IBM Watson.
IBM Watson está a la vanguardia de una nueva era de la computación, la computación cognitiva es radicalmente un nuevo tipo de computación muy diferente de los sistemas programables que la precedieron tan diferente como esos sistemas de las máquinas de tabulación de hace un siglo.
- ¿Cuáles fueron los anuncios más importantes realizados en Google I / O 2016?
- ¿Cuáles son algunos temas globales contemporáneos muy interesantes que casi nadie conoce o habla?
- ¿Uber merece la calificación 'F' que recibió del Better Business Bureau? ¿Es una evaluación justa de su servicio?
- ¿Qué significa exactamente "ser lo suficientemente técnico" en el contexto de la ingeniería de software?
- ¿Cómo se resolverá la crisis de Reddit de julio de 2015?
Watson y sus capacidades cognitivas reflejan algunos de los elementos cognitivos clave de la experiencia humana, sistema que razona sobre problemas como los humanos. Cuando nosotros, como humanos, buscamos entender algo y tomar una decisión, seguimos cuatro pasos clave;
- Observación de fenómenos visuales y cuerpos de evidencia.
- Interpretación de lo que vemos.
- Evaluación de lo correcto o incorrecto.
- Toma de decisiones.
Del mismo modo que los humanos, el sistema cognitivo como Watson usa procesos similares para razonar sobre la información que leen. Watson también puede hacer esto a gran velocidad y escala.
¿Cómo lo hace Watson?
A diferencia del enfoque convencional de la informática, que solo puede manejar datos estructurados perfectamente organizados, como lo que se almacena en una base de datos. Watson puede comprender los datos no estructurados, que son el 80% de los datos actuales, toda la información que se produce principalmente humanos para que otros humanos la consuman, esto incluye todo, desde literatura, artículos, informes de investigación hasta publicaciones de blog y tuits, mientras que los datos estructurados se rigen por campos definidos que contienen información bien especificada, por el contrario, Watson se basa en lenguajes naturales que se rigen por reglas de gramática, contexto y cultura, es implícito, ambiguo, complejo y un desafío para procesar. Utiliza una amplia gama de modelos y algoritmos lingüísticos.
Por ejemplo, si bien todos los idiomas humanos son difíciles de analizar, ciertos modismos pueden ser particularmente desafiantes. En inglés, por ejemplo, podemos sentirnos azules porque está lloviendo gatos y perros. Cuando se trata de texto, Watson no solo busca coincidencias de palabras clave o sinónimos como un motor de búsqueda, sino que lo lee e interpreta el texto como una persona. Lo hace desglosando la oración gramatical, relacionalmente, estructuralmente. Discernir el significado de la semántica del material escrito.
¿Cómo aprende Watson?
Cuando Watson se usa en un campo particular, aprende el lenguaje, la jerga y el modo de pensar de ese dominio. Con la guía de expertos humanos, Watson recopila el conocimiento requerido para tener alfabetización en un dominio particular. Lo que se llama un corpus de conocimiento. La recopilación de un corpus comienza con la carga de la literatura relevante en Watson. Básicamente, los humanos seleccionan los datos que se darán. A continuación, Watson procesa previamente los datos mediante la creación de índices y otros metadatos que hacen que trabajar con ese contenido sea más eficiente, esto se conoce como ingestión . Ahora, el Watson ha ingerido el corpus que necesita ser entrenado por un experto humano para aprender a interpretar la información mediante el aprendizaje automático . Continúa aprendiendo a través de las interacciones en curso entre los usuarios y Watson, y esto es revisado periódicamente por expertos y comentarios en el sistema para ayudar a Watson a interpretar mejor la información. Asimismo, a medida que se publica nueva información, se actualiza Watson.
¿Cómo construye y mejora Watson la experiencia?
Al igual que el metalúrgico que busca nuevas aleaciones, los investigadores buscan desarrollar medicamentos más efectivos. Los expertos humanos están utilizando Watson para descubrir nuevas posibilidades en los datos y tomar mejores decisiones basadas en la evidencia. En todas estas diferentes aplicaciones, Watson sigue un común, después de identificar partes del discurso en una pregunta o consulta, genera hipótesis. Watson luego busca evidencia para apoyar o refutar la hipótesis. Califica cada pasaje basado en modelos estadísticos para cada evidencia conocida como puntajes de evidencia ponderada . Watson estima su confianza en función de cuán alta se califica la respuesta durante la calificación y clasificación de la evidencia. En esencia, Watson puede ejecutar análisis contra un conjunto de datos para obtener información que permita a los expertos humanos tomar decisiones mejores y más informadas.
PS Watson está descubriendo y ofreciendo respuestas y patrones que no sabíamos que existían más rápido de lo que cualquier persona o grupo de personas podría hacer alguna diferencia importante todos los días. Lo más importante de todo es que Watson aprende, se adapta y se vuelve más inteligente; de hecho, gana valor con la edad al aprender de su interacción al igual que nosotros.
[1] [2] [3] [4] [5] [6]
Notas al pie
[1] IBM Watson está listo para enfrentarse a los cibercriminales
[2] ¿Qué puede hacer Watson por su empresa?
[3] Watson (computadora) – Wikipedia
[4] ¿Qué es la supercomputadora IBM Watson? – Definición de WhatIs.com
[5] IBM Watson: La historia interna de cómo nació la supercomputadora ganadora del Jeopardy, y lo que quiere hacer a continuación
[6] Estas empresas están utilizando los datos y análisis de Watson para impulsar sus negocios
