INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y COMPUTACION COGNITIVA Y COMO FUNCIONA

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y COMPUTACION COGNITIVA Y COMO FUNCIONA

Los sistemas informáticos de antes

operaban en entornos predecibles,

utilizando datos estructurados y uniformes para

llevar a cabo operaciones prescritas. Ahora, tenemos

sistemas informáticos cognitivos, que son

mucho más adaptables y similares a un

cerebro humano, pueden entender la lógica y

aprender. Estos sistemas pueden leer

enormes cantidades de datos desestructurados y utilizarlos

para detectar conexiones y patrones de nuevas

formas, al ofrecer

información sobre todo tipo de expresión

humana. Los sistemas cognitivos se basan en

varias tecnologías subyacentes. Analicemos

dos. Primero: el procesamiento

del lenguaje natural empieza

con la comprensión. El sistema necesita

entender el lenguaje humano en contexto,

en oposición a las tablas estructuradas. Este

procesamiento de lenguaje natural extrae

información de artículos, informes

de investigación, correos electrónicos, tweets y hasta imágenes y

sonidos para identificar el contexto

gramatical y vocabulario significativo

que transmiten el significado central. Segundo: el aprendizaje automático,

una técnica en la que el

sistema detecta conexiones entre un

patrón en particular y los resultados más

probables. El sistema recibe la retroalimentación

del uso regular, así que aprende con

cada interacción. Cada predicción que hace,

ya sea correcta o incorrecta, es tenida en cuenta

para la siguiente predicción, hasta que

pueda detectar con confianza los patrones

significativos en medio de todo el ruido. Con

estas tecnologías, un sistema cognitivo

no ofrece una respuesta definitiva.

Al contrario, está diseñado para ponderar

la información e ideas de muchas fuentes,

razonar y, luego, brindar justificaciones de

sus conclusiones. Esto lo convierte en más

que una herramienta que lo capacita, lo

hace un asesor de confianza.

¿Cómo funciona IBM WATSON?

Watson de IBM está a la vanguardia de una nueva era de computación:

La computación cognitiva. Es un tipo de computación radicalmente

nuevo, muy distinto a los sistemas programables

que lo precedieron. Así como esos sistemas eran distintos

a las máquinas de tabulación de hace un siglo.

Las soluciones informáticas convencionales, basadas en principios matemáticos

que surgen en la década de 1940, se programan con base

en reglas y lógica, con la intención de derivar en respuestas precisas matemáticamente,

siguiendo a menudo un enfoque de árbol de decisiones rígido.

Pero, con la riqueza del big data actual, y  la necesidad de

decisiones más complejas basadas en pruebas, tal enfoque

rígido a menudo se fractura o no logra  seguir el ritmo de la información disponible.

La computación cognitiva permite que las personas creen un tipo de valor profundamente

nuevo, al encontrar respuestas en información

trabada en volúmenes de datos.

Ya sea un doctor que diagnostica un paciente,

un gestor patrimonial que asesora a su cliente sobre su cartera de jubilación

o incluso un chef que crea una nueva receta, ellos necesitan nuevos enfoques

para manejar el volumen de información que reciben

diariamente a fin de extraer valor.

Este proceso sirve para mejorar la experiencia humana.

Watson y sus capacidades cognitivas refleja algunos de los elementos

cognitivos clave de la experiencia humana.

Sistemas que razonan sobre problemas como un ser humano lo hace.

Cuando nosotros, como humanos, buscamos entender algo,

y para tomar una decisión, seguimos cuatro etapas clave:

primero, observamos los fenómenos visibles y conjuntos de evidencia;

segundo, recurrimos a lo que sabemos para interpretar lo que vemos a fin

de generar hipótesis sobre qué significa;

tercero, evaluamos cuáles hipótesis son correctas o incorrectas;

finalmente, decidimos, eligiendo la opción que parece mejor

y actuamos en consecuencia.

Así como el ser humano se convierte en experto al pasar por el proceso de observación,

evaluación y toma de decisiones, los sistemas cognitivos como Watson

utilizan procesos similares para razonar sobre la información que leen.

Watson también puede hacerlo a una gran velocidad y habilidad.

¿Cómo lo hace Watson?

A diferencia de los enfoques convencionales de computación, que solo pueden manejar

datos estructurados bien ordenados, como los almacenados en una base de datos,

Watson puede entender datos desestructurados, que representan el 80 % de los datos de hoy en día:

toda la información producida principalmente por humanos para

el consumo de otros humanos. Esto incluye desde literatura,

artículos, informes de investigación, hasta blogs, publicaciones y tweets.

Mientras que los datos estructurados son regidos por campos bien definidos que contienen

información bien específica, Watson confía en el lenguaje natural, que se rige por

reglas gramaticales, contexto y cultura.

Es implícito, ambiguo, complejo y un desafío para procesar.

Aunque todos los lenguajes humanos son difíciles de analizar,

algunos idiomas son especialmente desafiantes.

En español, por ejemplo, nos sentimos “para abajo” cuando llueve “a cántaros”.

Mientras completamos un formulario, alguien nos pide que lo “llenemos”.

Cuando se trata de texto, Watson no solo busca combinaciones de palabras clave o sinónimos,

como un motor de búsqueda, realmente lee e interpreta el texto como una persona.

Lo hace al dividir una frase de manera gramatical,

relacional y estructural, distinguiendo el significado de la semántica

del material escrito.

Watson entiende el contexto. Es muy diferente a simple

reconocimiento de habla, que es cómo una computadora traduce el habla humana

a un conjunto de palabras. Watson intenta entender la intención real del lenguaje del usuario,

utiliza esa comprensión para posiblemente extraer respuestas lógicas y sacar

conclusiones a posibles respuestas mediante una gama más amplia de modelos y

algoritmos lingüísticos.

Cuando Watson trabaja en un campo en particular, aprende el lenguaje,

la jerga y el modo de pensar de ese dominio.

Por ejemplo, el término “cáncer”. Hay muchos tipos diferentes de cáncer,

y cada tipo tiene síntomas y tratamientos diferentes.

Sin embargo, esos síntomas también se pueden asociar a enfermedades

distintas al cáncer. Los tratamientos pueden tener efectos secundarios y afectar

a las personas de distintas maneras, dependiendo de muchos factores.

Watson evalúa el estándar de prácticas de atención y miles de páginas

de literatura que capturan la mejor ciencia en el campo,

y de todo eso, Watson identifica las terapias que ofrecen las mejores

opciones para que el médico las tenga en cuenta en el tratamiento del paciente.

Con la orientación de expertos humanos, Watson recopila el conocimiento

necesario para ser experto en un determinado dominio, lo que se denomina corpus de conocimiento.

La recopilación del corpus empieza al cargar a Watson el conjunto relevante

de literatura. Crear el corpus también exige

alguna intervención humana para analizar la información y

desechar todo lo que esté desactualizado, mal valorado o inmaterial para

el dominio del problema. A ese proceso lo llamamos organización del contenido.

Luego, Watson preprocesa los datos, crea índices

y otros metadatos que hacen el trabajo con ese contenido más eficiente.

Esto se conoce como ingestión. En este momento, Watson también puede crear un

gráfico de conocimiento para ayudar a responder preguntas más precisas.

Ahora que Watson ya ingirió el corpus, necesita ser capacitado

por un experto humano para aprender a interpretar la información.

Para aprender las mejores respuestas posibles y adquirir la habilidad para

encontrar patrones, Watson se asocia con expertos, capacitados en

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