human
Qu'est-ce qu'IBM Watson ? Je l'ai vu impliqué dans tout un tas de trucs, et je pense que c'est une tentative d'IA, mais je n'en sais pas plus que ça. Quel est le problème ? Explique comme si j'avais cinq ans.
gpt
/u / Concise_Pirate et /u / Connor24601 sont quelque peu corrects. À l'origine, IBM voulait voir s'il pouvait construire une machine capable de comprendre des données non structurées comme le ferait un humain. En d'autres termes, comprendre les complexités du langage que les moteurs d'analyse simples sont incapables de comprendre. L'exemple normalement donné est : Survoler le bateau à la proue rouge. Pour un humain, c'est relativement facile à analyser. Cela signifie un avion volant au-dessus d'un bateau dont la proue est colorée en rouge. Pour un ordinateur, « voler » pourrait signifier voler à la maison. "l'arc rouge" pourrait faire référence à un ruban de cheveux que porte la mouche, ou il pourrait faire référence à une mouche domestique tenant un arc et des flèches. Une fois qu'il a pu comprendre ce que la personne voulait dire, il a pu agir sur ce passage de texte. Dans le cas d'origine, il s'agissait de trouver une question à une réponse, puis de tester si ce qu'il pensait être juste était correct (il se testerait lui-même), puis de bourdonner dans l'émission de quiz. Un peu, les gens ont tendance à manquer le fait que Watson ait également été formé à la théorie des jeux pour le quiz. Ainsi, il bourdonnait parfois, même s'il n'était pas sûr ou ne connaissait pas la réponse, pour empêcher les autres de l'obtenir. Il y a des détails plus détaillés sur IEEE . URL_0 --- Ainsi, après que Watson on Jeopardy ait battu les champions du monde, IBM a pensé à des moyens de le produire. Au départ , il est allé dans le secteur médical , en aidant les médecins . En dehors de cela, deux spin-offs non médicaux étaient Watson Discovery Advisor et Watson Engagement Advisor. WDA était similaire à un moteur de recherche, sauf qu'il pouvait établir des liens que vous n'obtiendriez pas normalement dans un moteur de recherche, et montrer des preuves exactes de la raison pour laquelle il a choisi une réponse exacte. Il avait aussi une fonctionnalité intéressante. Vous pouviez lui donner une question et une réponse, et il essaierait de trouver des preuves pour lier les deux. Watson Engagement Advisor, en revanche, était plus proche de Jeopardy. Il a été conçu pour comprendre les questions que se posent les personnes qui ne savent peut-être pas ce qu'elles recherchent. Par exemple : Imaginez que votre voiture se comporte bizarrement, vous ouvrez le moteur pour trouver un fil rouge qui pend sur le côté. Vous ne savez pas ce qu'il fait, et la recherche de "fil rouge" non seulement ne donnera pas de bons résultats, mais vous aurez des centaines de choses à lire. Ensuite, si vous allez voir un mécanicien et lui dites ce que vous avez vu, il peut normalement vous dire ce qui ne va pas. C'est parce que non seulement ils ont été formés sur le matériel, mais ils sont aussi capables de faire parler votre « non-mécanicien » à leurs connaissances. C'est ce que WEA a fait. Il a ensuite été ajouté un composant pour gérer la conversation au-delà de la simple question et réponse. --- Bien que cela fonctionnait très bien, à l'époque, ils nécessitaient beaucoup de ressources et de personnes hautement techniques pour les comprendre et les former. L'autre aspect était qu'il y avait un certain nombre de produits sur lesquels IBM travaillait et qui relevaient de ce groupement « cognitif ». Par exemple, comprendre la cuisine, la parole, les images, les émotions et le ton. Il y a donc eu une tendance à rendre Watson accessible sur le cloud par n'importe qui (ce qui est maintenant sur Bluemix). Watson est devenu plus une marque pour ces types de services de produits. Leur utilisation est également grandement simplifiée. Il y a toujours la même complexité, mais elle est cachée et les systèmes font le plus gros du travail. Je ne veux pas en faire une publicité. :) Mais il existe maintenant une vaste gamme de produits liés à Watson faisant différentes choses.