• Теги
    • избранные теги
    • Разное179
      • Показать ещё
      Компании164
      • Показать ещё
      Страны / Регионы34
      • Показать ещё
      Сферы7
      Формат16
      Международные организации4
      Люди9
      • Показать ещё
      Показатели5
      Издания1
IBM Watson
IBM Watson
IBM Watson — суперкомпьютер фирмы IBM, оснащённый вопросно-ответной системой искусственного интеллекта, созданный группой исследователей под руководством Дэвида Феруччи. Его создание — часть проекта DeepQA. Основная задача Уотсона — понимать вопросы, сформулированные ...

IBM Watson — суперкомпьютер фирмы IBM, оснащённый вопросно-ответной системой искусственного интеллекта, созданный группой исследователей под руководством Дэвида Феруччи. Его создание — часть проекта DeepQA. Основная задача Уотсона — понимать вопросы, сформулированные на естественном языке, и находить на них ответы в базе данных. Назван в честь основателя IBM Томаса Уотсона.

 

Новоиспеченное подразделение Cognitive Business Solutions будет включать 2 тыс. сотрудников, главной задачей которых станет консультирование корпоративных клиентов о том, насколько выгодно для них внедрение платформы когнитивных вычислений IBM Watson

http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/

Развернуть описание Свернуть описание
17 января, 12:23

9 самых важных вопросов для Уолл-стрит в 2017 году

Morgan Stanley опубликовал отчет Big Debates на 2017 г., в котором подчеркиваются ключевые вопросы, которые, по мнению аналитиков, будут формировать мировые рынки в течение следующих 12 месяцев.

17 января, 12:23

9 самых важных вопросов для Уолл-стрит в 2017 году

Morgan Stanley опубликовал отчет "Big Debates" на 2017 год, в котором подчеркиваются ключевые вопросы, которые, по мнению аналитиков, будут формировать мировые рынки в течение следующих 12 месяцев.

10 января, 20:09

Actionable Steps for Brands Coming Out of CES 2017

By Paolo Yuvienco, Global Chief Technology Officer, DigitasLBi Every year at CES, there always seems to be one particular theme that weaves its way through every booth, regardless of industry or sector. This year, the most prolific technology – more prolific than any that I have ever seen at CES -- was artificial intelligence. From car and home automation to personal assistants, including robots, you couldn’t go more than 3 booths without seeing something about A.I., machine learning, and the technology platforms that extend those capabilities, like Amazon’s Alexa. So, I asked myself: What should brands be thinking about as A.I. continues to transform the customer experience? As audiences increasingly delegate purchase decisions large and small to digital concierges, how does a brand not only stay relevant, but rise and thrive? This CES offered plenty of clues, pointing out the way forward for discerning marketers. A.I. Eats Search First, let’s take a look at the state of play. As the digital age got under way, being a winning brand meant one thing: when a customer used a search engine, you wanted to be the first face they saw after they hit “enter”. Thus was born the arcane art of Search Engine Optimization. Google quickly became the top of the online purchase funnel, and brands soon learned to massage the content of their pages to make themselves attractive to the site’s search algorithms. That was then. Now, artificial intelligence is creating a powerful undertow, taking us away from webpages with neat rows of link results, and instead making decisions on our behalf using criteria that are rarely transparent. These days, a user speaks to her Amazon Echo device, or the Google Assistant on her phone: “where can I get some good Chinese tonight?” And because A.I. has pushed web pages away and replaced them with natural conversation, we no longer get a list of links to peruse. Instead, it makes more sense for the system to respond with a single entry that it has carefully curated on our behalf. The wide-open purchase funnel has been narrowed to a single point. Clearly, new thinking and new tools are required for brands who wish to triumph in the Age of A.I. A.I. Takes the Wheel Let’s turn to a real-life scenario: Your self-driving car will drop you off at the mall, head off to a charging station of its choosing, top up, and then come back to pick you up. (Even Ford committed themselves at CES 2017 to a fully self-driving car for consumers by 2021 – oh, and did we mention that Alexa will be built in as well?) Your smart home will resupply itself (via technology like Amazon Dash) based on general parameters you set, arbitrating on its own between brands of similar quality and price. You’ll ask your phone’s A.I. assistant to make dinner reservations, not caring about the particulars since the system knows you so well – the more you delegate to A.I., the better it gets at pleasing you; a virtual circle. How Would You Express Your Brand as an API? (because you’ll have to) Let’s look at the issue from a different angle: chatbots. They’re crude now, mostly offering simple decision trees to customers who wish to engage with a brand or make a purchase. As they inevitably move from limited Q&A format to fully-fledged artificially intelligent agents, they become a digital distillation of a brand’s principles and attributes. Customers will expect the same shopping experience and “vibe” they’d get if they entered a physical store. Chatbots will be the new front-lines of customer service. They’ll use A.I. to guide purchases, detect when customers are becoming frustrated, and solve a range of problems. But most importantly, in every single customer interaction, A.I. will need to stay “on brand”. CES offered a range of new products and platforms to let brands spin up chatbots quickly. Particularly interesting was Recast.ai, a system that lets you write a chatbot once, and then run it on multiple platforms. On the hardware side, Neato revealed robot vacuums that show up as conversants in Facebook Messenger, a trend that looks set to grow as user interfaces simplify down to the comfortable, familiar method everybody already knows: chat messages. Clearly, companies need to start focusing on how best to represent themselves via these artificial assistants. What is your brand’s algorithm? So… How Do We Hack the Decision-Making Process of a Machine? (What does SEM for A.I. look like?) The best weapon against the onslaught of A.I. is, of course, more A.I.! For brands to stay relevant, they simply need to be creative about harnessing the strengths of A.I. for their own marketing efforts. Don’t let the equation be one-sided; A.I.’s power works both ways. • Use A.I. to refine your prospect lists to a white-hot sheen. Tools for generating business insights are adding A.I. to manage and exploit the growing amounts of available data. CES was buzzing about Salesforce’s newly announced Einstein, a cloud-based service that applies powerful artificial intelligence to CRM. • Use A.I. to predict exactly when the conditions are ripest for a purchase. USAA, for example, has applied A.I. to predict when a customer is most likely to get in touch. Predictive customer service, once a futuristic pipe dream, is here. • Increase personalization. With so much data available on prospects as they come into view, it’s criminal to greet them with generic, one-size-fits-all messaging. Doesn’t matter whether it’s a webpage or a face-recognition-powered video screen at a bus stop. • Natural Language Generation. Flood the digital universe with dynamically generated content highlighting your brand. The big A.I. platforms, such as IBM Watson, offer plenty of tools to automate the act of writing. The LA Times, the Associated Press, Forbes, and others are creating earnings reports, sports stories, and much more without any human involvement. • Dynamic content marketing -- see, for example, systems like The Grid and Wix, which algorithmically create websites that optimize themselves based on data results. Idomoo had a strong presence at CES, flaunting their powerful platform for creating dynamic, personalized, contextual video content on-the-fly. • Speaking of Idomoo, brands can perform relevance optimization on visual and audio content, not just on text (present your best face to the image recognition systems that are increasingly part of the Internet’s housekeeping). • Old-school site optimization benefits from A.I. as well – machine learning tools are faster and able to simultaneously test far more variables than traditional AB Testing. Fight Fire with A.I. Fire These examples are only a drop of water in a sea of available options. The bottom line is that artificial intelligence is empowering brands in ways limited only by creativity and imagination. Brand-harnessable A.I. platforms are proliferating (from IBM, Amazon, Microsoft, and others), and they are designed to be cheap, scalable, and powerful, making the barrier to entry low for even the smallest one-person company operating out of a garage. Brands need to embrace this next evolution in customer experience and use it to win in a world where machines are making the decisions on behalf of consumers. -- This feed and its contents are the property of The Huffington Post, and use is subject to our terms. It may be used for personal consumption, but may not be distributed on a website.

Выбор редакции
09 января, 17:06

Illumina Adds IBM Watson To DNA Test For Cancer Patients

  Illumina and IBM announced that they would be bundling IBM’s Watson Genomics product with Illumina’s TruSight Tumor 170, a toolused to help match very sick cancer patients with drugs that might help them. The move is the latest effort by DNA sequencing companies to try to get doctors outside major cancer [...]

06 января, 03:31

Как IBM Watson может изменить здравоохранение в ближайшем будущем

IBM Watson — когнитивная система, которая помогает вести бизнес, составлять прогнозы погоды, придумывать оригинальные рецепты блюд, лечить людей. На самом деле, сервис используется в гораздо большем количестве сфер, чем указано, но в этом материале мы хотели бы затронуть медицину. Итак, Watson понемногу становится незаменимым помощником врачей и пациентов. Но все это не идет ни в какое сравнение с тем, что Watson может сделать в сфере здравоохранения в ближайшем будущем. Что именно? Давайте попробуем представить, причем не просто пофантазировать – все, что сказано в продолжении, вполне реально, и, вероятно, будет реализовано уже не в столь отдаленном будущем. Читать дальше →

04 января, 13:58

Японская страховая компания заменит 30% специалистов по выплатам на системы искусственного интеллекта

Японская страховая компания Fukoku Mutual Life Insurance планирует заменить около трети своего штата специалистов по выплатам системами искусственного интеллекта под управлением IBM Watson. По расчётам руководства, это позволит компании экономить до $1,1 млн в год. На ситуацию обратило внимание издание Quartz.

03 января, 17:30

Zacks Investment Ideas feature highlights: Alibaba, Amazon, Facebook, Groupon and Macy's

Zacks Investment Ideas feature highlights: Alibaba, Amazon, Facebook, Groupon and Macy's

Выбор редакции
31 декабря 2016, 01:09

Об использовании когнитивной системы IBM Watson Analytics для анализа данных о работе сердца

Сердце сделано из ткани, которая очень легко разрывается и очень легко починяется. Александр Дюма-сын Гаяне Арутюнян, архитектор аналитических систем для бизнеса, Клиентский центр IBM в Москве Эта статья — практическая попытка понять насколько современные технологии могут помочь современной науке продвинуться вперёд, и быстрее решать проблемы связанные со здоровьем общества. Сердечно сосудистые заболевания (ССЗ) являются одними из самых распространённых в нашей стране. По данным Росстата, причиной большинства смертей в январе—июне 2015 года стали болезни системы кровообращения (почти 50%, или 493,385 тыс. умерших). Молодые люди умирали в основном от сердечно-сосудистых заболеваний (почти 30% смертей). Читать дальше →

31 декабря 2016, 00:25

How Big Is Mobile Shopping in the Age of Apps?

How Big Is Mobile Shopping in the Age of Apps?

Выбор редакции
29 декабря 2016, 04:05

Превращаем свой смартфон в IoT датчик при помощи Bluemix. Пример разработки приложения

Bluemix — мощная платформа, которая позволяет быстро и без проблем создавать, разворачивать и администрировать приложения в облаке. Bluemix — это реализация архитектуры IBM Open Cloud Architecture на основе открытого ПО Cloud Foundry, работающего по принципу «платформа как услуга» (Platform as a Service – PaaS). При помощи этой платформы и службы IBM Watson IoT Paltform можно разработать Bluemix-приложение, которое позволит обрабатывать, визуализировать и сохранять данные, полученные со смартфона. В этой статье показано, как обычный смартфон можно превратить в надежный датчик, подключенный к сети. Читать дальше →

29 декабря 2016, 00:37

Technology Stock Roundup: Apple, Nokia Fight Over Patents

Top news last week were patent infringement-related lawsuits between Nokia (NOK) and Apple (AAPL) as well as strong results from Micron (MU).

27 декабря 2016, 23:46

IBM и BMW вместе работают над созданием умного автомобиля

За последние несколько лет тема искусственного интеллекта в автомобилях (пускай и слабой его формы) стала очень популярной. Речь идет об автономных машинах, которые могут ехать по дороге, парковаться или выполнять иные маневры без участия или с минимальным участием водителя. Собственные модели таких авто разрабатывают Google, Mercedes, Uber, Tesla и даже частные лица, (хакер Geohot тому пример). Сейчас работу над созданием своей компьютерной системы управления начала и компания BMW. Правда, руководство приняло решение не делать все с нуля, а разработать свою автономную систему управления на основе уже существующего решения — а именно когнитивной системы IBM Watson. Система уже работает в качестве врача, научного сотрудника, юриста, повара — почему бы и не попробовать себя в качестве водителя? Читать дальше →

Выбор редакции
22 декабря 2016, 19:12

IBM Watson поможет NASA бороздить просторы Вселенной

У НАСА очень много сложных проектов, реализация которых — жизненно важная задача. Причем внимание необходимо уделять не только основным задачам, но и промежуточным, чисто техническим. В число таких задач входит удержание орбиты космическими аппаратами, маневрирование в космическом пространстве, сближение аппаратов с различными объектами и друг с другом. Оператору в таких ситуациях нужно принимать решение очень быстро, в противном случае многолетняя миссия может быть сорвана из-за небольшой ошибки. Кроме того, у агентства накопился огромный объем информации о космическом пространстве и объектах, которые в нем находятся. Все эти данные теперь поможет обработать IBM Watson. «Есть очень много данных, которые представляют собой первичную, неструктурированную информацию, много текстовых данных, которые человек прочитать просто не в состоянии», — заявил Крис Коделла (Chris Codella), представитель подразделения IBM Watson. Читать дальше →

19 декабря 2016, 14:00

How Physicians Can Keep Up with the Knowledge Explosion in Medicine

Imagine an oncologist with more than a decade of practice experience is evaluating a lung cancer patient today. During her training years ago, there would have been a handful of therapy options to consider. Today there are dozens of additional options, in addition to hundreds of open clinical trials, each representing a potentially more effective treatment for the patient. Not only does she have to know about these new drugs and the active clinical trials, she also should be up-to-date on all of the published articles in this area so she can understand the science behind each therapy option in order to make the best decisions for her patient. But it is simply unrealistic for a doctor — or any human being — to stay abreast of that much information, much less be able to recall accurately the relevant information on demand. As the Institute of Medicine highlighted in a 2012 report, this gap in knowledge contributes to variation in care and suboptimal outcome. While basic technologies such as Google and Pubmed exist that can help automate the search for specific information, they are not sufficient and will prove even less tenable in the future as the advancement in medical science continues to accelerate. We simply have to find a better way. Create “paralegals” for medicine. One option is to borrow from the legal profession, where lawyers largely rely on human paralegals and automated systems to conduct research for cases. This frees up the lawyers to work directly with clients to understand their specific needs and design and execute the overall legal strategy. We need a similar “para-medical” function in medicine. This could include specialized staff, such as nurses and junior doctors trained to research and identify clinical trials and therapy options, as well as technology that can automate the search process much as has been done with legal discovery. Insight Center Innovating for Value in Health Care Sponsored by Medtronic Exploring cutting edge ways to lower costs and improve quality. We have already begun to go down this road. One service, called UpToDate, employs 6,300 physician authors, editors, and peer reviewers to manually review the most recent medical information to produce synopses for practicing doctors. A Harvard study found that such service could improve patient outcomes. Another strategy is to translate consensus clinical guidelines to standardized practice protocols with clinical decision support algorithms (e.g. sequences of yes/no decisions with specific test and treatment options). For example, Intermountain employed a team of paid clinical experts to develop such clinical-decision-support algorithms based on scientific literature and Intermountain’s own experience in order to standardize how common medical conditions (such as pneumonia) are diagnosed and treated by its physicians. However, such reliance on manual curation creates not only a scale problem but also quality and consistency challenges. With the arrival of more advanced analytics such as IBM Watson, we can imagine more intelligent system such as MD Anderson’s Oncology Expert Advisor that one of us (Lynda) previously developed. It combines human expertise with machine learning to synthesize a large knowledge base in cancer and suggests treatment options tailored to a specific patient in real time. This will help doctors make better decisions based on up-to-date knowledge in a time efficient manner. Build a learning medical information ecosystem. For these intelligent systems to be effective, there is a need to connect the broader community as a medical information ecosystem in which not only patient data but also knowledge of doctors, researchers, nurses, and other stakeholders such as pharmacists and caregivers are integrated and shared. Importantly, that means we need a change in the culture of medicine from a highly siloed field of specialities to one in which all stakeholders actively collaborate to provide the best care to the patient. Project Diabetes Obesity Control, an initiative in South Texas sponsored by the University of Texas System under leadership of one of us (Lynda), shows that mobile technology and advanced analytics could catalyze such changes in the culture of medicine. Project DOC was able to establish digital connectivity across traditional primary care clinics, remote (e.g., at home or at retail sites) services for monitoring biometrics such as blood pressure or blood glucose so real-world patient data can be shared and integrated to make possible more frequent and more proactive management of diabetes. The path forward is clear. Through better connectivity, information technology is improving the practice of medicine as never before. MD Anderson’s Oncology Expert Advisor is an example of a technology that can put the world’s medical knowledge at doctors’ fingertips, synthesized and organized by artificial intelligent (AI) systems. However, to realize the full effect of these newfound technological capabilities, we need to break down the silos and facilitate collaboration among medical professionals and all other stakeholders so they can work seamlessly to deliver coordinated care on behalf of the patients.

15 декабря 2016, 18:26

Когнитивная система IBM поможет врачам автоматизировать анализ медицинских снимков

Корпорация IBM в конце ноября представила новое решение для анализа медицинских снимков на базе IBM Watson. Решение было представлено подразделением Watson Health совместно c Merge Healthcare. Проект предназначен для повышения эффективности работы врачей в отношении диагностики, лечения и мониторинга состояния пациентов. Система разрабатывалась на основе результатов десятилетней работы специалистов IBM в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения. В итоге эксперты смогли «научить» Watson анализировать снимки, делая выводы и обучаясь в ходе работы. Изображения в медицине — важный источник данных о состоянии здоровья пациента. По мнению экспертов, объем этой информации в медицине составляет около 90% от общего объема всех данных. В целом, это хорошая тенденция, но врачи во многих больницах просто завалены такими снимками. Даже самый опытный специалист не всегда может сходу разобраться с изображением, а ведь все это нужно делать быстро и точно. В некоторых больницах врачам приходится просматривать тысячи снимков ежедневно. Читать дальше →

14 декабря 2016, 03:50

TJBot: DIY-робот из картона под управлением ИИ, которого можно собрать за 15 минут

В корпорации IBM работают люди, которым очень нравится своя работа. Здесь собрались творческие люди, инженеры, мыслители. Возможно, благодаря такому тандему компании удалось реализовать так много интересных проектов. Сейчас в IBM один из важнейших аспектов работы — искусственный интеллект, когнитивные системы. Сотрудники компании стараются доказать, что все это доступно обычному разработчику, а не небожителю. Здесь все просто и понятно. Плюс ко всему — еще и очень интересно. Все сказанное можно отнести к новой разработке компании, проекту, который можно назвать даже хобби. Речь идет о TJBot — картонном роботе, время сборки которого составляет около 15 минут. Управляет роботом IBM Watson. Читать дальше →

13 декабря 2016, 01:55

AI 'Elves' From IBM Watson Could Help With Your Festive Shopping

Artificial intelligence is getting a kickstart for the holiday season with an elf-themed chatbot launching at Mall of America.

02 декабря 2016, 14:40

Pharma Stock Roundup: Nivalis Falls on Study Data, Priority Reviews for Merck's Keytruda

This week, companies like Merck (MRK) and Pfizer (PFE) provided updates on their pipelines.

01 декабря 2016, 18:00

From Sci-Fi to Multibillion-Dollar Industry

Whether you realize it or not, you interact with robots every day. Here’s why investors should pay close attention to the burgeoning AI industry...

Выбор редакции
01 декабря 2016, 16:18

BRIEF-Pfizer Inc, IBM announced a collaboration that will utilize IBM watson for drug discovery

* Ibm and pfizer to accelerate immuno-oncology research with watson for drug discovery

22 января 2013, 21:58

Суперкомпьютер IBM начал отчаянно материться.

Суперкомпьютер IBM начал отчаянно материться     ВАШИНГТОН, 18 января. Сотрудник IBM Эрик Браун, работающий "тренером" знаменитого суперкомпьютера Watson, созданного этой компанией, допустил грубую ошибку, загрузив в него словарь городского жаргона.     Умная машина с легкостью освоила новые знания, попутно срастив их с ранее усвоенным словарем медицинских терминов, передает "Новолитика".     Результат не заставил себя ждать: Watson начал сквернословить, ибо решительно не понимает разницу между "приличным" и "неприличным". Поначалу это изрядно всех повеселило, но потом стало ясно, что просто так все оставить нельзя.     Разработчики планировали обогатить и разнообразить словарный запас своего подопечного. Но знакомство с ругательствами не пошло суперкомпьютеру на пользу. Никакие попытки внести коррективы к успеху не привели.     Теперь Брауну со своими коллегами придется вручную чистить память суперкомпьютеру и ставить дополнительные словарные фильтры. И не очень понятно, сработает ли это или нет.     Напомним, Watson — часть проекта DeepQA компании IBM, цель которого состоит в исследовании перспектив создания компьютеров, способных конкурировать с человеком при ответах на вопросы, сформулированные на естественном языке.     Система названа в честь Томаса Ватсона, под чьим руководством IBM в первой половине XX века превратилась в крупнейшую транснациональную корпорацию.     источник РосБалт