Bořivoj Brdička: Jak Watson zvítězil v Jeopardy

Firma IBM je dlouhodobě na špičce ve vývoji umělé inteligence schopné soupeřit s lidskou. Je to již téměř 15 let, co její super-počítač Deep Blue zvítězil v souboji se světovým šachovým velmistrem Garry Kasparovem. Na tehdejší dobu to byl samozřejmě velký trhák. Naprogramovat nejlepšího světového hráče šachů je sice problém nemalý, ale je, vzhledem k čistě logické struktuře hry, ještě představitelný. Tedy alespoň pro ty z nás, kteří, podobně jako já, v 70. letech minulého století na katedře počítačů ČVUT programovali jako semestrální práci ve Fortranu na sálovém počítači Tesla 200 (což je mimochodem klon IBM 360) dílčí šachovou úlohu.


IBM ovšem ve vývoji velmi výkonných počítačů pokračuje a určitě stojí o další podobnou reklamu. Poslední 3 roky vyvíjí počítač disponující umělou inteligencí specializovanou na sémantickou analýzu textu a na schopnost hledat řešení problému na základě zkoumání obrovského množství uložených dat. Takový expertní systém je schopen na položené otázky odpovídat v reálném čase. Něco takového bylo dlouho nedostižným snem vývojářů v oboru umělé inteligence. Vše nasvědčuje tomu, že IBM to již dokázala. Vyvinula počítač, jenž je schopen odpovídat na faktické otázky lépe než nejschopnější lidé. Jmenuje se Watson.

Své jméno nedostal podle známého asistenta Sherlocka Holmese, ale po dlouholetém řediteli firmy IBM. Hlavním cílem jeho vývoje bylo uspět ve značně oblíbené americké televizní znalostní soutěži Jeopardy. U nás běžela pod názvem Riskuj v poněkud pozměněné podobě. Zásadní rozdíl proti původní verzi je v kladení otázek. U nás dostávali soutěžící běžné na fakta orientované otázky, na něž podle svých znalostí přímo odpovídali. V originálu se místo otázek zadávají specifické slovní rébusy, na něž se odpovídá otázkou. Soutěžící mají za úkol formulovat otázku, jejíž znění je definováno předloženým textem. Schéma hry jinak odpovídá naší verzi soutěže.

V létě minulého roku se Watson zúčastnil přímého přenosu soutěže na stanici NTV poprvé. V newyorském studiu byl fyzicky přítomen jen terminál zobrazující výsledky watsonovy analýzy daného problému (pravděpodobnost správnosti pro několik vybraných potencionálně možných řešení) a reproduktor přehrávající Watsonovu odpověď (tedy správnou otázku). Samotný počítač byl mimo studio. Je důležité připomenout, že během soutěže Watson nebyl připojen do internetu a nikdo mu nesměl dávat jakékoli příkazy. Podobně jako tomu bylo u Deep Blue, na počátku nebyly výsledky zcela přesvědčivé. Je celkem zřejmé, že Watson naprosto nemá potíže zvládnout jednoznačný problém – třeba „vymyslet“ otázku na „hlavní město státu XXX“. Takové triviality se ovšem v Jeopardy téměř nevyskytují.

Na nejjednodušší úrovni je typickým třeba takovýto hlavolam (viz první úroveň kategorie Historické oblečení v simulaci soutěže The Watson Trivia Challenge na webu New York Times). Zadání zní: „Jedná se o módní doplněk z 19.st., který je synonymem pro nadměrnou aktivitu; nedivte se, najdete-li ho ve svém živém plotu.“ Správná odpověď je: „Co je to bustle?“ – česky honzík. K tomu, abyste hlavolam vyřešili, musíte vědět, že ono anglické slovo zároveň znamená chvátat. Jakmile se však zaseknete u druhé části zadání, která je odkazem na celkem známý a na první pohled nesmyslný text písně Led Zeppelin (If there's a bustle in your hedgerow …), máte jen malou šanci na vítězství. Sám jsem tuto, pro soutěž triviální úlohu, řešil s internetem asi 10 min. Watson na to potřebuje nanejvýš několik desetin vteřiny.

Podívejme se na něco trochu složitějšího. Zadání zní: „Pokrývka hlavy toho, kdo oslovuje přítele slovem milý.“ Správná odpověď: „Co nosí na hlavě Sherlock Holmes?“. Na podobné úloze dosud všechny implementace umělé inteligence pohořely. Byly totiž konstruovány na základě databáze, kde byly jednotlivé prvky mezi sebou přímo vázány. Např. Holmes – kšiltovka, dýmka, opium, Baker street, Watson apod. Schopnost pochopit smysl otázky, jako je tato, však vyžaduje zcela jiný postup. Schopnost asociace, jakou má člověk, je počítačům zatím nedostupná. Watson to proto dělá jinak. Provádí statistickou analýzu nepředstavitelně velkého množství primárně textových dat a zjišťuje, které výrazy se často vyskytují v souvislosti s hledaným textem. Jistě najde i u jiných osob oblibu oslovovat někoho „milý“, ale je velmi nepravděpodobné, aby se ve zvýšené míře u téže osoby opakovaně řešilo, co nosí na hlavě.

Pokračování na spomocnik.rvp.cz.