IBM Watsonは、自然言語で提示された質問に回答できるコンピュータシステムであり、IBMのDeepQAプロジェクトの一部として、主任研究者デビッド・フェルッチの下で開発された。IBMの創設者トーマス・J・ワトソンにちなんで名付けられたこのシステムは、クイズ番組『ジェパディ!』で競うように設計され、2011年2月のテレビ放映された対戦でチャンピオンのブラッド・ラターとケン・ジェニングスと対戦した。Watsonは100万米ドルの優勝賞金を獲得し、人工知能と質問応答における大きな進歩を示した。
Watsonのアーキテクチャは、自然言語処理、情報検索、知識表現、自動推論、機械学習など、複数の技術を統合していた。IBMは、Watsonが自然言語を分析し、仮説を生成し、証拠をランク付けするために「100以上の異なる技術」を使用したと述べた。このシステムはDeepQAソフトウェアとApache UIMAフレームワーク上に構築され、Java、C++、Prologで記述され、分散コンピューティング用のApache Hadoopを備えたSUSE Linux Enterprise Server 11上で動作した。
ハードウェアと性能
Watsonは、それぞれ3.5 GHzのPOWER7 8コアプロセッサとコアあたり4スレッドを備えた90台のIBM Power 750サーバーのクラスターを採用し、合計2,880のプロセッサスレッドと16テラバイトのRAMを備えていた。このシステムは毎秒500ギガバイト（100万冊の書籍に相当）を処理し、Linpack性能は80テラFLOPSであった。ハードウェアのコストは約300万米ドルと推定された。ジェパディ!のゲームでは、ハードドライブは人間のチャンピオンと競うには遅すぎるため、すべてのコンテンツがRAMに格納された。
データと知識ソース
Watsonの知識ベースには、百科事典、辞書、類語辞典、通信社の記事、文学作品に加え、DBpedia、WordNet、YAGOなどのデータベースとオントロジーが含まれていた。IBMチームはその知識を構築するために数百万のドキュメントを提供した。Watsonは質問をキーワードと文の断片に解析し、数百の言語分析アルゴリズムを同時に実行した。独立して同じ答えを見つけたアルゴリズムが多いほど、信頼度が高くなった。
戦略と人間との比較
Watsonには、賭け金とデイリーダブルの検出のための戦略モジュールが含まれていた。1つのモジュールは、信頼度スコアと出場者の順位に基づいてファイナルジェパディの賭け金を計算した。別のモジュールは、ベイズの定理を使用して未公開のデイリーダブルの確率を推定し、賭け金はTD-Gammonに類似した2層ニューラルネットワークによって計算された。Watsonのブザーへの反応時間は、反応する際には人間よりも速かったが、レディ信号を予測することはできなかった。人間の文脈理解は欠けていたが、心理的戦術には影響を受けなかった。模擬ゲームでは、人間はWatsonの6〜7秒の処理時間を利用して先にブザーを押したが、実際の対戦ではWatsonの速度と正確さが勝った。
遺産と商用アプリケーション
2013年2月、IBMは、メモリアル・スローン・ケタリング癌センターでの肺癌治療決定のためのWatsonの最初の商用アプリケーションを、WellPoint（現在のElevance Health）と共同で発表した。しかし、Watson Health部門は2022年に売却され、フランシスコ・パートナーズに10億米ドルで売却されたが、開発には40億米ドルが費やされていた。2023年までに、WatsonはIBMの株価の10%の下落と大規模な人員削減に貢献した。これらの挫折にもかかわらず、Watsonの2011年のジェパディ!での勝利は人工知能と機械学習における画期的な出来事であり、その後の深層学習と自然言語処理の発展に影響を与えた。