Pro ojedinělý projekt, který se před lety zrodil v laboratořích IBM Research, to byl vzácný okamžik. Jeopardy! je soutěž charakteristická svým komplexním, kontextovým a hravým využíváním jazyka a mohla tak posloužit jako simulace reálných problémů, které přináší přirozený jazyk ve skutečném světě.

Zároveň se jednalo o veřejný test pokročilé výpočetní technologie – kognitivního systému. Kognitivní systém není pouze naprogramován do konečné podoby, ale postupně se učí na základě interakcí a vlastních výsledků. Výkon Watsonu se v průběhu působení v Jeopardy! podle očekávání s každým dílem zlepšoval. S každou novou hádankou i odpovědí některého z rivalů akumuloval znalosti, z nichž pak mohl opětovně těžit. Watson byl čím dál tím chytřejší.

Velké a ještě větší objemy dat
Během 16 měsíců od krátkého účinkování Watsonu v televizní soutěži se světový objem dat dramaticky zvýšil. Denně jich lidé vytvoří téměř 2,5 trilionů bytů. Odhaduje se, že celých 80 % z toho tvoří „nestrukturovaná“ data, kam spadají například neformátované texty, e-maily, tweety, příspěvky na fórech a sociálních sítích, chaty či videa. A všechen tento obsah má formu přirozeného, často slangového, těžce postižitelného, každodenního jazyka, tolik odlišného od uspořádaných, do řádků a sloupců seřazených textů a čísel, jimž jsou současné databáze schopny porozumět.

Společnosti dobře ví, že jsou tato data potenciálně bohatým zdrojem informací a porozumění. Je to jakoby měli neomezený přístup k neustále aktualizované knihovně s odpověďmi na všechny jejich otázky, avšak zároveň jakoby všechny tyto knihy byly psané v jazycích, jimž nerozumí. Ačkoli programovatelné systémy umí na určitý problém vztáhnout určitý obsah, v případě nestrukturovaných dat, jejich zrychlujícího se nárůstu či s nejistou mírou přesnosti se potýkají s velkými problémy. V konečném důsledku tím pak nevyhnutelně trpí rozhodovací procesy.

Watson pracuje ve finančnictví
Kognitivní schopnosti počítačového systému Watson byly navrženy tak, aby si dokázaly poradit s reálnými problémy spojenými s velkými objemy dat, a to napříč celou řadou odvětví. Watson byl již od počátku zamýšlen pro praktické využití – pro začátek ve finančnictví a zdravotnictví. Oba obory čelí denně záplavám nestrukturovaných dat, přičemž na ně musí být schopni reagovat velice rychle.

Americké finanční společnosti se musí ročně poprat s 50% nárůstem objemu dat. Už teď zde na každého zaměstnance připadá téměř 2 000 terabytů. Zároveň čelí tomu, že každou minutu se na newyorské burze nakoupí a prodá 5 milionů akcií – a to je pouze jeden z mnoha trhů, s nimiž musí držet krok.

Pokud by nás měl příval informací zahltit tak, že je nestačíme zpracovat, zaplatíme možná vysokou cenu. Cílem aplikace technologie Watson bude pomocí řady spolupracujících projektů poskytovat nástroje a podporu pro rozhodovací procesy. V roce 2011 se Watson začal uplatňovat ve zdravotnictví. Díky své schopnosti vyznat se v nesmírně komplexní lidské řeči v kombinaci s výjimečně rychlou analýzou obrovského množství dat (více než 200 milionů stránek za tři vteřiny v Jeopardy!) by Watson mohl být schopen zužitkovat každou novou vědeckou studii, uveřejněnou zprávu, výsledek léčby, článek či interakci a usnadnit tak doktorům rozhodnutí založená na dostupných důkazech.

Pro bankovnictví může být Watson přínosem díky své schopnosti obrovskou rychlostí zpracovávat finanční, regulační, ekonomické a společenské údaje napříč různými trhy, měnami a fondy. Například společnost Citigroup prověří možnosti uplatnění Watsonovy obsahové analýzy a schopnosti učit se na základě shromažďovaných důkazů ke zdokonalení komunikace se zákazníky.

Text vychází z autorského článku Watson Goes To Work publikovaného v deníku The Wall Street Journal.