¿Cuáles son las mejores cosas que ha hecho IBM Watson?

Voy a decir que Jeopardy ganó, no específicamente porque Watson ganó, sino porque la IA fue capaz de correlacionar múltiples factores conceptuales, en particular “Este material facial hizo que el israelí Moshe Dayan fuera instantáneamente reconocible en todo el mundo”. [Su parche en el ojo].

Watson tardó entre 3 y 4 segundos en producir esta respuesta, utilizando Wikipedia y fuentes similares. En la segunda noche, los investigadores de Watson, señalando que la máquina era “un poco cautelosa” (apuestas bajas) y “un poco demasiado lenta” (tiempo de espera de 3 a 4 segundos), ajustó su algoritmo para ser “más riesgoso”, y realmente limpiado, respondiendo dentro de ~ 2 segundos y anotando mucho mejor que antes.

Incluso la muy difamada (incorrecta) respuesta de Final Jeopardy de la primera noche fue posiblemente ‘genial’ – impresionante – la pregunta fue inusualmente difícil “El segundo aeropuerto más grande de esta ciudad de EE. UU. Lleva el nombre de una batalla de la Segunda Guerra Mundial”. Watson tardó mucho tiempo, tenía muy poca confianza (apostó una pequeña cantidad, marcó su respuesta con cinco signos de interrogación (“?????”) que denota incertidumbre) y finalmente escupió

“TORONTO ?????”

Lo cual, aunque risible en ese momento, era algo inteligente. Existe una ciudad (pueblo) en Ohio llamada Toronto. La ciudad de Toronto (en Canadá) tiene dos (en realidad cuatro) aeropuertos, uno de los cuales es Waterloo. Y hubo una batalla prominente en Waterloo (por un general británico, aunque no durante la Segunda Guerra Mundial), y la Segunda Guerra Mundial Blitz apuntó al Puente de Waterloo de Londres. Watson no pudo discernir “Estas fuentes se refieren a los aeropuertos de Toronto en Canadá” versus “Estas fuentes se refieren al territorio llamado Toronto dentro de los 48 Estados Unidos inferiores”. Aunque la respuesta prevista (Aeropuerto Midway, en Chicago) ciertamente cumple con todos los criterios establecidos, no es demasiado difícil ver cómo Watson llegó a su conjetura bastante inestable. Incluso se podría argumentar que es un resultado “súper humano”.

Se puede ‘probar’.

Puede ‘leer’.

Puede “escuchar, comprender, interpretar y razonar”.

Se puede “ver”.

Puede consumir conocimiento y aplicarlo en contexto a una velocidad alarmantemente rápida.

No lo hace por sí solo y necesita el compromiso, continuo, de expertos para seleccionar el conocimiento y las decisiones que toma para mantenerlo relevante, preciso y apropiado.

Lo hace específicamente para cada cliente que decide emprender un proyecto con la tecnología en su propia instancia.

Los modelos generales de sus competidores no funcionan de esta manera.

Las versiones de nube pública con conectividad API accesibles a través de Bluemix utilizan una base generalizada que luego desarrolla sus propios modelos para el contexto en el que se aplica y se enseña la tecnología.

Debido a que puede analizar inmensos volúmenes de estudios médicos, ha encontrado seis proteínas que pueden usarse para retrasar el crecimiento de tumores.

Puede, a través de la psicolingüística, analizar la personalidad de una persona a partir de una pieza escrita por ellos de 2000 palabras de longitud. ¡Debería ser útil para eliminar a los malos políticos!

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