वाटसन जेओपार्डी! 2011 की उस प्रतियोगिता को संदर्भित करता है जिसमें आईबीएम की वाटसन कंप्यूटर प्रणाली, जिसे डीपक्यूए परियोजना के तहत विकसित किया गया था, ने जेओपार्डी! के दो सबसे सफल चैंपियनों, ब्रैड रटर और केन जेनिंग्स के खिलाफ खेला। वाटसन ने दो-गेम मैच जीता, पहला पुरस्कार US$1 मिलियन प्राप्त किया, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में महत्वपूर्ण प्रगति का प्रदर्शन किया। यह आयोजन फरवरी 2011 में प्रसारित हुआ और प्राकृतिक भाषा के प्रश्नों को समझने और उत्तर देने की कंप्यूटिंग की क्षमता में एक मील का पत्थर साबित हुआ।
वाटसन का नाम आईबीएम के संस्थापक और पहले सीईओ, थॉमस जे. वाटसन के नाम पर रखा गया था, और इसे प्रमुख अन्वेषक डेविड फेरुची के नेतृत्व में एक शोध दल द्वारा बनाया गया था। यह प्रणाली खुले-डोमेन प्रश्नों का उत्तर देने के लिए कई एआई तकनीकों को संयोजित करने के लिए डिज़ाइन की गई थी, जिसमें सूचना पुनर्प्राप्ति, ज्ञान प्रतिनिधित्व, स्वचालित तर्क, और मशीन लर्निंग शामिल थे। बाद की डीप लर्निंग प्रणालियों के विपरीत, वाटसन की वास्तुकला गहरे तंत्रिका नेटवर्क के बजाय सैकड़ों समानांतर एल्गोरिदम पर निर्भर थी।
सिस्टम आर्किटेक्चर
वाटसन का सॉफ्टवेयर आईबीएम के डीपक्यूए ढांचे और अपाचे यूआईएमए (अनस्ट्रक्चर्ड इंफॉर्मेशन मैनेजमेंट आर्किटेक्चर) पर बनाया गया था। इसे जावा, सी++, और प्रोलॉग में लिखा गया था, और वितरित कंप्यूटिंग के लिए अपाचे हडूप के साथ सुसे लिनक्स एंटरप्राइज सर्वर 11 पर चलाया गया था। प्रणाली में रणनीति मॉड्यूल शामिल थे: एक ने आत्मविश्वास स्कोर और प्रतिद्वंद्वी स्कोर के आधार पर फाइनल जेओपार्डी दांव की गणना की; दूसरे ने जे! आर्काइव से ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके डेली डबल की संभावना का अनुमान लगाने के लिए बेयस के नियम का उपयोग किया। यदि एक डेली डबल मिल जाता था, तो दांव की गणना एक दो-परत तंत्रिका नेटवर्क द्वारा की जाती थी, जो 1990 के दशक में गेराल्ड टेसाउरो द्वारा विकसित टीडी-गैमन के समान था। मापदंडों को मानव प्रतियोगियों के सांख्यिकीय मॉडल के खिलाफ बेंचमार्किंग द्वारा समायोजित किया गया था।
हार्डवेयर में नब्बे आईबीएम पावर 750 सर्वरों का एक क्लस्टर शामिल था, प्रत्येक में 3.5 गीगाहर्ट्ज़ पावर7 आठ-कोर प्रोसेसर था जिसमें प्रति कोर चार थ्रेड थे, कुल 2,880 थ्रेड और 16 टेराबाइट रैम। प्रणाली ने प्रति सेकंड 500 गीगाबाइट (एक मिलियन पुस्तकों के बराबर) संसाधित किया और इसका लिनपैक प्रदर्शन 80 टेराफ्लॉप्स था, जो टॉप 500 सुपरकंप्यूटर सूची के लिए कटऑफ का लगभग आधा था। खेल के दौरान सभी सामग्री रैम में संग्रहीत की गई थी क्योंकि हार्ड ड्राइव एक्सेस बहुत धीमी होती।
डेटा और ज्ञान स्रोत
वाटसन के ज्ञानकोष में विश्वकोश, शब्दकोश, थिसॉरी, समाचार वायर लेख, और साहित्यिक कृतियाँ, साथ ही डीबीपीडिया, वर्डनेट, और यागो जैसे संरचित डेटाबेस और ऑन्टोलॉजी शामिल थे। आईबीएम ने वाटसन को अपना ज्ञान बनाने के लिए लाखों दस्तावेज़ प्रदान किए। प्रणाली ने प्रश्नों को कीवर्ड और वाक्य खंडों में विश्लेषित किया, फिर एक साथ सैकड़ों भाषा विश्लेषण एल्गोरिदम निष्पादित किए। जितने अधिक एल्गोरिदम स्वतंत्र रूप से एक ही उत्तर पर सहमत होते थे, आत्मविश्वास उतना ही अधिक होता था। वाटसन ने फिर संभावित समाधानों को अपने डेटाबेस के खिलाफ जांचा ताकि उनकी प्रशंसनीयता सत्यापित हो सके।
मानव खिलाड़ियों के साथ तुलना
वाटसन के पास मानव प्रतियोगियों की तुलना में फायदे और नुकसान दोनों थे। इसमें प्रासंगिक समझ की कमी थी, और मनुष्य अक्सर तेजी से प्रतिक्रिया उत्पन्न करते थे, विशेष रूप से छोटे सुरागों के लिए। वाटसन को तब तक बज नहीं करने के लिए प्रोग्राम किया गया था जब तक कि वह आश्वस्त न हो, लेकिन एक बार प्रतिक्रिया तैयार होने पर इसकी प्रतिक्रिया समय तेज था और यह श्रेणी कूदने जैसी मनोवैज्ञानिक रणनीतियों से प्रतिरक्षित था। 20 नकली खेलों में, मनुष्यों ने यह तय करने के लिए छह से सात सेकंड का उपयोग किया जो वाटसन को एक सुराग संसाधित करने के लिए चाहिए था कि संकेत देना है या नहीं। वाटसन के इलेक्ट्रॉनिक सर्किटरी ने तैयार संकेत प्राप्त किया और बजने से पहले आत्मविश्वास का मूल्यांकन किया, जिससे मानव प्रतिक्रिया समय पर गति लाभ मिला, सिवाय जब मनुष्यों ने संकेत का अनुमान लगाया। वाटसन की आवाज़ अभिनेता जेफ वुडमैन की रिकॉर्डिंग से आईबीएम टेक्स्ट-टू-स्पीच कार्यक्रम के लिए संश्लेषित की गई थी।
परिणाम और वाणिज्यिक अनुप्रयोग
फरवरी 2013 में, आईबीएम ने वाटसन के पहले वाणिज्यिक अनुप्रयोग की घोषणा की: मेमोरियल स्लोअन केटरिंग कैंसर सेंटर में फेफड़ों के कैंसर के उपचार के लिए उपयोग प्रबंधन निर्णय, वेलपॉइंट (अब एलेवेंस हेल्थ) के साथ मिलकर। हालांकि, वाटसन हेल्थ डिवीजन व्यावसायिक रूप से संघर्ष करता रहा। 2022 में, आईबीएम ने वाटसन हेल्थ को अलग कर दिया, इसे मेराटिव में बदल दिया, जिसे फ्रांसिस्को पार्टनर्स को $1 बिलियन में बेच दिया गया, जबकि आईबीएम ने विकास में $4 बिलियन का निवेश किया था। 2023 तक, वाटसन ने आईबीएम के स्टॉक मूल्य का 10% खर्च कर दिया था, जितना लाया उससे चार गुना अधिक खो दिया था, और बड़े पैमाने पर छंटनी का कारण बना। इन असफलताओं के बावजूद, जेओपार्डी! की जीत एआई इतिहास में एक मील का पत्थर बनी हुई है, जिसने मशीन लर्निंग और बड़े भाषा मॉडल में बाद के शोध को प्रभावित किया।