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lunes, 16 de noviembre de 2015

De máquinas y sentimientos

Las máquinas no expresan sentimientos. Pero, ¿pueden reconocer los sentimientos humanos? ¿Qué interés puede haber en que las máquinas manejen sentimientos?



Las máquinas no tienen sentimientos. Tampoco motivación, voluntad ni conciencia. Quizá puedan llegar a tenerlos, personalmente creo que sí, que no hay una objeción fundamental. Pero el hecho es que hoy carecen de esas facultades. Simplemente no se ha intentado, no ha habido proyectos de desarrollar sentimientos en máquinas. El motivo es sencillo: no hay una compensación económica que sustente tales proyectos. A nadie interesa hoy por hoy una máquina que exprese emociones reales más allá de la investigación. Menos aún motivación: un ordenador se enchufa a la red y funciona, no hay que motivarlo. Y respecto de la conciencia, es demasiado difícil y todos los experimentos son mentales, o sea, filosóficos. Por el contrario, otras facetas de la cognición humana y animal como el pensamiento o el reconocimiento de patrones están en auge en la Inteligencia Artificial.

Los seres humanos, como el resto de los animales, podemos ser descritos de una forma simple: nos alejamos del dolor y nos acercamos al placer con el objetivo de sobrevivir y reproducirnos. El resto, las capacidades cognitivas superiores, está al servicio de la motivación básica. Pensamos para evaluar la mejor inversión en bolsa de forma que nos produzca placer a través de un largo sistema de recompensas: dinero, subsistencia, prestigio, placer en definitiva. Por cierto, como muestra el psicólogo Premio Nobel de economía, Daniel Kahneman, en su libro “Pensar rápido, pensar despacio”, la mayoría de las decisiones económicas, incluidas las de los máximos responsables de empresas y gobiernos, están dictadas por sesgos cognitivos sistemáticos como el efecto halo, la aversión a la pérdida o decenas de sesgos estudiados.

Aunque las máquinas no expresan sentimientos, tiene gran interés que reconozcan los sentimientos humanos. Ahí sí hay dinero. Los humanos somos consumidores y tomamos decisiones económicas basadas en sentimientos. Reconocer los sentimientos permite a las máquinas presentar la información de manera que el consumidor actúe en beneficio de la empresa. Y por supuesto, sí se está intentado aunque el reconocimiento de sentimientos está dando sus primeros pasos.

En la Universidad del Sur de California han creado un personaje virtual que nos escucha activamente. “Ellie” es el nombre de este simulador virtual que habla con la gente. Una cámara de vídeo recoge nuestros movimientos y expresiones y un micrófono analiza nuestra voz. Ellie es capaz de detectar nuestro estado de ánimo, si estamos serios, si miramos a la cámara o al suelo. Ellie va diciendo aprobaciones como “aja” y haciendo preguntas que cambian de los temas positivos a los conflictivos. Lo fascinante es que Ellie no tiene ningún módulo de lenguaje, da igual lo que digamos. Sigue un protocolo simple y no es lo mismo que una psicóloga. Pero es barata y ayuda.

¿Es posible que te conozca mejor un ordenador que un amigo? Al parecer Facebook lo hace. Un equipo de investigadores tuvo acceso a los “like” de FB de miles de usuarios a los que también pasaron un test psicológico. Además preguntaron a familiares y amigos de los sujetos. Con tan solo diez likes, FB predijo mejor la personalidad que los amigos o familiares. Solo las parejas ganaban a FB. Pero con 300 likes, FB era imbatible. Al parecer, los ordenadores pueden conocernos mejor que las personas más próximas.

Existe un tipo de máquina que domina un aspecto de la psicología humana mejor que nadie: las tragaperras. Manejan el sistema de recompensas basado en décadas de investigación de la psicología conductista. Sus algoritmos consiguen que cada jugador se gaste el mayor dinero posible. Y son muy eficaces. Pero hay otros muchos negocios que quieren formar hábitos en los consumidores y aprender de sus pautas de actuación. Las empresas de juegos online saben cuándo te estas cansando del juego y te proponen otro. Y hay que saber cuál es el mejor momento para presentarte un anuncio.

El análisis emocional del lenguaje es más complejo. Pero mucho más potente ya que lanzamos decenas de mensajes al mundo cada día. El producto estrella de la computación cognitiva, IBM Watson tiene su propio servicio en Bluemix. Se llama Watson Personality Insights. Usa los análisis lingüísticos para extraer un abanico de características sociales y cognitivas de los textos que las personas generan a través de blogs, FB, tweets y otros.

Personality Insights infiere los rasgos de personalidad llamados Big Five, las necesidades y los valores de la persona. Big Five es un modelo clásico de descripción de la personalidad de los años 90 que engloba cinco dimensiones: apertura, responsabilidad, extroversión, amabilidad, y neuroticismo. Algunas aplicaciones ya usan este servicio de Watson como NYC School Finder que busca colegios en función de la personalidad de los niños, Speak Up que analiza la personalidad a través de la voz o Your Celebrity Match que busca una personalidad similar a la tuya basándose en tus tweets.

Interpretar las emociones humanas mediante ordenador es una disciplina que acaba de comenzar y que sin duda tiene un enorme interés.

lunes, 23 de marzo de 2015

La ciencia del sabor

El gusto no es elegante. Pertenece más bien a los bajos instintos. La vista o el oído han sido profusamente estudiados y modelados por la ciencia y la tecnología. Recientemente el sentido del gusto ha empezado a atraer a la tecnología de los ordenadores.



Alimentarse es esencial para los seres vivos. Los animales estamos dotados del sentido del gusto de forma que nos acercamos a las sustancias que son buenas para nosotros y nos alejamos de las malas. Unas tiene buen sabor y las otras repugnan.
La vista es un sentido muy complejo y muy estudiado. Formular un modelo matemático y una simulación por ordenador de un sistema visual atrae a cualquier programador. Otros sentidos como la audición corren igual suerte. Pero el gusto y el olfato están olvidados por la ciencia. Aunque no por la industria.
El gusto y el olfato son sentidos químicos. Detectan sustancias químicas que se encuentran a nuestro alrededor o que nos llevamos a la boca. El gusto se percibe por las papilas gustativas que se encuentran en la boca. El olfato por neuronas olfatorias situadas en la nariz.
Tenemos papilas gustativas que detectan tan solo cuatro sabores: amargo, dulce, ácido y salado. Sin embargo distinguimos muchos más sabores. Aunque en realidad, más que sabores son olores. Al masticar y tragar, se desprenden múltiples olores que son detectados por el olfato. Resulta sin embargo que estos olores no se perciben en la nariz sino en la boca y no en forma de olor sino de sabor. Se cree que podemos distinguir miles de olores distintos. Un componente adicional es el tacto. La textura es esencial en los alimentos y así distinguimos algo duro o esponjoso o crujiente.
La expresión del gusto y el olfato en el cerebro es limitada. Otros sentidos tienen una representación mucho mayor en la corteza cerebral. Los sentidos químicos por el contrario se representan en zonas más profundas y antiguas del cerebro y están muy cercanos a los centros emocionales. Una característica del olfato es que es uno de los pocos lugares donde se crean neuronas toda la vida mientras que en el resto del sistema nervioso no se crean mas neuronas a partir de la primera infancia.
Este mundo antiguo y primitivo de los sabores y los olores es, además de vital, objeto de atención de la tecnología y la ciencia desde hace poco.
Sin olvidarnos de la industria. El negocio de los perfumes lleva siglos en marcha. La comida es esencial y resiste cualquier crisis. La producción, conservación, elaboración y distribución de los alimentos es un negocio que nunca acabará mientras existan humanos. Y en todos esos pasos se ha aplicado la ciencia. Quizá la elaboración sea el campo más reciente. Infinidad de productos precocinados están en las tiendas de alimentación. Hace unos años existían solo las sopas y poco más. Hoy hay decenas de nuevos productos.
La comida es fuente de noticias permanente. Por ejemplo en relación a la dieta. Comer bien, barato y sano está en el foco de muchas informaciones y noticias científicas. Hay incluso quien considera que no es necesario comer alimentos y ha fabricado un brebaje con lo necesario para subsistir. Pese a los enormes controles sanitarios, los fraudes alimentarios son constantes, como el de la carne de caballo.
¿Distinguimos los ingredientes de la la comida? ¿Somos unos excelentes gourmets? ¿Y el vino? Muchas personas se consideran expertas. Pero hay mucho de ficción y una auténtica cata a ciegas deja en evidencia a los mejores sumiller.
Pero si algo ha triunfado son las recetas por Internet. Cientos de páginas con miles de recetas pueblan la web y están entre las más visitadas. Además, muchas de ellas contienen vídeos con la forma de preparar la "receta de la abuela".
Hace algún tiempo IBM publicó sus 5 predicciones para los próximos 5 años. Esta vez estaban dedicadas a los sentidos. Respecto del gusto se decía:
Los ordenadores sabrán descomponer la química de los sabores y encontrar su conexión con la psicología del placer que nos lleva a consumirlos. Entonces podremos conseguir nuevas combinaciones hasta ahora inexploradas. Y más importante aún, conseguirán que la comida más saludable sea la más apetitosa mejorando los hábitos de alimentación del mundo. La comida es algo tan serio que los ordenadores van a tener que ocuparse de ella.
El caso es que la carrera ya ha empezado. James Briscione es un chef que trabaja codo con codo con un ordenador que le sugiere los mejores ingredientes para nuevos e innovadores platos. El objetivo no es almacenar el conocimiento existente, sino crear algo nuevo. La mezcla de sabores que maneja alcanza los millones de combinaciones. Desde luego muchas son detestables. El truco está en combinar la química y la psicología del sabor para averiguar qué combinación es placentera. Debe de ser un programa que aprende con los juicios de los comensales. Además debe de usar información no estructurada ya que hay que decirle cosas tan ambiguas como rico, amargo, soso o extraño referidas al sabor. Por lo pronto parte de 20.000 recetas para empezar. El sistema no solo no es perfecto sino que carece de elementos básicos como la forma de preparación, la presentación, la cocción...
Recientemente, Watson, el software que ganó el concurso de TV Jeopardy, se ha metido en la cocina en forma de un producto llamado Cheff Watson, una alianza de IBM y la empresa Bon Appétit
El gusto es química y ambos son ciencia. La tecnología ha llegado para innovar la cocina. Quizá pronto además del horno, la vitrocerámica, el frigorífico o la olla presión, tengamos una ayuda adicional en los fogones. Puede que la próxima gran cocinera sea una máquina.

jueves, 9 de octubre de 2014

Watson aprende español

Watson, el deslumbrante sistema que ganó a los mejores concursantes en el concurso de TV Jeopardy, está aprendiendo español. Esto supone un enorme impulso a la informática cognitiva y una excelente noticia para el mundo de la computación en nuestro idioma.

Michael Rhodin, Senior Vice President, IBM Watson Group

IBM y CaixaBank están colaborando para crear un sistema cognitivo en español basado en Watson. CaixaBank ha sido una entidad pionera en el mundo bancario y esta vez quiere seguir a la cabeza de la innovación para lo que ha decidido invertir en enseñar español a Watson.

El acuerdo consiste en desarrollar en español una versión del producto Watson Engagement Advisor. Este producto está diseñado para ayudar a los call center, los centros de atención telefónica.

La experiencia de los usuarios de los call center es con frecuencia decepcionante con llamadas que pasan de un operador a otro sin respuesta. Las cifras son gigantescas. 270.000 millones de llamadas a centros de atención telefónica son atendidas anualmente. De ellas la mitad no se resuelven de inmediato o requieren escalar el problema a un supervisor. Un 1% de mejora en la satisfacción del cliente lleva a un 4,6% de ganancia de cuota de mercado. Los clientes satisfechos generan un 23% más de ganancias a la empresa. ¿Cómo mejorar estos datos? IBM cree que Watson proporcionará una mayor satisfacción y mejoras en los resultados financieros.

El acuerdo va más allá de una simple traducción. Dado que Watson usa lenguaje natural, el corazón del sistema es el uso del lenguaje y por lo tanto, no basta con traducir, hay que enseñar a Watson todas las características del español, de forma que sea capaz de "entender".

IBM también está trabajando en una versión en portugués de Watson destinada sobre todo a los clientes de Brasil.

Este es solo el comienzo, pero pronto comenzaremos a ver aplicaciones en español y portugués del sistema más listo del mundo, Watson.

jueves, 26 de diciembre de 2013

IBM Watson se abre al mundo con «Watson Ecosystem»

IBM Watson, la joya de la Inteligencia Artificial que ganó el concurso de televisión Jeopardy se abre a desarrolladores de todo el mundo. De este modo los usuarios finales podrán usar aplicaciones Powered by Watson


En febrero de 2011 IBM presentó en el concurso de televisiónJeopardy al ordenador Watson. En tres días Watson ganó y demostró que la dormida Inteligencia Artificial renacía para cambiar el mundo. Los ordenadores comenzaban el tránsito de la época de las máquinas programables a la nueva era de lasmáquinas cognitivas.
Alguna de las características de Watson son muy novedosas. Entiende el lenguaje natural inglés. Extrae conocimiento de los mismos textos que usamos los humanos sin necesidad de que la información esté en bases de datos estructuradas (el formato que hasta ahora necesitaban). Formula hipótesis. Las confronta con lasevidencias disponibles. Proporciona respuestas. Les otorga mayor o menor confianza según las evidencias. Y sobre todo, aprende.
Pero naturalmente, Watson no fue creado para jugar en un concurso de televisión. En poco más de dos años, Watson ha pasado de ser un proyecto de investigación a estar en desarrollo y finalmente convertirse en un producto. Más concretamente en varios productos.
El sector donde más aplicaciones existen es el sanitario. El seguro médico WellPoint lo usa para preaprobar pruebas médicas. Dos de los centros más importantes en la lucha contra el cáncer lo tienen en su nómina: Memorial Sloan Kettering Cancer Center y MD Anderson Cancer CenterCleveland Clinic lo usa para ayudar a los investigadores por un lado y a los estudiantes por otro. El mundo de la salud es una excelente oportunidad para Watson ya que afecta a la vida de todo el mundo y además representa un desafío formidable: la información médica se duplica cada cinco años y es no estructurada. Para mayor sufrimiento, en gran cantidad de casos, la solución existe y el problema está en encontrarla.
Watson Engagement Advisor es otro producto de la familia destinado a los centros de atención al cliente, los call centers270.000 millones de llamadas son atendidas manualmente cada año. De ellas, el 50% necesitan ser escaladas porque el soporte de primer nivel no las resuelve. Un 60% de las llamadas podrían tener una mejor solución con buen acceso a la información. Watson Engagement Advisor es un producto que entiende lenguaje natural y ayuda a los operadores de los call center a resolver las dudas de los usuarios. Seis empresas repartidas por todo el mundo usan ya el producto. Sus áreas de trabajo son el sector de los seguros (USAA yMetlife), la banca (Royan Canadian Bank RCB y el banco ANZ), las telecomunicaciones (Telsta y Celcom) u otros (Nielsen y IHS). Yendo más allá, las empresas pueden proporcionar el uso de Watson directamente a sus usuarios con un producto para móviles llamadoAsk Watson.
¿Es Watson un superordenador? ¿Es un software? Es ambas cosas pero ninguna de ellas. Watson es un servicio en la nube, más exactamente un software como servicio SaaS. El objetivo es que cualquiera pueda usar Watson y, así mismo, que Watson aprenda en cada interacción. El siguiente paso es muy ambicioso: Watson Ecosystem
Con Watson Ecosystem IBM abre la funcionalidad de Watson a todos los desarrolladores sea cual sea el tamaño de la empresa, desdeemprendedores hasta empresas consolidadas. Inicialmente está reducido a los sectores de Sanidad, Viajes y Retail (venta al por menor). El idioma es solo inglés. El objetivo es ampliarlo a todas las industrias y a otros idiomas.
Hay tres tipos de colaboraciones.
Watson Developer Cloud. Es la más común. Un desarrollador puede incluir a Watson en el flujo de su aplicación sea esta nueva o existente. De este modo, proporcionará más valor a su producto. Mediante la llamada a las APIs de Watson, el desarrollador permitirá que el usuario tenga un dialogo en lenguaje natural con acceso a millones de documentos. Se espera que el plazo medio para incorporar las capacidades cognitivas de Watson sea de 90 días.
Watson Content Store. Los proveedores de contenidos pueden usar Watson para que el resto de desarrolladores accedan a los contenidos por ellos suministrados
Watson talent hub. Aquellos que dispongan de herramientas que puedan mejorar las capacidades de Watson pueden incluirlas a través de esta colaboración.
Varias son las empresas que han comenzado a trabajar con el ecosistema de Watson, como las empresas de salud MD Buyline, Welltok o HealthlineFluid es una startup que ayuda a compradores a hacer sus compras online. Su primera experiencia con Watson es para recomendar las prendas de ropa de la marca North Face.

¿Cómo empezar? Rellenando un formulario. Y poniendo a disposición de los usuarios aplicaciones cada vez más inteligentes.

domingo, 26 de mayo de 2013

Watson, el superordenador de IBM que ganó Jeopardy, comienza a responder el teléfono

Watson el ordenador de IBM que deslumbró en el concurso de TV Jeopardy y se graduó como experto en medicina oncológica atiende al teléfono. IBM inaugura las servicios de call center basados en Watson



Las cifras son gigantescas. 270.000 millones de llamadas a centros de atención telefónica son atendidas anualmente. De ellas la mitad no se resuelven de inmediato o requieren escalar el problema a un supervisor. Un 1% de mejora en la satisfacción del cliente lleva a un 4,6% de ganancia de cuota de mercado. Los clientes satisfechos generan un 23% más de ganancias a la empresa. ¿Cómo mejorar estos datos? IBM cree que Watson proporcionará una mayor satisfacción y mejoras en los resultados financieros.

Watson se presentó al concurso de TV Jeopardy y ganó a los dos mejores concursantes de la historia del programa. Entre sus características estaban
  • manejo del lenguaje natural,
  • posibilidad de formular hipótesis,
  • búsqueda de evidencias
  • manejo de información no estructurada
  • gestión de ingentes cantidades de datos (Big Data)
  • comparación de resultados
  • ranking de respuestas
  • aprendizaje
y un sinfín de algoritmos de Inteligencia Artificial AI que supusieron un gigantesco avance en este área.

Como es de suponer, Watson no estaba concebido para jugar en concursos de TV sino para aplicaciones de negocio. La primera llegó en el mundo de la salud. Así, Watson comenzó a trabajar con la empresa sanitaria WellPoint y el Memorial Sloan-Kettering Cancer Center para proporcionar servicios en la nube capaces de revolucionar la sanidad. Un diagnóstico apoyado por Watson mejoraba la predicción desde un 50% hasta el 90%. En este proceso, Watson se hizo un 75% más pequeño y un 15% más rápido.

Ahora Watson ha dado un nuevo paso: la atención telefónica. Con demasiada frecuencia, al ser atendidos telefónicamente, o no hay una persona al otro lado, o no sabe responder nuestras preguntas. Watson podría ser una buena alternativa.

De modo que en poco tiempo, ese prodigio de la Inteligencia Artificial podría estar al otro lado de la línea. Watson para las masas. El nuevo producto se llamará Watson Engagement Advisor.

Una novedad es que no será un dispositivo que implanten las empresas: no será un ordenador; será un servicio. La empresas contratarán el servicio y podrán realizar modificaciones. Unas tendrán soporte de voz, quizá basado en otros proveedores como Nuance. Otras proporcionarán todos los manuales técnicos y condiciones contractuales. Otras permitirán que Watson acceda a los registros de clientes con la necesaria confidencialidad de modo que Watson podrá llamarnos por nuestro nombre.

Las posibilidades son enormes. Un cliente podrá comenzar un diálogo en su smartphone y seguir después en su PC o tablet. Las industrias interesadas pasan por bancos, asesores financieros, proveedores de servicios telefónicos, compañías de seguros y cualquier organización que proporcione servicios de atención telefónica. Entre las que han manifestado su interés están el proveedor de servicios telefónicos malayo Celcom, las empresas financieras Royal Bank of Canada y el australiano ANZ Banking Group, el proveedor de servicios de IT IHS, y la firma de estudios de mercado Nielsen.


Los sistemas cognitivos han llegado para quedarse y Watson está a la cabeza.

Artículo publicado originalmente en ALT1040

domingo, 17 de marzo de 2013

IBM Watson irrumpe en la sanidad


  • Watson es la Inteligencia Artificial AI en su máxima expresión
  • Mejora el diagnóstico de cáncer desde el 50% humano al 90%
  • Reduce el coste sanitario
Watson, la máquina de IBM que deslumbró al mundo en 2011 ganando en el concurso de TV Jeopardy, se ha puesto a trabajar. IBM, la empresa sanitaria WellPoint y el Memorial Sloan-Kettering Cancer Center han desarrollado unos servicios en la nube que prometen revolucionar la sanidad. Y esto es solo el principio.



La Inteligencia Artificial dormitaba en el mundo académico hasta que en 2011, IBM anunció que un ordenador, Watson, competiría en el concurso de televisión Jeopardy. Watson lo hizo de forma brillante ganando a los dos mejores concursantes de la historia del concurso. Para lograrlo, Watson incorporaba un conjunto de algoritmos que en esencia permitían:
  • Moverse en la ambigüedad (propio de los hombres pero no de las máquinas)
  • Aprender
  • Plantear hipótesis y buscar evidencias
Era obvio que IBM no había invertido una enorme suma para ganar en un concurso. Pronto acuñó el lema Putting Watson to work y formó el grupo Watson Solutions. La primera industria candidata fue la sanidad. El resultado lo hemos visto el 8 de febrero de 2013 con los primeros productos disponibles comercialmente.

El Memorial Sloan-Kettering Cancer Center es la mayor y más antigua institución privada del mundo dedicada al estudio del cáncer. Hasta la fecha, Watson ha digerido más de 600.000 evidencias médicas y dos millones de páginas de 42 revistas médicas. El estudio del cáncer se está haciendo muy complejo ya que cada vez es más personalizado e incluye las características genéticas del paciente. Es una cantidad de información que simplemente escapa la capacidad humana. Watson trabaja con las notas del médico, el resultado de las pruebas diagnósticas, el historial de miles de pacientes o la información en revistas científicas.

Por otro lado, WellPoint, el mayor seguro sanitario de EE.UU., ha trabajado a fondo para adaptar Watson al entorno sanitario. El entorno sanitario es muy complejo en EE.UU. con muchos participantes: el que paga, el que da la atención y el que la recibe. WellPoint trabaja con muchas instituciones además de sus propios recursos. Dos de las necesidades a cubrir son: abaratar los costes de la atención y acelerar el diagnóstico y tratamiento. En este sentido Watson es providencial ya que el médico puede tener un diagnóstico rápido del paciente y solicitar las pruebas adicionales pertinentes. Las pruebas son caras y es esencial realizar solo las que van a aportar información decisiva.
En los ensayos, Watson ha alcanzado un 90% de diagnósticos correctos de cáncer de pulmón en contraste con el 50% de los médicos humanos.
Los tres primeros productos comerciales basados en Watson ya están disponibles. Se trata del Interactive Care Insights para Oncología por parte del Memorial Sloan-Kettering. WellPoint está manejando el Care Guide y el Interactive Care Reviewer, ambos para la gestión inteligente de los pacientes.
WellPoint es un suministrador de servicios sanitarios y los médicos de otras instituciones pueden usar sus productos accediendo desde ordenadores y dipositivos portátiles ya que el servicio está en la nube.

Desde sus comienzos, los algoritmos de Watson han mejorado un 240%. El ordenador que ganó en Jeopardy tenía 90 servidores y 2.880 cores. Pero en el concurso Jeopardy todos los temas eran posibles. Ajustando el sistema al entorno sanitario ahora es posible ejecutar Watson en un solo servidor Power 750 que usa 4us de un rack estándar.

¿Watson en el smartphone?

En el concurso Jeopardy, Watson no reconocía la voz, pero sí lo hace en las nuevas implementaciones. Esto es debido al acuerdo de IBM con Nuance (que también trabaja con Apple para Siri).

La idea es implantar Watson en muchos sectores industriales como la banca o los centros de atención al cliente, los Call Center. Su tecnología se incorporará en otros muchos productos estándar. Y probablemente acabe llegando a nuestros dispositivos móviles que accederán a una nube en la que detrás estará una implementación de Watson.

El futuro de Watson comercial ya ha empezado y los anuncios se sucederán a lo largo del año. La Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse entre nosotros.

Artículo publicado originalmente en ALT1040

viernes, 23 de noviembre de 2012

Watson, el ordenador que quería ser el mejor de la clase

El servicio de información y noticias científicas SINC ha publicado un reportaje llamado Watson, el ordenador que quería ser el mejor de la clase, de la periodista Ana Hernando en el que soy mencionado varias veces.

Watson es un ordenador que promete cambiar esencialmente la computación futura. En lugar de tener ordenadores que necesitan ser programados, Watson propone un nuevo paradigma en el que los ordenadores serán entrenados.



Adjunto el artículo completo.


Los científicos de IBM trabajan en sistemas que abrirán la era cognitiva de la computación. El primer ejemplo de esta nueva etapa es su ordenador Watson, que entiende el lenguaje natural y es capaz aprender. Watson bucea en gigantescas cantidades de información no estructurada, genera hipótesis y busca evidencias para dar con la mejor respuesta. No se ha quedado como proyecto de laboratorio ni de exhibición televisiva y ya se está aplicando para mejorar el diagnostico en oncología y en el sector financiero.

Ana Hernando | 23 noviembre 2012 09:17

IBM cumplió el pasado año su primer siglo de vida. La tecnología le debe muchos de sus avances, desde las tarjetas perforadas de comienzos del siglo XX al primer ordenador personal, pasando por el código de barras e incluso las bandas magnéticas de las tarjetas de crédito. Ahora, este gigante ha puesto a sus científicos a trabajar en lo que llama la ‘computación cognitiva’, “una tercera era en la informática con máquinas que pueden aprender, emulando algunas de las funciones del cerebro humano”, explica a SINC Mark Ritter, director de la división de analítica y proceso de IBM Research y experto en sistemas cognitivos.

“Primero las máquinas podían contar, luego eran programadas y en esta nueva era podrán aprender y ayudarnos a descubrir cosas nuevas”, añade Ritter.

Según este experto, uno de los primeros ejemplos de esta nueva tecnología es Watson, un potente ordenador creado por IBM –llamado así en honor a Thomas John Watson, fundador de la  multinacional–, que el pasado año batió a los dos mejores jugadores de un concurso televisivo muy famoso en EE UU llamado Jeopardy.

No es la primera vez que una máquina de IBM reta a los humanos. En 1997 su ordenador Deep Blue derrotó al campeón de ajedrez Gary Kasparov, pero aquel desafío se basó en la lógica precisa y matemática del ajedrez. En cambio, en Jeopardy, Watson “venció respondiendo correctamente, en segundos, a preguntas formuladas en lenguaje coloquial en las que se utilizaba el doble sentido, la ambigüedad, la ironía y los juegos de palabras, algo no alcanzado hasta el momento por ninguna máquina”, subraya Ritter .

Cientos de algoritmos compitiendo

Watson, un ordenador con 2.880 núcleos de procesador y 15 terabytes de de RAM, opera a 80 teraflops (80 billones de operaciones por segundo) y está basado en la arquitectura multiprocesador POWER7 de IBM. Pero, según Antonio Orbe, experto en sistemas cognitivos de IBM España, “lo más novedoso de este ordenador es su software, con cientos de algoritmos que compiten entre sí para encontrar la mejor respuesta”.

Muchos de los sistemas actuales de pregunta y respuesta se basan tan solo en un puñado de algoritmos y, por ello, no funcionan bien. “Es imposible simular la habilidad humana para analizar lenguaje e información con único programa”, añade Orbe.

Pero Watson usa más de 100 algoritmos al mismo tiempo para analizar una pregunta de diferentes formas, generando cientos de posibles soluciones. Otro conjunto de instrucciones hace un ranking de esas respuestas, según su verosimilitud. Por ejemplo, si un buen número de algoritmos, trabajando en diferentes direcciones, llega a la misma respuesta, es más probable que sea la correcta, explica.

“En esencia –añade Orbe– Watson trabaja con probabilidades. No produce solo una respuesta correcta si no un enorme número de posibilidades y luego las clasifica, valorando cuál de ellas es la mejor, de una forma similar a como lo hace la mente humana”. El sistema también es capaz de aprender de sus errores y averigua que para determinado tipo de preguntas unos algoritmos funcionan mejor que otros.

Todo este proceso lo realiza Watson con una gran velocidad. “Este ordenador es capaz de de analizar inmensas cantidades de datos no estructurados de una forma excepcionalmente rápida. En el prototipo que venció en Jeopardy, analizó un millón de libros, el equivalente a 200 millones de páginas en tres segundos”, subraya el experto español.

Además, el sistema, dice Antonio Orbe, “es capaz de analizar, entender y hallar correlaciones de los datos de una manera muy novedosa”.

Los científicos de la multinacional están ahora trabajando para que Watson en el futuro pueda establecer un dialogo interactivo, desarrollar perfiles de las evidencias encontradas, revelando el origen de sus respuestas y establecer un aprendizaje constante basado en su propia experiencia.

Información no estructurada

Así como el sistema Deep Blue no trajo consigo aplicaciones posteriores en el ámbito empresarial, IBM ya ha puesto a Watson a trabajar y se está usando, por ejemplo, en investigación y mejora del diagnóstico en oncología, en colaboración con Memorial Sloan Kettering Cancer Center de Nueva York. Y en el mundo de las finanzas, tras un acuerdo con Citigroup. Tanto la medicina como las finanzas manejan cantidades masivas de datos y comparten una necesidad imperiosa de gestionar la información rápidamente.

Watson está recibiendo ya entrenamiento y engulle toda la información relevante de estos ámbitos. “Es muy importante reiterar que Watson, contrariamente a los sistemas convencionales, es capaz de trabajar con información no estructurada, como una conversación, un artículo científico o datos procedentes de internet y de redes sociales, subraya Orbe.

Según Mark Ritter, el volumen de información mundial está creciendo a una velocidad inusitada. El 90% de la información que usamos en la actualidad se ha generado en los últimos dos años y casi 90% de estos datos no están estructurados, es decir, que no se encuentran en bases de datos y, por lo tanto, no son accesibles para los sistemas convencionales, aunque sí lo serían para los ordenadores Watson. “No hace falta decir lo valiosa que es toda esa información para el mundo empresarial”, añade.

Por su parte, Antonio Orbe subraya que en los próximos años se verá una eclosión de aplicaciones de Watson en múltiples áreas.

Colaboración con universidades

En este sentido, la firma está colaborando con cocho universidades en Estados Unidos para la búsqueda aplicaciones de Watson en los negocios del transporte, las telecomunicaciones, la energía, la distribución y el sector público.   

Asimismo, IBM ha creado un equipo de software y servicios en su sede de Bangalore (India) para crear nuevos algoritmos que permitan aplicar Watson a nuevos sectores.

Ritter señala que Watson supone solo el inicio de la era cognitiva en la computación. “Son solo los primeros pasos”. Todavía se basa en la arquitectura Von Neumann, que es la que ha regido la informática durante los últimos 40 años.

IBM ya está diseñando componentes para una futura arquitectura que rompe totalmente con el actual paradigma y que combina la nanociencia, la neurociencia y la supercomputación.

domingo, 15 de abril de 2012

Watson de IBM y Majel de Google: el presente de Star Trek


Watson de IBM y Majel de Google comparten admiración por la conocida saga Star Trek. Además, junto con Siri de Apple configuran un presente donde se ve claro el futuro próximo.

La computadora Watson fue de las innovaciones más importantes de 2011. Su fabulosa capacidad analítica, su manejo del lenguaje natural, su habilidad para moverse en la ambigüedad y sus posibilidades de aprendizaje hacen de ella una joya tecnológica. El investigador principal de Watson, David Ferrucci, ha pasado el año dando conferencias sobre el invento. Una pregunta repetida ha sido: ¿Se parece Watson a HAL 9000 de 2001 A Space Odyssey? Y su respuesta sistemática ha sido: “No, más bien se parece al ordenador de a bordo de los navíos de la saga Star Trek”. Obviamente Star Trek no es el modelo seguido para un desarrollo de millones de dólares, pero es una buena analogía para explicarlo.

Parece que Google tiene previsto sacar un asistente de voz que compita con Siri de Apple. Desde su lanzamiento, Siri ha despertado un gran interés ya que es una tecnología fabulosa pero a la vez cercana. De modo que Google contraataca. El nombre clave de su asistente de voz (que puede ser cambiado en el lanzamiento del producto) es Majel. ¿Adivinas quién es Majel? Es la voz de los ordenadores que llevan los navíos de la Federación en la saga de Star Trek. Majel Barrett se casó con el creador de la serie, Gene Roddenberry, protagonizó varios papeles, puso la voz al “Computer” y está considerada la Primera Dama de Star Trek. Y en el momento actual de desarrollo ¿cómo invocas a Majel, el asistente de voz? Muy sencillo, dices: “Computer”, como en Star Trek. Pero la simpatía va más allá.

Según Mike Cohen de Google:
En Star Trek, no pasan mucho tiempo escribiendo cosas en los teclados, simplemente hablan con sus ordenadores, y las ordenadores responden. Es una forma más natural de comunicarse, pero para lograrlo se requiere entrar en una amplia gama de problemas de difícil investigación .
Y Amit Singhal de Google:
Mi sueño siempre ha sido construir el ordenador de Star Trek, y en mi mundo ideal, yo sería capaz de decirle al ordenador ‘Hey, ¿cuál es el mejor momento para sembrar las semillas en la India, dado que monzón se ha adelantado de este año? “Y una vez que podamos responder a esa pregunta (en la actualidad no podemos), la gente buscará respuestas a preguntas aún más complejas. Todas estas son auténticas necesidades de información. Preguntas genuinas que si nosotros - Google - podemos contestar, los usuarios se volverán más sabios y estarán más satisfechos en su búsqueda del conocimiento “.
También de Google, Matias Duarte dice:
La voz va a ser una parte esencial de las interfaces de usuario. () …tratar de usar la voz como algo de acceso universal en todas las aplicaciones y no limitarse sólo a algunos trucos o algo que solo se utiliza cuando estás en el coche.

Quiero ordenadores que sean multimodales. En una serie de ciencia ficción como Star Trek, alguien se acerca a una pared y empieza a tocar cosas y hablar con el ordenador al mismo tiempo. Esa es la manera en la que creo que nuestras interfaces necesitan evolucionar.

El futuro próximo

El futuro próximo, casi ya el presente, va a estar dominado por las dos tecnologías descritas. Por el lado remoto superordenadores estilo Watson que hagan fabulosos cálculos y accedan a gigantescas bases de datos. Por el lado próximo, interfaces amigables tipo Siri o Majel que nos entiendan mucho más allá de las existentes ahora. Y las dos tecnologías conectadas por las comunicaciones. Nuestros dispositivos, sean teléfonos o cualquier otra cosa, serán las ventanas (¿Windows?) al conocimiento que reside en grandes bases de datos.

Artículo publicado originalmente en ALT1040

domingo, 4 de marzo de 2012

Mi charla sobre Watson en el CEIN

El martes 28 de febrero, impartí una charla acerca del ordenador Watson de IBM en la Navarra Factori de CEIN.

Este es el resumen de la charla según Carlos Urtasun

Asistió Leontxo García. Según se presenta en su twitter: Conferenciante, presentador, comentarista y periodista especializado en ajedrez. Colaborador de El País y Radio Nacional desde 1985. Viajero insaciable..

Leontxo ha hecho un resumen en el programa conducido por Pepa Fernández No es un día cualquiera de RNE. La parte de Watson comienza en el minuto 6:40




domingo, 26 de febrero de 2012

La Singularidad no está cerca, según Paul Allen


En un interesante artículo, Paul Allen, (cofundador de Microsoft y creador del Allen Institute for Brain Science entre cuyos proyectos está el Allen Brain Atlas) pone en duda las afirmaciones de Ray Kurzweil sobre la Singularidad. Según Allen, la Singularidad no está cerca. Admite que la Singularidad llegará, que es posible comprender por completo el cerebro y que los nuevos sistemas de hardware y software nos deslumbran a todos. Pero sostiene que la comprensión de los sistemas naturales y muy especialmente el cerebro avanza despacio y serán necesarios nuevos enfoques que aún hoy no vislumbramos. Frente a la Ley de los rendimientos acelerados de Kurzweil, Allen propone El freno de la complejidad.

Ley de los rendimientos acelerados

Kurzweil es el abanderado de la Singularidad. No es un visionario, sus predicciones se basan en datos estadísticos, es un reconocido científico, muchas de sus predicciones se han cumplido y hay que tener en cuenta lo que dice. Otra cosa es estar de acuerdo con él. Es autor de “La Singularidad está cerca” y la “Ley de los rendimientos acelerados”. En este ensayo postula lo siguiente:
Un análisis de la historia de la tecnología muestra que el cambio tecnológico es exponencial, al contrario de la visión ‘lineal intuitiva’ del sentido común. Así que no experimentaremos cien años de progreso en el siglo XXI, sino que serán más como 20.000 años de progreso (al ritmo de hoy). Los ‘rendimientos’, tales como la velocidad de los chips y la relación coste-efectividad, también se incrementarán exponencialmente. En el plazo de unas pocas décadas, la inteligencia de las máquinas sobrepasará la inteligencia humana, llevándonos a la singularidad (cambios tecnológicos tan rápidos y profundos que representen una ruptura en la estructura de la historia humana). Las consecuencias incluyen el surgimiento de inteligencia biológica y no biológica, software inmortal basado en humanos y niveles de inteligencia ultra-elevados que se expandirán hacia el universo a la velocidad de la luz.
Esta ley se basa en la ley de Moore que predice que cada 18 meses se duplica el número de transistores en un espacio dado (un chip). Sin embargo, la ley de Moore y la de los rendimientos acelerados son leyes empíricas. O dicho de otra forma, no son leyes y solo predicen el pasado. Funcionan hasta que dejan de hacerlo.

El freno de la complejidad

Paul Allen, con el mismo derecho, postula otra ley: El freno de la complejidad. Según esta:
A medida que avanzamos más y más en nuestra comprensión de los sistemas naturales, por lo general encontramos que requieren conocimientos más especializados para entenderlos, y nos vemos obligados a ampliar continuamente nuestras teorías científicas de una manera cada vez más compleja.
Paul Allen se opone a que la singularidad vaya a llegar pronto.
Aunque suponemos que este tipo de singularidad algún día ocurrirá, no creemos que este cerca. De hecho, creemos que será en una fecha muy lejana. 
Un cerebro adulto es una cosa finita, por lo que su funcionamiento básico en última instancia, puede ser desvelado a través del esfuerzo humano. Pero si la singularidad llega en 2045, será debido a avances impredecibles, y no porque sea el resultado inevitable de un progreso exponencial producido por la ley de rendimientos acelerados.

Para que la Singularidad aparezca en 2045 no solo se necesita un hardware más potente en el que se ejecute el actual software más rápido. Es necesario crear un software mucho más inteligente lo que requiere un conocimiento de los fundamentos de la cognición humana de cuya cuya complejidad solo ahora comenzamos a ser conscientes. Ni el desarrollo de software ni el avance de la neurociencia se rigen por la ley de Moore.

Para que la singularidad ocurra en algún momento cerca de lo predicho por Kurzweil, será absolutamente necesario una aceleración masiva de nuestros avances científicos en la comprensión de todas las facetas del cerebro humano.La complejidad del cerebro es simplemente impresionante. Cada estructura ha sido modelada con precisión durante millones de años de evolución para hacer algo en particular, sea lo que sea. No es como un ordenador, con miles de millones de transistores idénticos en las matrices de memoria regulares que son controlados por una CPU con unos pocos elementos diferentes. En el cerebro cada estructura individual y circuito neural ha sido refinado por separado por la evolución y el medio ambiente.
La investigación del cerebro obedece más bien a la ley del freno de la complejidad que a la ley de los rendimientos acelerados.

Allen habla también de las promesas de la Inteligencia Artificial IA. Aunque algunos inventos son sorprendentes como Watson, en general el progreso no ha sido en absoluto exponencial.
Aunque hemos aprendido mucho acerca de cómo construir sistemas individuales de AI que hacen cosas aparentemente inteligentes, nuestros sistemas han sido siempre frágiles - los límites de su rendimiento están rígidamente establecidos por sus supuestos internos y los algoritmos de la definición, no se pueden generalizar, y con frecuencia dan respuestas absurdas fuera de sus áreas de interés específicas. Un excelente programa de ordenador que juega al ajedrez , no puede aprovechar su habilidad para jugar otros juegos. Los mejores programas de diagnóstico médico contienen conocimientos inmensamente detallados del cuerpo humano, pero no pueden deducir que un trapecista tenga un gran sentido del equilibrio.
Al igual que en la neurociencia, el camino basado en la inteligencia artificial IA, para lograr la singularidad a nivel de la inteligencia computacional, parece requerir muchos más descubrimientos, algunas nuevas teorías con calidad de Premio Nobel y probablemente nuevos enfoques de investigación que son inconmensurables con lo que pensamos ahora. Este tipo de avances científicos básicos no se produce en una curva de crecimiento exponencial fiable.
Y concluye Paul Allen:
Lograr una comprensión científica completa de la cognición humana es uno de los problemas más difíciles que hay. Seguimos haciendo progresos alentadores. Pero hacia el final del siglo, en nuestra opinión, todavía nos estaremos preguntando si la singularidad está cerca.
Ray Kurzweil ha publicado su réplica en: Don’t Underestimate the Singularity donde básicamente se reafirma en la Ley de los rendimientos acelerados contrargumentando los puntos de Allen.

Más polémica. Kurzeil vs Myers

No es la primera vez que Kurzweil tiene que defender sus tesis. En una encendida polémica, Ray Kurzweil does not understand the brain, el biólogo PZ Myers pone en duda las opiniones de Kurzweil. Con réplica de Kurzweil y contratréplica de Myers
Algunas de las perlas de Myers
Por ingeniería inversa, quiere decir (Kurzweil) que vamos a ser capaces de escribir software que simule todas las funciones del cerebro humano
Tengo una muy buena idea de la inmensidad de lo que no entendemos acerca de cómo funciona el cerebro. Y si sólo entendemos una fracción de la funcionalidad del cerebro, eso hace que la ingeniería inversa sea extremadamente difícil.
El cerebro es un ordenador, y yo estoy en la parte que dice que no hay problema en principio en replicarlo artificialmente.
La ingeniería inversa del cerebro humano tiene complejidades que son enormemente subestimadas por Kurzweil, que demuestra poco conocimiento de cómo funciona el cerebro.
El problema es que él no ha proporcionado ninguna razón para especificar una fecha, que no sea su vago mantra de “crecimiento exponencial”. ¿Por qué no decir, 5 años? ¿Por qué no 50? El corazón del método de Kurzweil es tomar simplemente una fecha lo suficientemente lejana para que no podamos predecir que ocurrirá con los avances tecnológicos, y también que no sea probable que se enfrente con su incumplimiento frente a personas que le recuerden lo que dijo.
  1. Su argumento a favor de la simplicidad (según Kurzweil el cerebro es simple y modular) es profundamente erróneo e irrelevante.
  2. No ha hecho ninguna alegación cuantificable de lo mucho que sabemos sobre el cerebro en este momento y yo sostengo que sólo hemos arañado la superficie en las últimas décadas de investigación,
  3. “exponencial” no es una palabra mágica que resuelve todos los problemas (si pongo hoy un centavo en el banco no quiere decir que tendré un millón de dólares en el fondo de pensiones en 20 años).
  4. Kurzweil no ha proporcionado ninguna explicación de cómo va a ser la “ingeniería inversa” del cerebro humano.

Publicado originalmente en ALT1040 

domingo, 4 de diciembre de 2011

WellPoint, el mayor seguro sanitario americano contrata al ordenador Watson.

El paso de Watson de la investigación a la producción ha sido rápido. WellPoint, el seguro de salud más grande americano lo ha puesto en nómina.
Después de ganar en Jeopardy, el mundo de la salud era el primer candidato para que el ordenador Watson se pusiera a trabajar. Lori Beer una de las vicepresidentas de WellPoint lo dice así: "Creemos que la tecnología de Watson podría ser un elemento de cambio enorme en la industria."
Los costos de salud en EE.UU. son un 17% del PIB y siguen creciendo. Es insostenible.
WellPoint dispone de datos sobre 34 millones de miembros, y más de 100 millones de antiguos miembros. Tienen 5.400.000 proveedores. "Montones de datos. Es un gran reto. Pero también una gran oportunidad".
"¿Cómo usar grandes volúmenes de datos y convertirlos en información procesable?"
Con Watson, uno de los objetivos iniciales es ayudar a las enfermeras de WellPoint con autorización previa, a través de un asistente y ayudar a los médicos a llegar a mejores diagnósticos y tratamientos más eficaces, a través de un sistema de evaluación basado en las evidencias.
Un elemento clave es entrenar a Watson para que la información que la máquina proporciona sea correcta y esté actualizada. El paso 1 es Watson en la escuela de medicina para digerir la literatura médica y las directrices de tratamiento de WellPoint. El paso 2 es la residencia, Están alimentándolo con registros de casos reales y resultados conocidos. El paso 3 es el Dr. Watson. Colaborar con los médicos y entender los planes de tratamiento que continuamente se alimentan con los datos y utilizarlos para mejorar el tratamiento de ese paciente y otras personas con problemas de salud similares.
Pero Lori Beer promete: "Siempre habrá un médico para tomar la decisión final."

Mas información en el artículo de Los Ángeles Times: WellPoint to use famed IBM supercomputer