I februar i fjor fulgte IT-verden spent med i en runde i den ellers trivielle tv-underholdningen Jeopardy, der konkurrenter forelegges et svar som de skal finne et korrekt spørsmål til. Årsaken til interessen var at en av konkurrentene var en ti rack stor superklynge av IBM Power 7-maskiner, døpt «Watson» etter selskapets grunnlegger, og at de to andre var USAs mestvinnende Jeopardy-mestre, Ken Jennings og Bra Rutter.
Watson vant en overlegen seier. De to mennene var sjanseløse.
Les også:
- [10.01.2013] IBM på patenttoppen for 20. år på rad
- [17.02.2011] Watson vant
- [15.02.2011] «Watson» har et alvorlig handikapp
- [17.01.2011] Maskinen vant innledende runde i Jeopardy!
- [06.01.2011] Tester ny teknologi i spørre- konkurranse
I digi.no ble seieren oppsummert slik:
IBM har bevist nye muligheter for kunstig intelligens. Watson viser at et datasystem på tre sekunder kan oppfatte svært nyanserte problemstillinger uttrykt på naturlig engelsk, saumfare 200 millioner informasjonssider etter mulige svar, formulere et hensiktsmessig antall mulige svar, beregne sannsynligheten for at de mulige svarene er korrekte, velge ut ett og avgjøre hvorvidt det er verdt å satse penger på at det virkelig er det rette.
Neste skritt var å skolere Watson i spesifikke fagområder. Som varslet for et år siden, var førstevalget medisin. Seint i fjor inngikk IBM en avtale med WellPoint, et helseforsikringsselskap som ville bruke teknologien til å oppnå bedre pasientpleie med lavere kostnader.
I går ble det kjent at IBMs forretningsavdeling for Watson-tjenester – «IBM Watson Solutions», ledet av Manoj Saxena – har inngått en avtale med finansbanken Citigroup, der maskinen skal brukes til å rådgi eksperter og bygge opp bedre digitale tjenester.
Teknologien bak Watson dreier seg primært om søk, analyse og læring, alt på naturlig språk. Foreløpig kan Watson kun engelsk. Å anvende Watson på et nytt fagområde betyr å fore systemet med massevis av skriftlig materiale. Programvarens forståelse av dette materiale bygger bare delvis på egen umiddelbar analyse: Watson må læres opp ved å få tilbakemeldinger på hvordan den svarer på spørsmål knyttet til materialet.
Først når man er rimelig trygg på at svarene jevnt over gjenspeiler et tilstrekkelig kunnskapsnivå, kan Watson settes i produksjon. Opplæringen fortsetter i produksjonsfasen, fordi Watson er programmert til å lære av sine erfaringer. Behovet for en kontinuerlig læringsprosess ble åpenbar for alle som fulgte Jeopardy-konkurransen, da Watson fortsatte å begå elementære feil også i finalen.
IBM og Citigroup understreker følgelig at Watson-avtalen dreier seg om å prøve ut mulige anvendelser.
Mike Rhodin som leder IBM Software Solutions forklarer at Watson retter seg mot informasjonsintensiv virksomhet: Hensikten er å få innsikt i store mengder data, sette fart i beslutningsprosessen og bedre tjenestenivået over for kundene.
– Samarbeidet mellom IBM og Citi vil utforske hvordan Watson kan anvendes på det forbrukerorienterte finansmarkedet slik at næringen tar bedre forretningsmessige avgjørelser, sier Rhodin.
Stilt overfor en kunde, skal Watson hjelpe rådgiveren til bedre å forstå kundens behov og situasjon, og bli flinkere til å se ulike muligheter, evaluere risiko og vurdere alternative investeringer opp mot hverandre.
Watson leveres til Citigroup – og andre potensielle kunder – som en tjeneste.
I læringsfasen, det vil si der systemet setter seg inn i fagområdet og læres opp til å svare stadig riktigere, anvender IBM en abonnementsmodell. I produksjonsfasen, der Citigroup føler seg trygg nok til faktisk å legge Watson til grunn for investeringsråd til kunder, får IBM sin andel av det banken tjener på transaksjonene.
Watson-sjef Manoj Saxena forklarer til Bloomberg at IBM tar sikte på å omsette forretningsanalyse og beslutningsstøtte for 16 milliarder dollar i 2015, og at Watsons andel av dette bør kunne «telles i milliarder». Ed Maguire, analytiker hos Crédit Agricole, skrev et notat i november i fjor der han anslo IBMs omsetning gjennom Watson til 2,65 milliarder dollar i 2015.
IBM har arbeidet med flere institusjoner for å lære opp Watson innen bank og finans, men opplyser ikke hvilke det dreier seg om. Watson fores med all verdens data, inkludert dokumenter som 10-K-skjemaer, prospekter, nyheter, ytringer på Facebook og Twitter og så videre. Systemets styrke er muligheten til å være bevisst alt dette i enhver situasjon, også relevante detaljer som mennesker lett kan overse.
Maguire antar at IBM selv bruker Watson i egne risikoanalyser. Han peker på at systemet først og fremst er beregnet på å analysere lagret data, og at det fortsatt er «tregt» i forhold til datastrømmer fra for eksempel sosiale medier. Saxena erkjenner dette, men mener forbedringer er på gang.
