla IBM jest jednak freedom of action, gwarancja swobody w użyciu własnych technologii we własnych produktach i rozwiązaniach. Właściciele patentów mają prawo licencjonować je innym firmom, sprzedawać je. Z ogólniejszej perspektywy, wartości niematerialne i prawne (tak zwane intangibles) są dla firmy częściej cenniejsze niż budynki i sprzęt. W gospodarce rynkowej należy tę intelektualną własność ochraniać. System patentowy jest jedną z takich metod ochrony.

O SWOICH WYNALAZKACH I BADANIACH

Nie śledzę losów wszystkich projektów, nad którymi pracowałem wcześniej. Ale niekiedy przypadkiem dowiaduję się, że wciąż działają i są stosowane na większą skalę niż wówczas, gdy były prototypem. Tak stało się z wdrożeniami w amerykańskim systemie ubezpieczeń - Social Security Administration - czy instytucjach bankowych. To miłe zaskoczenie, ponieważ technologia szybko się zmienia. To, że nadal działają, oznacza, że wykonaliśmy wtedy dobrą robotę.

W celu komercyjnej reprodukcji treści Computerworld należy zakupić licencję. Skontaktuj się z naszym partnerem, YGS Group, pod adresem [email protected]

TOP 200