Einführung

Eine der besten Möglichkeiten, um Watson von IBM zu verstehen, ist das Kaufen einer Fahrradjacke.

Das mag wie eine seltsame Aussage erscheinen, ist aber wahr. The North Face hat die Macht von Watson genutzt, um Ihnen zu helfen, die richtige Federkleidung zu finden, und so auch mehrere andere Unternehmen.

IBM hat Watson zu einer Berühmtheit entwickelt, die bei Jeopardy und in den letzten Werbespots "aufgetaucht" ist. Die natürliche Sprachverarbeitungsfähigkeit ist jedoch ein gutes Beispiel für kognitives Computing für jeden IT-Mitarbeiter oder Manager, der versucht, die Zukunft der Branche zu verstehen. Laut IBM bestehen 80% aller Daten weltweit aus unstrukturierten Daten - mit anderen Worten: Faktenschnipsel sind überall verstreut.

Jedes der Beispiele, die in dieser Diashow detailliert beschrieben werden, ist ein guter Schauplatz der Branche. Ohne die "Powered by Watson" -Fähigkeit zur Demonstration wären zu viele unstrukturierte Daten und nicht genügend Anleitungen vorhanden. Die meisten Chatbots für Einkäufe, Kundenunterstützung und technische Beratung werden mit einer ähnlichen Technologie betrieben, die eine Datenbank und die Cloud durchsucht.

Bevor Sie die einzelnen Beispiele erläutern, müssen Sie zunächst eine kurze Zusammenfassung von IBM Watson geben und warum es überhaupt existiert. Alle Unternehmen verfügen über strukturierte Daten. Dies kann das Verzeichnis der Mitarbeiterdaten in der Personalabteilung oder die für eine Website verwendeten Bilder sein. Sie können mit einer gewissen Genauigkeit vorhersagen, wie sich Ihre Speicheranforderungen im Laufe der Zeit ändern, basierend auf dem Nutzungsmuster der letzten Jahre.

Sie können beispielsweise vorhersagen, dass Sie eine bestimmte Anzahl von Mitarbeitern einstellen und jedem Mitarbeiter eine festgelegte Menge an Speicher zuweisen. Das macht die Budgetplanung einfacher, die Sicherheitsinfrastruktur ist kein Alptraum und das Chaos wird vermieden.

Aber unstrukturierte Daten? Es ist viel mehr ein ausgedehntes Netz. Es gibt möglicherweise Millionen von Dokumenten, die über ein Netzwerk verteilt sind. Technisch gesehen ist IBM Watson ein Dienst, der auf 90 Servern mit 2.880 Prozessorkernen gleichzeitig ausgeführt wird. Es verfügt über 16 TB RAM. Die Kernfunktion bezieht sich jedoch auf die DeepQA-Technologie von IBM, im Wesentlichen ein Frage- und Antwortsystem. Ein Mensch kann eine Frage stellen und IBM Watson findet die Antwort.

In diesem Artikel behandeln wir fünf der besten Beispiele, wie dies funktioniert.

  • Schauen Sie sich auch an, wie die Schöpfer von Siri an einer noch leistungsfähigeren KI arbeiten
Zurück Seite 1 von 6 Weiter Zurück Seite 1 von 6 Weiter

1. Erstellen Sie eine benutzerdefinierte Bestellung für Bear Naked Granola

Richtig, IBM Watson kann Ihnen helfen, Ihr Müsli zu "entwerfen". Obwohl es frech erscheint, verwendet die Marke Watson, um Tausende und Abertausende von möglichen Inhaltsstoffkombinationen zu analysieren. Dies ist wiederum ein gutes Beispiel für die Analyse unstrukturierter Daten.

Wenn Sie eine Zutat wie Blackberry Powder auswählen, wird Watson feststellen, dass getrocknete Granatapfel-Arils und rote Bohnen-Chips gut zueinander passen. Sie können eine Zutat entfernen (wie Blackberry Powder), und Watson schlägt eine Alternative vor (wie Koriander). Die Alternative zu dieser unglaublichen Intelligenz wäre, einen erfahrenen Koch zu treffen, der bereits weiß, welche Rezepte am besten für Müsli geeignet sind.

Zurück Seite 2 von 6 Weiter Zurück Seite 2 von 6 Weiter

2. Shop für The North Face Kleidung

Die Leute gehen nicht für Kleidung einkaufen. Sie kaufen Kleidung, die zu einer Aktivität passt, wie Wandern oder Power Walking. Die Menge unstrukturierter Daten zu Abenteuersportarten ist jedoch auf der ganzen Welt verstreut. Die meisten Läden haben nicht immer einen Mountainbike-Experten. Deshalb nutzt The North Face Watson, um Kunden zum richtigen Produkt zu führen.

Sie beginnen mit der Eingabe einer Phrase wie "Biking in London im März", um die Dinge zu beginnen. Sie geben ein, ob Sie männlich oder weiblich sind. Watson fragt Sie möglicherweise, ob Sie Regen oder Schnee erwarten und ob Sie benutzerdefinierte Optionen bevorzugen. Sie sehen dann eine Auswahl an Produkten, keine Wäscheliste mit Größen und Farben, sondern Kleidung, die zu Ihrer bevorstehenden Aktivität passt. Sie nimmt die "unstrukturierte" Datenbank einer E-Commerce-Site und macht sie menschlicher.

Zurück Seite 3 von 6 Weiter Zurück Seite 3 von 6 Weiter

3. Finden Sie eine Flasche Wein mit der App Wine4.me

Einen Wein zu wählen ist komplexer als Sie denken. Sie mögen vielleicht einen Rotwein, aber ist es plüschig, weich, tanninhaltig und süß? Hat es einen Hauch von Erdbeeren? Ist es "parfümiert" genau richtig? Selbst für Weinkenner kennen Sie vielleicht nicht alle richtigen Begriffe, aber Sie wissen, welche Aromen Sie mögen.

Die Wine4.me-App verwendet IBM Watson, um ein Inventar der Produkte nach Geschmackspräferenzen zu durchsuchen. Sie müssen nicht die richtigen Ausdrücke verwenden oder die Marken und Labels kennen, Sie müssen nur angeben, welche Geschmacksrichtungen Sie mögen. Dies ist ein weiteres gutes Beispiel dafür, dass die KI den harten Teil des Suchens von Hunderten von Weinoptionen nach Präferenzen sucht, anstatt zu erwarten, dass der Käufer alle Fachkenntnisse besitzt.

Zurück Seite 4 von 6 Weiter Zurück Seite 4 von 6 Weiter

4. Stellen Sie dem CafeWell Concierge Gesundheitsfragen

Wellness am Arbeitsplatz ist ein ernstes Problem. Die meisten von uns können jedoch nicht wöchentlich den Arzt aufsuchen oder ständige Wellness-Untersuchungen durchführen. Die CafeWell Concierge-App verwendet IBM Watson, sodass Benutzer Fragen zu Ernährung, Ernährung und Bewegung eingeben können. Sie können beispielsweise fragen, welche Rezepte am besten geeignet sind, wenn Sie versuchen, Gewicht zu verlieren, oder wie sich das Training auf den Schlaf auswirkt.

Die App ist ein weiteres gutes Beispiel für die Darstellung von Informationen, die für einen Kunden wichtig und wichtig sind, in der Regel jedoch die Zeit von Krankenschwestern und Ärzten beansprucht. Viele Antworten auf Gesundheitsfragen sind ziemlich routinemäßig.

Zurück Seite 5 von 6 Weiter Zurück Seite 5 von 6 Weiter

5. Fragen Sie den Hilton Connie Concierge nach den Busrouten

Ein letztes Beispiel für den Umgang mit unstrukturierten Daten - eines, das das beste Beispiel für die Unterstützung von IBM Watson sein könnte - betrifft einen Hilton-Concierge-Roboter namens Connie. Hilton hat diesen Roboter als Test im Hilton McLean Hotel in Virginia in den USA installiert. Die Gäste können zu Busrouten oder zu Sportveranstaltungen Fragen stellen und Connie wird in Sekundenschnelle Daten suchen, um die Antwort zu finden.

In diesem Fall lernt Watson aus jeder Interaktion, wobei er weiß, welche Fragen am häufigsten gestellt werden, und Erkenntnisse aus vorherigen Gesprächen mit Gästen in neue Antworten einfließen lassen. Die Idee ist nicht, menschliche Arbeiter zu ersetzen, sondern ihnen sinnvolle Aufgaben zu erteilen, als die gleiche Antwort den ganzen Tag über den Weg zum Flughafen zu wiederholen.

Zurück Seite 6 von 6 Weiter Zurück Seite 6 von 6 Weiter
Anteile