informatique cognitive : Watson

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Bonjour,

Pour Ginni Rometty, CEO de IBM, cette journée du 9 janvier 2014 ne marque pas moins que le début d’une troisième ère de l’informatique ! Après l’informatique de calcul, puis l’informatique programmable, viendrait l’ère de l’informatique cognitive dont IBM Watson serait le fer de lance.
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Watson comprend l’information. Watson comprend votre question, et il vous demande de la préciser s’il ne comprend pas tout.

http://www.decideo.ca/IBM-place-Wats...ata_a6656.html

Comment peut il comprendre ?
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Je ne suis pas un spécialiste du domaine mais comme personne ne répond laissons à IBM le soins de nous éclairer.
Watson utilise DeepQA pour organiser sa connaissance sémantique.
Traduction google corrigé.

Cet article présente deux approches pour l'extraction de relation sur un vaste domaine dans le cadre de questions-réponses DeepQA, l'une basée sur la spécification de modèle manuel et l'autre en s'appuyant sur des méthodes statistiques, qui utilise une nouvelle technique d'apprentissage. Ces deux approches sont complémentaires; l'approche à base de règles est plus précise et est utilisé par plusieurs composants DeepQA, mais elle exige un effort manuel, qui permet une couverture sur seulement un petit ensemble ciblé de relations sémantiques (environ 30). Une approches statistiques, d'autre part, à savoir comment extraire automatiquement des relations sémantiques à partir de données d'apprentissage qui peut être appliquée à la détection d'un grand nombre de relations (environ 7000). Bien que la précision des détecteurs de relation statistique n'est pas aussi élevée que celle de l'approche à base de règles, leur impact global sur le système est statistiquement significative en raison de leur large couverture de la connaissance.

Pour comprendre une question

La première étape du traitement dans le système IBM Watson ™ consiste à effectuer une analyse détaillée de la question afin de déterminer ce qui est demandé et comment y répondre. L'analyse de question utilise l'analyse sémantique : un analyseur profond Slot grammaire, un système de reconnaissance d'entités nommées, un composant de résolution co-référence, et un composant d'extraction de relation. Nous appliquons de nombreuses règles et classificateurs utilisant les fonctionnalités de cette analyse pour détecter des éléments essentiels de la question, y compris: 1) la partie de la question qui est une référence à la réponse (le centre); 2) les termes de la question qui indiquent le type d'entité demandé (types de réponses lexicale); 3) une classification de la question dans un ou plusieurs grands types, et 4) les éléments de la question qui jouent des rôles particuliers qui peuvent nécessiter un traitement spécial, par exemple, sous-questions imbriquées auxquelles il faut répondre séparément. Nous décrivons comment ces éléments sont détectés et l'impact de la détection précise sur notre exactitude de bout en bout du système question-réponse.

Watson peut fonctionner sur un IBM POWER7+ 8 à 32 cœurs cadencés à 3,5 GHz ou
32 cœurs à 4,0 GHz
Tiroir de rack : 217 mm x 447 mm x 858 mm (H x L x P) ; poids : 70,3 kg 2

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Watson en open source ?

L' Apache Software Foundation a déclaré que Apache UIMA et Apache Hadoop ont joué un rôle clé dans le succès de Watson.

Traitement 80 milliards d'opérations (teraflops) par seconde, 200 millions de pages de contenu et 6 millions de règles logiques pour «comprendre» les nuances, les significations et les modèles en langage humain ... "Il utilise 500 gigaoctets d'informations prétraité sur un système massivement parallèle (téraoctets 90 + serveur cluster / 2880 processeur de cores/16 de RAM / 4 téraoctets de stockage sur disque).

Depuis ils on fait des progrès et réduit le temps de calcul pour que ça tourne sur un POWER7+
ET maintenant, avec 2000 chercheurs contre 25 au départ ...