ReadNote современный дайджест Интернета

Watson, компьютер IBM, одержал крупную интеллектуальную победу над человеческим разумом: в первой игре викторины Jeopardy он буквально разгромил своих ближайших преследователей – Брэда Руттера и Кена Дженнингса.

При этом по результатам первого раунда лидерство делили Брэд Руттер и Watson, каждый из которых заработал по 5 тысяч долларов, в то время как Кен Дженнингс – только 2 тысячи. Однако два следующих раунда, сыгранные в третий турнирный день, показали явное преимущество машины: ее выигрыш в 35,734 тысячи долларов оказался в несколько раз больше, чем 10,4 тысячи Руттера и 4,8 тысячи Дженнингса.

При этом в ходе второго раунда компьютер допустил три неправильных ответа (общее количество поставленных вопросов – 30), однако выиграл за счет большей скорости «мышления»: именно хорошая реакция позволила ему обойти своих соперников.

Специалистам интересны причины промахов, допущенных искусственным разумом в ходе соревнований. Так, при проведении пробных матчей победа досталась Дженнингсу, который применил рискованную тактику: делал очень большие ставки на те вопросы, цену которых определяет сам игрок. Компьютер же осторожничал, делая небольшие ставки.

Еще один промах – ответ на вопрос из категории «Города Америки» в третьем раунде официальной игры, когда компьютер не сумел определить город, два аэропорта которого носят имена героя Второй мировой войны и одной из битв. Брэд Руттер и Кен Дженнингс правильно указали Чикаго, сделав при этом большие ставки, однако это позволило им только сократить разрыв, но не догнать соперника. Неправильный ответ Watson’а, который назвал Торонто, руководитель проекта Дэвид Ферруччи объясняет тем, что компьютер не сумел свести воедино информацию из разных источников. В самом тексте вопроса не уточнялось, что речь идет об американском городе – однако это подразумевала категория вопроса. В списке городов, удовлетворяющих условиям вопроса, Чикаго занимал второе место. Зато машина и сама выразила сомнение в правильности ответа, оценив ее на 30 % (вместо 90 %, которых система достигала в других ответах). Такие ситуации очень полезны для способного к самообучению Watson’а: благодаря им он корректирует алгоритмы поиска ответов, что уменьшает вероятность ошибок в будущем.

По словам Роберта Вебера, старшего вице-президента IBM, в перспективе проект Watson может найти не только игровое применение, поскольку способность компьютера отвечать на вопросы, заданные на бытовом языке, полезна при сборе или проверке фактов, например, в юридической практике.