ביבמ צופים שהטכנולוגיה של מחשב העל ווטסון תסייע לעסקים לקבל תשובה לכל שאלה

חוקרים מיבמ (IBM) השקיעו ארבע שנים בפיתוח מחשב העל ווטסון (Watson) שהביס את האלופים האנושיים בשעשועון ג'פארדי (שנקרא בגרסתו הישראלית מלך הטריוויה). כעת מבקשים בחברה לשלב יכולות אלה ביישום שיפעל בטלפון החכם שבכיס החולצה.

ברני מאיירסון, סגן נשיא יבמ לחדשנות, צופה שיישום ווטסון ידע להשיב לשאלות שישאלו המשתמשים בקול, בדומה לגרסה מתקדמת של יישום סירי (Siri) במכשירי ה-iPhone. חקלאי בשדה יוכל לשאול, למשל, "מתי כדאי לי לזרוע תירס" ויקבל תוך שניות תשובה, על סמך נתוני מיקום, מגמות היסטוריות ומחקרים מדעיים.

בענק הכחול מבקשים למצוא שימושים חדשים לטכנולוגיה של ווטסון במסגרת תוכנית לחדירה לשווקים חדשים והגדלת ההכנסות בתחום של ניתוח עסקי ל-16 מיליארד דולרים עד 2015. לאחר שמחשב העל הוכיח את יכולתו בתחומי הטריוויה, הוא משמש כיום לניתוח מידע פיננסי בחברת סיטיגרופ (Citigroup) ולמחקרים בתחום הסרטן בחברת WellPoint. הגרסה הבאה, שמכונה ווטסון 2.0 (Watson 2.0), תתאפיין בצריכת כוח נמוכה ותתאים לטלפונים חכמים ומחשבי לוח.

"צריכת הכוח של ווטסון יורדת בקצב מהיר", אמר מאיירסון. "בעתיד נוכל ליהנות ממנוע נפלא לכל הידע שבעולם".

בחברה צופים מכירות במיליארדי דולרים, כאשר הטכנולוגיה של ווטסון תפעל במוסדות פיננסיים, חברות תרופות, מפעילות טלקום וארגונים נוספים. לאחר שמיליוני אנשים נחשפו לביצועים של ווטסון בג'פארדי הוא הפך למוצר המפורסם ביותר של יבמ מאז שהחברה מכרה את חטיבת המחשבים האישיים ללנובו (Lenovo), לפני כשבע שנים.

האתגרים שניצבים כעת בפני יבמ הם כיצד להפוך את ווטסון למוצר שיכול לפעול במכשירים ניידים שמחזיקים בכף היד, לתמחר את המוצר ולספק אותו. המוח של ווטסון מותקן כיום בעשרה מסדי שרתים מסוג IBM Power750 שמוצבים בניו-יורק ועוצמת העיבוד המשותפת שלהם מקבילה לזו של 6,000 מחשבים שולחניים רגילים. אף על פי שמרבית החישובים מתבצעים במרכז נתונים, צריכת הכוח של יישום ווטסון לטלפון חכם תהיה עדיין גבוהה מדי לשימוש מעשי בחיי היום יום.

אתגר נוסף נובע מהצורך ב-"למידת מכונה" על מנת שהיישום יוכל לשמש כסייען אמין בתחום מסוים. בחברת WellPoint ציינו, למשל, שווטסון לא ישלוט היטב בתחום האונקולוגיה לפני סוף 2013. קתרין פרייז, סגנית נשיא למחקר ביבמ, אמרה שהחוקרים צריכים להוסיף גם יכולות של זיהוי קול ותמונה כדי שהיישום יוכל להגיב לקלט בתנאי אמת.