ワトソンは死んだ。IBMのクイズ番組「ジェパディ」で優勝したコンピューターは、主寝室ほどの広さの特注サーバー群で計算処理を行っていたが、もう存在しない。
しかし、ワトソンには子孫がいます。彼らもワトソンと呼ばれ、その数は膨大です。ワトソンの中には、成長して医療の専門家になる者もいれば、健康とウェルネスのコーチになり、人々がより良い人間になれるよう促す者もいます。さらに、最高の、そして最も気配りの行き届いたパーソナルショッパーを目指して努力する者もいます。最後のワトソンたちは、あなたが心の中で思い描いている悲しいトロンボーンの音を理解できないでしょう。でも、説明すれば、きっと理解してくれるはずです。
説明したほうがいいかもしれません。
IBMは本日、Watsonを開発者向けに公開したと発表しました。これには、既存のソフトウェアにWatsonのコグニティブコンピューティングを組み込むためのAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）とツールへのアクセスが含まれます。2011年にテレビでクイズ番組のチャンピオン2人を百科事典のような知識と迅速な応答速度で圧倒したWatson、そして癌研究者のために医療記録やジャーナル論文のアーカイブ全体をスキャンし、キーワードに基づいて単に抜粋を収集するのではなく、実際にテキストを読んで理解するWatsonが、今やアクセスを購入したい人なら誰でも利用できるようになります。
これまでのところ、IBMが提供するAPIベースのアプリケーションの例は、技術的な観点よりもビジネス的な観点から興味深いものが多い。WelltokのCafeWell Conciergeアプリは、ユーザーが特定の健康状態を管理するのに役立つパーソナライズされた「インテリジェント・ヘルス・イテナーリー」を作成し、適切な食事、運動、その他の行動に対して報酬を提供する。Fluid RetailのFluid Expert Personal Shopperは、オンライン販売員として機能し、テキストと音声で顧客と対話する。このアプリは、顧客がどこに行くのか、どのようなアクティビティを計画しているのかについて効果的にチャットでやり取りし、関連する商品、レビュー、提案を表示することができる。WellTokのコーチと同様に、FluidのShopperは、サービスを提供する特定の人物について学習し、その知識を実践に活かしている。
しかし、アプリよりももっと面白いのは、それがなぜ可能なのかという点です。Watsonは機械のように学習するのではなく、厳密に定義されたルールとインターフェースの中でデータを収集し、それを繰り返して返答するわけではありません。例えば、アンケートに答えて、自分で検索結果をたどっていくようなことは要求しません。ユーザーはWatsonに話しかけるのです。声に出して、あるいはテキストで。Watsonは論理的なつながりを構築し、結論を導き出し、それを人間と同じような会話言語で提示します。
このアプローチはコグニティブ・コンピューティングと呼ばれています。これは、いわゆるインテリジェントソフトウェアを過剰に売り込むために使われる、またしてもバズワードのように聞こえるかもしれません。しかし、Watsonはまさに本物です。学習するソフトウェアです。「私は一切プログラミングしていません」とIBM Watson担当副社長のジョン・ゴードン氏は言います。「情報を与え、模擬試験をさせ、採点するだけです。するとWatsonは自ら間違いから学ぶ方法を見つけ出すのです。」
ゴードン氏はワトソンの学習プロセスを、子供たちの宿題を手伝うことに例える。システムの理解力や人間とのインタラクション能力をアップグレード・向上させるためにコードを詳しく調べるのではなく、データを与え、時にはそれについて議論することで、ワトソンはより良くなっていく。人間のような学習能力は、言語アルゴリズムと対話アルゴリズムの両方に応用されている。ワトソンは約100万冊分の書籍に相当するコンテンツを吸収できる。
大まかに言えば、これはJeopardyで優勝したWatsonの開発にプログラマーたちが取り組んでいた方法と何ら変わりない。当時は特定の部屋ほどの大きさのハードウェア群に縛られていたのだ。だが今日のWatsonはオンラインでアクセスできるIBM Powerサーバー（ゴードン氏によるとピザの箱3つ分ほどの大きさ）に常駐し、1人ではなく複数のユーザーと同時に対話できる。システムの計算の多くはクラウドで行われ、クラウドを利用するアプリケーションによっては、TheNorthFace.com（Fluidが発表した唯一のパートナー）での買い物を手伝ってくれるWatsonや、慢性疾患への対処法を教えてくれるWatsonは、他の人々を支援しているほかのWatsonとは本質的に異なるものになるだろう。だからこそ、JeopardyのチャンピオンWatsonは死んだのだ。その子孫、つまりそれぞれがユニークで進化し続ける知識ベースを持つWatsonの大群よ、永遠に。これは単一のプラットフォームというより、新種の知能コンピューターに近いのだ。
ロボット恐怖症的な明白な疑問に答えると、「すべてのコンピューターが入力するすべての情報を把握しているスーパーワトソンは存在しません」とゴードンは言う。個々のワトソン、そしてそれらが収集するデータ（その多くは極めて個人的な情報となるだろう）がどうなるかは、開発者次第だ。IBMは場合によっては、コアインタラクションアルゴリズムのトレーニングに役立てるため、パートナー企業にフィードバックを求めるだろう。つまり、人間がワトソンと関わる機会が増えれば増えるほど、その局所的な反復処理は確実に賢くなり、認知機能も向上する可能性があるのだ。
IBMは、Watsonを活用する開発者にどのような革新的な機能を求めているかについては明言を避けている。しかし、このニュースをシンギュラリティ到来の兆候と捉えるにせよ、決断に迷うノースフェイスの顧客にとって朗報と捉えるにせよ、コグニティブ・コンピューティングが今ここにあるだけではないことは明らかだ。Watson API以降の世界では、コグニティブ・コンピューティングはあらゆる場所で活用される。
