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る。これは、主任研究者デビッド・フェルッチ率いる研究チームによって、IBMのDeepQAプロジェクトの一環として開発された。Watsonという名称は、IBMの創設者であり初代CEOである実業家トーマス・J・ワトソンにちなんで付けられた。このシステムは当初、クイズ番組『ジェパディ!』で競うように設計され、2011年にチャンピオンのブラッド・ラターとケン・ジェニングスを破り、優勝賞金100万米ドルを獲得した。Watsonの成功は、オープンドメインの質問応答における人工知能の可能性を示し、医療などの分野での商業的応用に拍車をかけた。
Watsonのアーキテクチャは、高度な自然言語処理技術、情報検索、知識表現、自動推論を統合している。IBMは、Watsonが「自然言語を分析し、情報源を特定し、仮説を発見・生成し、証拠を発見・評価し、仮説を統合・ランク付けするために、100以上の異なる技術を使用している」と述べている。時が経つにつれ、Watsonの機能は拡張され、その展開はIBM Cloudに移行し、進化した機械学習と最適化されたハードウェアを備えるようになった。
ソフトウェア
Watsonの中核ソフトウェアはIBMのDeepQAであり、Apache UIMA（非構造化情報管理アーキテクチャ）フレームワーク上に構築されている。このシステムはJava、C++、Prologを含む複数の言語で書かれ、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。DeepQAに加えて、Watsonには戦略モジュールが含まれていた。例えば、ある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、J! Archiveの履歴データを利用し、ベイズの定理を用いてデイリーダブルの確率を推定した。デイリーダブルが見つかった場合、賭け金は、1990年代にジェラルド・テサウロが開発したバックギャモンプログラムTD-Gammonで使用されたものと同様の2層ニューラルネットワークによって計算された。これらの戦略パラメータは、J! Archiveデータに適合させた人間の出場者の統計モデルに対するベンチマークによって調整された。
ハードウェア
Watsonはワークロード最適化型であり、超並列POWER7プロセッサを統合していた。これは90台のIBM Power 750サーバーのクラスターを採用し、各サーバーは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、合計2,880プロセッサスレッドと16テラバイトのRAMを搭載していた。ジョン・レニーによると、Watsonは毎秒500ギガバイト（100万冊の書籍に相当）を処理できた。IBMマスター発明家のトニー・ピアソンは、ハードウェアのコストを約300万ドルと推定した。そのLinpack性能は80テラFLOPSであり、Top 500スーパーコンピュータリストの基準の約半分であった。ジェパディ!では、ハードドライブはリアルタイム応答には遅すぎるため、すべてのコンテンツはRAMに保存された。
データ
Watsonの知識源には、百科事典、辞書、類語辞典、通信社の記事、文学作品が含まれていた。また、DBpedia、WordNet、YAGOなどのデータベース、分類体系、オントロジーも使用した。IBMチームはWatsonの知識ベースを構築するために数百万の文書を提供し、幅広い質問に回答できるようにした。
動作
Watsonは質問をキーワードと文の断片に解析し、統計的に関連するフレーズを見つけた。その主な革新は新しいアルゴリズムではなく、実証済みの言語分析アルゴリズムを数百種類同時に実行する能力にあった。独立して同じ答えを見つけたアルゴリズムが多いほど、信頼度は高くなった。Watsonはいくつかの潜在的な解を得ると、それらをデータベースと照合して妥当性を判断した。
人間のプレイヤーとの比較
Watsonには、人間のジェパディ!プレイヤーと比較して利点と欠点があった。文脈理解が欠けており、特に短い手がかりでは、人間の方が速く回答を生成することが多かった。Watsonのプログラミングは、自信がつく前に早押しボタンを押すことを防いだが、準備が整うと反応時間が速く、カテゴリの飛び越しなどの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が手がかりを処理するのに必要な6〜7秒を利用して、早押しするかどうかを判断した。Watsonの電子回路は準備完了信号を受け取り、早押し前に信頼度を評価したため、人間が信号を予測した場合を除き、その反応は人間より速かった。Watsonは、IBMのテキスト読み上げプログラム用に俳優ジェフ・ウッドマンが録音した音声から合成された電子音声で話した。
商業的応用と売却
2013年2月、IBMはWatsonの最初の商業的応用を発表した。それは、メモリアル・スローン・ケタリング癌センターにおける肺癌治療の利用管理決定であり、ウェルポイント（現在のエレバンス・ヘルス）と連携して行われた。2022年、IBMはWatson Health部門をメリラティブに分社化し、アメリカのプライベートエクイティ企業フランシスコ・パートナーズに売却した。この部門は開発に40億ドルを費やしたが、10億ドルで売却された。2023年までに、WatsonはIBMの株価の10%の下落をもたらし、収益の4倍のコストがかかり、大規模な人員削減につながった。これらの挫折にもかかわらず、Watsonは人工知能と機械学習の歴史における画期的な出来事であり続けている。