Watson: la poderosa IA de IBM

La firma IBM cuenta con un sistema de Inteligencia Artificial, basado en el machine learning y diseñado mediante una analítica compleja, que le permite comunicarse como un ser humano. ¿Qué es, cómo surgió y qué puede hacer Watson de cara al futuro? AiManager te lo cuenta aquí.

Watson: machine learning en estado puro

Homenajeando al primer presidente de la compañía, Thomas J. Watson, IBM decidió ponerle su nombre a esta maravilla de la IA que muestra una vez más el interés del ser humano para enseñarle a las máquinas y la capacidad de éstas para superar a su creador. Según la presentación que hace la firma a través de su sitio web, Watson es "una aplicación de tecnologías avanzadas diseñadas para el procesamiento de lenguajes naturales, la recuperación de información, la representación del conocimiento, el razonamiento automático y el aprendizaje automático al campo abierto de búsquedas de respuestas". Al igual que en otros sistemas del tipo, esta IA ha sido cargada previamente con millares de fuente de información de orígenes diversos – textos, artículos, obras literarias, ensayos, enciclopedias, etc.- y en 2011 saltó a la fama al competir y derrotar cómodamente, a los dos mejores jugadores de la historia de Jeopardy!, el conocido juego norteamericano en el cual los finalistas participan por un premio de un millón de dólares (ver en el siguiente enlace: https://www.youtube.com/watch?v=P18EdAKuC1U). Basándose en la teoría de árboles de decisiones*, similar a la sinapsis neuronal de los seres humanos, los creadores diseñaron los algoritmos matemáticos para las respuestas que a posteriori daría Watson.

Cómo funciona

Para su desempeño estelar en Jeopardy!, Watson fue preparado, entrenado y cargado como ningún otro ordenador en la historia. La totalidad de su contenido fue almacenado en su memoria RAM – porque aquellos datos acopiados en disco duro lo hubiesen hecho más lento – y según sus creadores, esta tecnología tiene la capacidad de procesar algo así como 500 giga bytes por segundo; lo que vendría a ser el equivalente a un millón de libros. ¿Impresionante? Esto recién comienza: para que pudiera participar del programa, IBM desarrolló en Watson su propio sistema, llamado DeepQa, al que posteriormente se le incorporó el contenido, un proceso similar al que la firma llevó a cabo con el antepasado más conocido de Watson, conocido como DeepBlue, aquella máquina generada que en los años 90compitió y derrotó al famoso ajedrecista Garri K. Kaspárov.

El funcionamiento es tan complejo que solo categorizando alguna de sus funciones se puede llegar a comprender lo ilimitadas que son sus posibilidades:

Machine Learning

IBM Watson Machine Learning permite al usuario acelerar el despliegue de IA y machine learning, ayudándole a simplificar y aprovechar la inteligencia artificial a escala en cualquier nube, lo que llevará a producción mucho más rápido y de forma más sencilla nuestros proyectos de código abierto.

Descubrimiento del Dato (Insights)

Watson está capacitado para trabajar con dos herramientas que nos ayudarán a anticipar variables utilizando sistemas de filtrado de información:

Watson Discovery: tecnología de búsqueda de inteligencia artificial y búsqueda empresarial que logra analizar nuestros datos para encontrar tendencias y respuestas específicas a nuestras preguntas, facilitando así la toma de decisiones y acelerando procesos. Esta herramienta usa machine learning para aprender y agilizar con el tiempo el análisis de cualquier tipo de datos, sin importar el formato en que se encuentren, clasificar la información por relevancia y ofrecer respuestas más acertadas a cada cliente con su integración para chatbots.

IBM Watson Knowledge Catalog

Este catálogo de datos, basado en el IBM Cloud Pack for Data, está integrado en una plataforma de Gobierno del Dato que permite al usuario encontrar, preparar, comprender y utilizar fácilmente la información que necesita, además de ofrecerle la capacidad de proteger y controlar los datos confidenciales de nuestro negocio.

Procesamiento de lenguaje natural

Con el Watson natural language understanding, quien utilice la herramienta tendrá la capacidad de obtener y clasificar datos importantes como palabras clave, sentimientos, emociones y roles semánticos, a partir de textos y conversaciones, ya que está diseñado para comprender el lenguaje humano con total confianza. Sí, por más extraño que suene: procesa el lenguaje natural de los seres humanos.

Además, esta potente herramienta de IBM cuenta con Watson Knowledge Studio, preparado para comprender la terminología específica de una empresa o industria, facilitando el análisis, selección y clasificación de información.

Esta herramienta encuentra uno de sus principales usos en su aplicación para chatbots, ya que logra darnos información relevante para la empresa a través de sus interacciones con nuestros clientes: similar a la herramienta que ofrece AiManager, denominada Módulo de Sentimiento del Cliente. Reconocimiento de Voz

Watson no sólo tiene la capacidad de entender el lenguaje escrito, también cuenta con Watson Speech to Text, una herramienta capaz de transformar audio en texto para así agilizar la comprensión de su contenido.

Esta herramienta capta 7 idiomas en tiempo real y de forma precisa, además de interpretar el tono y sentimiento de una conversación, ya que al estar integrado con funcionalidades de machine learning y sus funciones de Watson Language Translator y Watson Tone Analizer, su capacidad de comprensión se va adaptando las necesidades requeridas.

Visión computacional

Con su Watson Visual Recognition, IBM facilita búsqueda, clasificación y etiquetado de contenido visual. Sumado a ello, gracias a sus algoritmos de deep learning, permite analizar imágenes de objetos, caras y otros contenidos. Por esta razón, este tipo de funciones ayuda a hacer más eficientes determinados procesos como auditorias visuales, análisis de incidentes para aseguradoras, análisis en comercios minorista, vinculados a educación, entre otras.

*Se denomina así debido a su semejanza con la ramificación de un árbol. Es un método que consiste en realizar un análisis, partiendo de una gráfica a la que se van agregando esas ramificaciones, mediante las cuales se van mostrando los posibles resultados, costos y consecuencias de una decisión compleja.