ในนิวยอร์กซิตี้ วัตสันของ IBM ทํางานร่วมกับโรงพยาบาลสองแห่งเพื่อยืนยันการรักษาผู้ป่วยมะเร็ง (เครดิตภาพ: เจสซี่ เอมสปาค)
นิวยอร์ก — วัตสันของ IBM อาจมีชื่อเสียงมากที่สุดจากการชนะในงานเกมโชว์ “Jeopardy!” แต่จากสํานักงานที่นี่ในแมนฮัตตัน สมองของคอมพิวเตอร์ที่โด่งดังกําลังถูกใช้เพื่อรับมือกับความท้าทายที่ใหญ่กว่านั้น
ในห้องที่สํานักงาน IBM นักพัฒนาซอฟต์แวร์และลูกค้าธุรกิจสามารถสอบถามคอมพิวเตอร์ที่มีชื่อเสียง
และดูการสาธิตการทํางานในฐานะพันธมิตรด้านการวิจัยในสาขาต่างๆ ตั้งแต่การใช้ที่ดินไปจนถึงการแพทย์ตัวห้องมีผนังแสดงผลที่ด้านหนึ่งและหน้าจอสัมผัสตรงกลางและใกล้หน้าต่าง ในการสาธิตเมื่อเร็ว ๆ นี้ว่าเครื่องเข้าใกล้คําค้นหาอย่างไร Rachel Liddell ซึ่งเป็น “Watson Experience Leader” ใช้หน้าจอสัมผัสส่วนกลางเพื่อค้นหาชุดการพูดคุยของ TED [เครื่องจักรที่เหนือกว่า: 7 หุ่นยนต์ฟิวเจอร์ส]
ขณะที่เธอสัมผัสหน้าจอเพื่อค้นหาการบรรยายเกี่ยวกับจิตวิทยามนุษย์วัตสันได้สร้างชุดของหัวข้อที่เกี่ยวข้องเช่น “การศึกษา” และการสัมผัสหนึ่งในคําเหล่านั้นสร้างหัวข้อที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นซึ่งปรากฏในการพูดคุย ดูเหมือนการค้นหาของ Google แต่ Liddell กล่าวว่ามันทํางานแตกต่างกันมาก
การค้นหาของ Google ใช้แท็กที่เรียกว่าซึ่งตรงกับเนื้อหาบางชิ้น ตัวอย่างเช่น การพูดคุยของ TED อาจถูกแท็กด้วยคําว่า การศึกษา ซึ่งหมายความว่าคํานั้นจะปรากฏในการค้นหาคํานั้น
ในกรณีของวัตสันการพูดคุยของ TED มีการถอดเสียง ซึ่งหมายความว่าวัตสันสามารถทําการค้นหาได้โดยเพียงแค่สแกนข้อความ แต่มีมากกว่านั้น Liddell กล่าว วัตสันยังสามารถเข้าใจคําพ้องความหมายซึ่งเป็นเรื่องยากสําหรับคอมพิวเตอร์ส่วนใหญ่ที่จะทํา”วัตสันเรียนรู้แนวคิดที่เกี่ยวข้องกับคํานี้” เธอบอกกับ Live Science
วัตสันสามารถดึงสิ่งนี้ออกได้เนื่องจาก “ได้รับการฝึกฝน” ให้ทําเช่นนั้น – ใช้ชุดอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสอนวิธีรับรู้ว่าคําและแนวคิดบางอย่างไปด้วยกันในระหว่างการเยี่ยมชมสิ่งอํานวยความสะดวกของ IBM เมื่อเร็ว ๆ นี้ Liddell ได้อวดสองด้านที่แมชชีนเลิร์นนิงประเภทนี้สามารถช่วยได้ หนึ่งอยู่ในยา
ที่นี่ในแมนฮัตตันวัตสันเชื่อมโยงกับโรงพยาบาลสองแห่ง – แห่งหนึ่งในประเทศไทยและอีกแห่งหนึ่งใน
อินเดีย – และใช้เพื่อยืนยันหลักสูตรการรักษาสําหรับผู้ป่วยมะเร็ง วัตสันไม่ได้วินิจฉัยผู้ป่วยเอง แต่มีความน่าจะเป็นบางอย่างที่คําแนะนําของแพทย์เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดหรือไม่ วัตสันอาจแนะนําทางเลือกอื่นลิเดลล์กล่าว
และนี่ไม่ใช่การเคาะหมอลิดเดลล์กล่าว สําหรับผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้องอกวิทยาเพียงแค่ติดตามการค้นพบล่าสุดในด้านเนื้องอกวิทยาจะต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงในการวิจัยจนไม่เป็นความจริงสําหรับคนที่จะทํา แม้แต่หมอที่ขยันขันแข็งที่สุดก็อาจพลาดบางสิ่งที่เป็นประโยชน์เธอกล่าว
ดังนั้นเมื่อแพทย์ที่หนึ่งในสองโรงพยาบาลตัดสินใจเกี่ยวกับหลักสูตรการรักษา (เช่นเคมีบําบัด) วัตสันสามารถหวีวรรณกรรมทางการแพทย์เพื่อศึกษาเกี่ยวกับชนิดของมะเร็งและใช้ความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อให้แน่ใจว่าครอบคลุมพื้นที่มากที่สุด จากนั้นเครื่องสามารถแนะนําการรักษาอื่น ๆ หรือทราบว่าตัวเลือกการรักษาใดน่าจะดีที่สุดโดยการกําหนดความน่าจะเป็น Lidell กล่าว
ในขณะที่วัตสันยังไม่ได้วินิจฉัยผู้ป่วย IBM ได้ทําการทดสอบกับคดีที่เกี่ยวข้องกับเด็กชายอายุ 9 ขวบที่มีอาการเจ็บคอและมีไข้ซึ่งในตอนแรกแพทย์ไม่สามารถวินิจฉัยได้ (กรณีนี้ถูกนําเสนอในคอลัมน์ New York Times ซึ่งตีพิมพ์ในปี 2013 ชื่อ “คิดเหมือนหมอ”) มีการวินิจฉัยที่เป็นไปได้หลายประการสําหรับเด็กชายตั้งแต่ mononucleosis ไปจนถึงฝีที่คอรายงาน The New York Times
จากข้อมูลที่แพทย์มีวัตสันสามารถกําหนดความน่าจะเป็นให้กับโรคภัยไข้เจ็บต่าง ๆ – บางคนค่อนข้างธรรมดาคนอื่นไม่ได้ วัตสันทําการประเมินโดยรวบรวมวรรณกรรมทางการแพทย์จับคู่อาการของเด็กชายและจากนั้นกําหนดความน่าจะเป็นสัมพัทธ์
”วัตสันมีสมมติฐานเป็นหลัก” ลิดเดลล์กล่าวในเหตุการณ์จริงที่มีรายละเอียดโดย The New York Times เด็กคนนี้มีอาการป่วยในวัยเด็กที่หายากที่เรียกว่าโรคคาวาซากิ โรคนี้ได้รับการยอมรับจากพยาบาลที่เคยเห็นมาก่อนและตั้งข้อสังเกตว่าดวงตาของเด็กชายเป็นสีแดง (โรคนี้ระคายเคืองต่อเยื่อเมือก) นั่นทําให้
