आईबीएम वॉटसन एक कंप्यूटर प्रणाली है जो प्राकृतिक भाषा में पूछे गए प्रश्नों का उत्तर देने में सक्षम है, जिसे आईबीएम के डीपक्यूए परियोजना के तहत प्रमुख अन्वेषक डेविड फेरुची के नेतृत्व में विकसित किया गया था। आईबीएम के संस्थापक थॉमस जे. वॉटसन के नाम पर नामित, यह प्रणाली क्विज़ शो जेपार्डी! में प्रतिस्पर्धा करने के लिए डिज़ाइन की गई थी, जहाँ इसने फरवरी 2011 में एक टेलीविज़न मैच में चैंपियन ब्रैड रटर और केन जेनिंग्स का सामना किया। वॉटसन ने पहला पुरस्कार US$1 मिलियन जीता, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और प्रश्न-उत्तर देने में महत्वपूर्ण प्रगति को प्रदर्शित करता है।
वॉटसन की वास्तुकला ने कई तकनीकों को एकीकृत किया, जिसमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, सूचना पुनर्प्राप्ति, ज्ञान प्रतिनिधित्व, स्वचालित तर्क, और मशीन लर्निंग शामिल हैं। आईबीएम ने कहा कि वॉटसन ने प्राकृतिक भाषा का विश्लेषण करने, परिकल्पनाएँ उत्पन्न करने, और साक्ष्य को रैंक करने के लिए "100 से अधिक विभिन्न तकनीकों" का उपयोग किया। यह प्रणाली डीपक्यूए सॉफ्टवेयर और अपाचे यूआईएमए फ्रेमवर्क पर बनाई गई थी, जो जावा, सी++, और प्रोलॉग में लिखी गई थी, और वितरित कंप्यूटिंग के लिए अपाचे हडूप के साथ सुसे लिनक्स एंटरप्राइज़ सर्वर 11 पर चलती थी।
हार्डवेयर और प्रदर्शन
वॉटसन ने नब्बे आईबीएम पावर 750 सर्वरों का एक क्लस्टर नियोजित किया, प्रत्येक में 3.5 गीगाहर्ट्ज़ पावर7 आठ-कोर प्रोसेसर और प्रति कोर चार थ्रेड थे, जो कुल 2,880 प्रोसेसर थ्रेड और 16 टेराबाइट रैम बनाते थे। प्रणाली ने प्रति सेकंड 500 गीगाबाइट संसाधित किया, जो एक मिलियन पुस्तकों के बराबर है, और इसका लिनपैक प्रदर्शन 80 टेराफ्लॉप्स था। इसकी हार्डवेयर लागत लगभग तीन मिलियन डॉलर आंकी गई थी। जेपार्डी! खेल के लिए, सभी सामग्री रैम में संग्रहीत की गई थी क्योंकि हार्ड ड्राइव मानव चैंपियनों के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए बहुत धीमी होतीं।
डेटा और ज्ञान स्रोत
वॉटसन के ज्ञानकोष में विश्वकोश, शब्दकोश, थिसॉरस, समाचार-वायर लेख, और साहित्यिक कृतियाँ शामिल थीं, साथ ही डीबीपीडिया, वर्डनेट, और यागो जैसे डेटाबेस और ऑन्टोलॉजी भी शामिल थे। आईबीएम टीम ने इसका ज्ञान निर्मित करने के लिए लाखों दस्तावेज़ प्रदान किए। वॉटसन ने प्रश्नों को कीवर्ड और वाक्य खंडों में विभाजित किया, साथ ही सैकड़ों भाषा विश्लेषण एल्गोरिदम एक साथ निष्पादित किए। जितने अधिक एल्गोरिदम स्वतंत्र रूप से एक ही उत्तर पाते थे, आत्मविश्वास उतना ही अधिक होता था।
रणनीति और मनुष्यों के साथ तुलना
वॉटसन में दांव लगाने और डेली डबल पहचान के लिए रणनीति मॉड्यूल शामिल थे। एक मॉड्यूल ने आत्मविश्वास स्कोर और प्रतियोगी स्थिति के आधार पर फाइनल जेपार्डी दांव की गणना की। एक अन्य ने अनदेखे डेली डबल्स की संभावना का अनुमान लगाने के लिए बेयस नियम का उपयोग किया, जिसमें दांव की गणना टीडी-गैमन के समान दो-परत तंत्रिका नेटवर्क द्वारा की गई। बज़र पर वॉटसन की प्रतिक्रिया समय मनुष्यों की तुलना में तेज़ थी, हालाँकि यह तैयार संकेत का अनुमान नहीं लगा सकता था। इसमें मानव संदर्भ समझ की कमी थी लेकिन यह मनोवैज्ञानिक रणनीतियों के प्रति प्रतिरक्षित था। अभ्यास खेलों में, मनुष्यों ने पहले बज़ करने के लिए वॉटसन के छह से सात सेकंड के प्रसंस्करण समय का उपयोग किया, लेकिन वास्तविक मैच में, वॉटसन की गति और सटीकता प्रबल रही।
विरासत और वाणिज्यिक अनुप्रयोग
फरवरी 2013 में, आईबीएम ने मेमोरियल स्लोअन केटरिंग कैंसर सेंटर में फेफड़ों के कैंसर के उपचार निर्णयों के लिए वॉटसन के पहले वाणिज्यिक अनुप्रयोग की घोषणा की, जो वेलपॉइंट (अब एलेवेंस हेल्थ) के साथ मिलकर था। हालाँकि, वॉटसन हेल्थ डिवीज़न को 2022 में विनिवेशित किया गया और फ्रांसिस्को पार्टनर्स को $1 बिलियन में बेच दिया गया, जबकि इसे विकसित करने में $4 बिलियन की लागत आई थी। 2023 तक, वॉटसन ने आईबीएम के स्टॉक मूल्य का 10% नुकसान और बड़े पैमाने पर छंटनी में योगदान दिया था। इन असफलताओं के बावजूद, 2011 में वॉटसन की जेपार्डी! जीत कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग में एक मील का पत्थर बनी हुई है, जिसने गहन शिक्षण और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में बाद के विकास को प्रभावित किया।