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IBM Watson

IBM Watson es un sistema informático capaz de responder preguntas formuladas en lenguaje natural . [ 1 ] Fue desarrollado como parte del proyecto DeepQA de IBM por un equipo de ...

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IBM Watson es un sistema informático capaz de responder preguntas formuladas en lenguaje natural . [ 1 ] Fue desarrollado como parte del proyecto DeepQA de IBM por un equipo de investigación, liderado por el investigador principal David Ferrucci . [ 2 ] Watson recibió su nombre en honor al fundador y primer director ejecutivo de IBM, el industrial Thomas J. Watson . [ 3 ] [ 4 ]

El sistema informático se desarrolló inicialmente para responder preguntas del popular concurso Jeopardy! [ 5 ] y en 2011, el sistema informático Watson compitió en Jeopardy! contra los campeones Brad Rutter y Ken Jennings , [ 3 ] [ 6 ] ganando el primer premio de US$1 millón. [ 7 ]

En febrero de 2013, IBM anunció que la primera aplicación comercial de Watson sería para la toma de decisiones sobre la utilización de recursos en el tratamiento del cáncer de pulmón, en el Memorial Sloan Kettering Cancer Center de la ciudad de Nueva York, en colaboración con WellPoint (ahora Elevance Health ). [ 8 ]

En 2022, IBM se deshizo de su división Watson Health y la escindió en Merative, que fue vendida a Francisco Partners , una firma estadounidense de capital privado . El desarrollo de la división costó 4 mil millones de dólares, pero se vendió por 1 mil millones. [ 9 ] Para 2023, Watson provocó que IBM perdiera el 10% del valor de sus acciones, costando cuatro veces más de lo que aportó a la empresa y resultando en despidos masivos. [ 10 ]

Descripción

La arquitectura de alto nivel de DeepQA de IBM utilizada en Watson [ 11 ]

Watson fue creado como un sistema informático de respuesta a preguntas (QA) que IBM desarrolló para aplicar tecnologías avanzadas de procesamiento del lenguaje natural , recuperación de información , representación del conocimiento , razonamiento automatizado y aprendizaje automático al campo de la respuesta a preguntas de dominio abierto . El sistema se denomina DeepQA (aunque no utiliza redes neuronales profundas ). [ 1 ]

IBM afirmó que Watson utiliza "más de 100 técnicas diferentes para analizar el lenguaje natural, identificar fuentes, encontrar y generar hipótesis, encontrar y puntuar evidencia, y fusionar y clasificar hipótesis". [ 12 ]

En los últimos años, las capacidades de Watson se han ampliado y la forma en que funciona ha cambiado para aprovechar los nuevos modelos de implementación (Watson en IBM Cloud ), las capacidades de aprendizaje automático evolucionadas y el hardware optimizado disponible para desarrolladores e investigadores.

Software

Watson utiliza el software DeepQA de IBM y la implementación del marco Apache UIMA (Arquitectura de Gestión de Información No Estructurada). El sistema fue escrito en varios lenguajes, incluidos Java , C++ y Prolog , y se ejecuta en el sistema operativo SUSE Linux Enterprise Server 11 utilizando el marco Apache Hadoop para proporcionar computación distribuida. [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]

Además del sistema DeepQA, Watson contenía varios módulos de estrategia. Por ejemplo, un módulo calculaba la cantidad a apostar para la ronda final de Jeopardy , según la puntuación de confianza en obtener la respuesta correcta y las puntuaciones actuales de todos los concursantes. Otro módulo utilizaba la regla de Bayes para calcular la probabilidad de que cada pregunta no revelada pudiera ser la Daily Double , utilizando datos históricos del archivo J! como distribución a priori . Si se encuentra una Daily Double, la cantidad a apostar se calcula mediante una red neuronal de dos capas del mismo tipo que las utilizadas por TD-Gammon , una red neuronal que jugaba al backgammon, desarrollada por Gerald Tesauro en la década de 1990. [ 16 ] Los parámetros de los módulos de estrategia se ajustaron comparándolos con un modelo estadístico de concursantes humanos ajustado a datos del archivo J!, y seleccionando el mejor. [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]

Hardware

El sistema está optimizado para la carga de trabajo, integra procesadores POWER7 de procesamiento masivamente paralelo y se basa en la tecnología DeepQA de IBM, [ 20 ] que utiliza para generar hipótesis, recopilar evidencia masiva y analizar datos. [ 1 ] Watson emplea un clúster de noventa servidores IBM Power 750, cada uno de los cuales utiliza un procesador POWER7 de ocho núcleos a 3,5 GHz , con cuatro hilos por núcleo. En total, el sistema utiliza 2880 hilos de procesador POWER7 y 16 terabytes de RAM. [ 20 ] 

Según John Rennie , Watson puede procesar 500 gigabytes (el equivalente a un millón de libros) por segundo. [ 21 ] Tony Pearson, inventor principal y consultor sénior de IBM, estimó el costo del hardware de Watson en unos tres millones de dólares. [ 22 ] Su rendimiento en Linpack es de 80 TeraFLOPs , lo que es aproximadamente la mitad de rápido que el límite de la lista de las 500 supercomputadoras más potentes . [ 23 ] Según Rennie, todo el contenido se almacenó en la RAM de Watson para el juego Jeopardy porque los datos almacenados en discos duros serían demasiado lentos para competir con los campeones humanos de Jeopardy. [ 21 ]

Datos

Las fuentes de información para Watson incluyen enciclopedias, diccionarios , tesauros , artículos de agencias de noticias y obras literarias . Watson también utilizó bases de datos, taxonomías y ontologías , como DBpedia , WordNet y YAGO . [ 24 ] El equipo de IBM proporcionó a Watson millones de documentos, incluidos diccionarios, enciclopedias y otro material de referencia, que podía utilizar para construir su conocimiento. [ 25 ]

Operación

Watson analiza las preguntas en diferentes palabras clave y fragmentos de oraciones para encontrar frases estadísticamente relacionadas. [ 25 ] La principal innovación de Watson no fue la creación de un nuevo algoritmo para esta operación, sino su capacidad para ejecutar rápidamente cientos de algoritmos de análisis de lenguaje probados simultáneamente. [ 25 ] [ 26 ] Cuantos más algoritmos encuentren la misma respuesta de forma independiente, mayor será la probabilidad de que Watson acierte. Una vez que Watson tiene un pequeño número de posibles soluciones, puede consultar su base de datos para determinar si la solución tiene sentido o no. [ 25 ]

Comparación con jugadores humanos

Ken Jennings , Watson y Brad Rutter en su partido de exhibición de Jeopardy!

El principio básico de funcionamiento de Watson es analizar las palabras clave en una pista mientras busca términos relacionados como respuestas. Esto le otorga a Watson algunas ventajas y desventajas en comparación con los jugadores humanos de Jeopardy!. [ 27 ] Watson tiene deficiencias en la comprensión del contexto de las pistas. Watson puede leer, analizar y aprender del lenguaje natural, lo que le da la capacidad de tomar decisiones similares a las humanas. [ 28 ] Como resultado, los jugadores humanos generalmente generan respuestas más rápido que Watson, especialmente a pistas cortas. [ 25 ] La programación de Watson le impide usar la táctica popular de presionar el botón antes de estar seguro de su respuesta. [ 25 ] Sin embargo, Watson tiene un tiempo de reacción consistentemente mejor en el botón una vez que ha generado una respuesta, y es inmune a las tácticas psicológicas de los jugadores humanos, como saltar entre categorías en cada pista. [ 25 ] [ 29 ]

En una secuencia de 20 juegos simulados de Jeopardy!, los participantes humanos pudieron usar los seis a siete segundos que Watson necesitaba para escuchar la pista y decidir si señalar para responder. [ 25 ] Durante ese tiempo, Watson también tiene que evaluar la respuesta y determinar si tiene suficiente confianza en el resultado para señalar. [ 25 ] Parte del sistema utilizado para ganar el concurso de Jeopardy! fue el circuito electrónico que recibe la señal de "listo" y luego examina si el nivel de confianza de Watson era lo suficientemente grande como para activar el timbre. Dada la velocidad de este circuito en comparación con la velocidad de los tiempos de reacción humanos, el tiempo de reacción de Watson fue más rápido que el de los concursantes humanos excepto cuando el humano anticipó (en lugar de reaccionar a) la señal de listo. [ 30 ] Después de señalar, Watson habla con una voz electrónica y da las respuestas en el formato de preguntas de Jeopardy !. [ 25 ] La voz de Watson fue sintetizada a partir de grabaciones que el actor Jeff Woodman hizo para un programa de conversión de texto a voz de IBM en 2004. [ 31 ]

El personal de Jeopardy! utilizó diferentes medios para notificar a Watson y a los jugadores humanos cuándo presionar el timbre, [ 30 ] lo cual fue crucial en muchas rondas. [ 29 ] Los humanos fueron notificados por una luz, que les tomó décimas de segundo percibir . [ 32 ] [ 33 ] Watson fue notificado por una señal electrónica y pudo activar el timbre en aproximadamente ocho milisegundos. [ 34 ] Los humanos intentaron compensar el retraso de percepción anticipando la luz, [ 35 ] pero la variación en el tiempo de anticipación fue generalmente demasiado grande para caer dentro del tiempo de respuesta de Watson. [ 29 ] Watson no intentó anticipar la señal de notificación. [ 33 ] [ 35 ]

Historia

Desarrollo

Desde la victoria de Deep Blue sobre Garry Kasparov en ajedrez en 1997, IBM había estado buscando un nuevo desafío. En 2004, Charles Lickel, gerente de IBM Research, durante una cena con sus compañeros de trabajo, notó que el restaurante se había quedado en silencio. Pronto descubrió la causa de la pausa de esa noche: Ken Jennings , quien en ese momento estaba en medio de su exitosa racha de 74 partidas en Jeopardy!. Casi todo el restaurante se había amontonado alrededor de los televisores, en medio de la cena, para ver Jeopardy!. Intrigado por el concurso como un posible desafío para IBM, Lickel transmitió la idea, y en 2005, el ejecutivo de IBM Research, Paul Horn , apoyó a Lickel, presionando para que alguien de su departamento aceptara el desafío de jugar Jeopardy! con un sistema de IBM. Aunque inicialmente tuvo problemas para encontrar personal de investigación dispuesto a asumir lo que parecía ser un desafío mucho más complejo que el juego de ajedrez sin palabras, finalmente David Ferrucci aceptó la oferta. [ 36 ] En las competiciones gestionadas por el gobierno de los Estados Unidos, el predecesor de Watson, un sistema llamado Piquant, solía responder correctamente solo a alrededor del 35% de las pistas y a menudo requería varios minutos para responder. [ 37 ] [ 38 ] [ 39 ] Para competir con éxito en Jeopardy!, Watson necesitaba responder en no más de unos pocos segundos, y en ese momento, los problemas planteados por el programa de juegos se consideraban imposibles de resolver. [ 25 ]

En las pruebas iniciales realizadas durante 2006 por David Ferrucci, gerente sénior del departamento de Análisis e Integración Semántica de IBM, a Watson se le dieron 500 pistas de programas anteriores de Jeopardy!. Mientras que los mejores competidores de la vida real pulsaron el botón en la mitad del tiempo y respondieron correctamente hasta al 95% de las pistas, el primer intento de Watson solo pudo obtener alrededor del 15% de respuestas correctas. Durante 2007, el equipo de IBM recibió de tres a cinco años y un personal de 15 personas para resolver los problemas. [ 25 ] John E. Kelly III sucedió a Paul Horn como jefe de IBM Research en 2007. [ 40 ] InformationWeek describió a Kelly como "el padre de Watson" y le atribuyó el mérito de alentar al sistema a competir contra humanos en Jeopardy!. [ 41 ] Para 2008, los desarrolladores habían avanzado Watson de tal manera que podía competir con campeones de Jeopardy!. [ 25 ] Para febrero de 2010, Watson podía vencer a los humanos de Jeopardy!. concursantes de forma regular. [ 42 ]

Durante el juego, Watson tuvo acceso a 200 millones de páginas de contenido estructurado y no estructurado que consumieron cuatro terabytes de almacenamiento en disco [ 13 ] incluyendo el texto completo de la edición de 2011 de Wikipedia, [ 43 ] pero no estaba conectado a Internet. [ 44 ] [ 25 ] Para cada pista, las tres respuestas más probables de Watson se mostraron en la pantalla del televisor. Watson superó consistentemente a sus oponentes humanos en el dispositivo de señalización del juego, pero tuvo problemas en algunas categorías, especialmente en aquellas con pistas cortas que contenían solo unas pocas palabras.

Aunque el sistema es principalmente un esfuerzo de IBM, el desarrollo de Watson involucró a profesores y estudiantes de posgrado del Instituto Politécnico Rensselaer , la Universidad Carnegie Mellon , la Universidad de Massachusetts Amherst , el Instituto de Ciencias de la Información de la Universidad del Sur de California , la Universidad de Texas en Austin , el Instituto Tecnológico de Massachusetts y la Universidad de Trento , [ 11 ] así como estudiantes del New York Medical College . [ 45 ] Entre el equipo de programadores de IBM que trabajó en Watson estaba Ed Toutant, ganador del primer premio de ¿Quién quiere ser millonario? en 2001 , quien había aparecido en Jeopardy! en 1989 (ganando un juego). [ 46 ]

¡Peligro!

Preparación

Demostración de Watson en un stand de IBM en una feria comercial.

En 2008, representantes de IBM se comunicaron con el productor ejecutivo de Jeopardy!, Harry Friedman, sobre la posibilidad de que Watson compitiera contra Ken Jennings y Brad Rutter , dos de los concursantes más exitosos del programa, y ​​los productores del programa estuvieron de acuerdo. [ 25 ] [ 47 ] Las diferencias de Watson con los jugadores humanos habían generado conflictos entre IBM y el personal de Jeopardy! durante la planificación de la competencia. [ 27 ] IBM expresó repetidamente su preocupación de que los guionistas del programa explotarían las deficiencias cognitivas de Watson al escribir las pistas, convirtiendo así el juego en una prueba de Turing . Para mitigar esa afirmación, un tercero seleccionó aleatoriamente las pistas de programas escritos previamente que nunca se emitieron. [ 27 ] El personal de Jeopardy! también mostró preocupación por el tiempo de reacción de Watson en el pulsador. Originalmente, Watson señalaba electrónicamente, pero el personal del programa solicitó que presionara un botón físicamente, como lo harían los concursantes humanos. [ 48 ] Incluso con un "dedo" robótico presionando el timbre, Watson seguía siendo más rápido que sus competidores humanos. Ken Jennings señaló: "Si intentas ganar en el programa, el timbre lo es todo", y que Watson "puede emitir un timbre con precisión de microsegundos cada vez con poca o ninguna variación. Los reflejos humanos no pueden competir con los circuitos informáticos en este sentido". [ 29 ] [ 35 ] [ 49 ] Stephen Baker , un periodista que documentó el desarrollo de Watson en su libro Final Jeopardy , informó que el conflicto entre IBM y Jeopardy! se volvió tan serio en mayo de 2010 que la competencia casi se canceló. [ 27 ] Como parte de la preparación, IBM construyó un escenario simulado en una sala de conferencias en uno de sus centros tecnológicos para modelar el utilizado en Jeopardy!. Jugadores humanos, incluidos ex concursantes de Jeopardy!, también participaron en juegos simulados contra Watson con Todd Alan Crain de The Onion como presentador. [ 25 ] Se realizaron alrededor de 100 partidos de prueba, con Watson ganando el 65% de los juegos. [ 50 ]

Para brindar una presencia física en los juegos televisados, Watson fue representado por un " avatar " de un globo terráqueo, inspirado en el símbolo "smarter planet" de IBM. Jennings describió el avatar de la computadora como una "bola azul brillante entrecruzada por 'hilos' de pensamiento, 42 hilos, para ser precisos" [ 51 ] y afirmó que la cantidad de hilos de pensamiento en el avatar era una broma interna que hacía referencia al significado del número 42 en la Guía del autoestopista galáctico de Douglas Adams . [ 51 ] Joshua Davis , el artista que diseñó el avatar para el proyecto, explicó a Stephen Baker que hay 36 estados activables que Watson pudo usar a lo largo del juego para mostrar su confianza en responder correctamente a una pista; había esperado poder encontrar cuarenta y dos, para agregar otro nivel a la referencia a la Guía del autoestopista galáctico , pero no pudo determinar suficientes estados del juego. [ 52 ]

El 13 de enero de 2011 se grabó un partido de práctica, y el 14 de enero de 2011 se grabaron los partidos oficiales. Todos los participantes mantuvieron en secreto el resultado hasta que el partido se emitió en febrero. [ 53 ]

Partido de práctica

En un partido de práctica ante la prensa el 13 de enero de 2011, Watson ganó una ronda de 15 preguntas contra Ken Jennings y Brad Rutter con una puntuación de 4400 dólares frente a los 3400 de Jennings y los 1200 de Rutter, aunque Jennings y Watson estaban empatados antes de la pregunta final de 1000 dólares. Ninguno de los tres jugadores respondió incorrectamente a una pista. [ 54 ]

Primer partido

La primera ronda se emitió el 14 de febrero de 2011 y la segunda, el 15 de febrero de 2011. El derecho a elegir la primera categoría se determinó mediante un sorteo ganado por Rutter. [ 55 ] Watson, representado por una pantalla de ordenador y una voz artificial, respondió correctamente a la segunda pista y luego seleccionó la cuarta pista de la primera categoría, una estrategia deliberada para encontrar el Doble Diario lo más rápido posible. [ 56 ] La suposición de Watson sobre la ubicación del Doble Diario fue correcta. Al final de la primera ronda, Watson estaba empatado con Rutter con 5000 dólares; Jennings tenía 2000 dólares. [ 55 ]

La actuación de Watson estuvo marcada por algunas peculiaridades. En una ocasión, Watson repitió una versión reformulada de una respuesta incorrecta dada por Jennings. (Jennings preguntó "¿Qué son los años 20?" refiriéndose a la década de 1920. Entonces Watson preguntó "¿Qué son los años 20?"). Como Watson no podía reconocer las respuestas de los demás concursantes, no sabía que Jennings ya había dado la misma respuesta. En otra ocasión, Watson recibió inicialmente crédito por la respuesta "¿Qué es una pierna?" después de que Jennings respondiera incorrectamente "¿Qué es: solo tenía una mano?" a una pista sobre George Eyser (la respuesta correcta era "¿Qué es: le falta una pierna?"). Dado que Watson, a diferencia de un humano, no podía estar respondiendo al error de Jennings, se decidió que esta respuesta era incorrecta. La versión emitida del episodio se editó para omitir la aceptación original de Trebek de la respuesta de Watson. [ 57 ] Watson también demostró estrategias de apuestas complejas en los Daily Doubles, con una apuesta de $6,435 y otra de $1,246. [ 58 ] Gerald Tesauro , uno de los investigadores de IBM que trabajó en Watson, explicó que las apuestas de Watson se basaban en su nivel de confianza para la categoría y un modelo de regresión complejo llamado Game State Evaluator. [ 19 ]

Watson tomó una ventaja dominante en Double Jeopardy!, respondiendo correctamente a ambas Daily Doubles. Watson respondió correctamente a la segunda Daily Double con una puntuación de confianza del 32%. [ 58 ]

Sin embargo, durante la ronda de Final Jeopardy!, Watson fue el único concursante que no acertó la pista en la categoría Ciudades de EE. UU. ("Su aeropuerto más grande recibió el nombre de un héroe de la Segunda Guerra Mundial ; el segundo más grande , de una batalla de la Segunda Guerra Mundial "). Rutter y Jennings dieron la respuesta correcta de Chicago, pero la respuesta de Watson fue "¿Qué es Toronto?????" con cinco signos de interrogación que indicaban falta de confianza. [ 58 ] [ 59 ] [ 60 ] Ferrucci ofreció razones por las que Watson parecía haber adivinado una ciudad canadiense: las categorías solo sugieren débilmente el tipo de respuesta deseada, la frase "ciudad de EE. UU." no aparecía en la pregunta, hay ciudades llamadas Toronto en EE. UU. , y Toronto en Ontario tiene un equipo de béisbol de la Liga Americana . [ 61 ] Chris Welty , quien también trabajó en Watson, sugirió que podría no haber podido analizar correctamente la segunda parte de la pista, "su segundo más grande, para una batalla de la Segunda Guerra Mundial" (que no era una cláusula independiente a pesar de estar después de un punto y coma , y ​​requería contexto para entender que se refería a un aeropuerto segundo más grande ). [ 62 ] Eric Nyberg , profesor de la Universidad Carnegie Mellon y miembro del equipo de desarrollo, afirmó que el error ocurrió porque Watson no posee el conocimiento comparativo para descartar esa posible respuesta como no viable. [ 60 ] Aunque no se mostró a la audiencia como con las preguntas que no eran de Final Jeopardy!, la segunda opción de Watson fue Chicago. Tanto Toronto como Chicago estaban muy por debajo del umbral de confianza de Watson, en 14% y 11% respectivamente. Watson apostó solo $947 en la pregunta. [ 63 ]

El juego terminó con Jennings con $4,800, Rutter con $10,400 y Watson con $35,734. [ 58 ]

Segundo partido

Durante la introducción, Trebek (de origen canadiense) bromeó diciendo que había aprendido que Toronto era una ciudad estadounidense, y el error de Watson en el primer partido provocó que un ingeniero de IBM usara una chaqueta de los Toronto Blue Jays para la grabación del segundo partido. [ 64 ]

En la primera ronda, Jennings finalmente pudo elegir una pista de Doble Riesgo, [ 65 ] mientras que Watson respondió incorrectamente a una pista de Doble Riesgo por primera vez en la ronda de Doble Peligro. [ 66 ] Después de la primera ronda, Watson quedó en segundo lugar por primera vez en la competencia luego de que Rutter y Jennings lograran aumentar brevemente sus valores en dólares antes de que Watson pudiera responder. [ 66 ] [ 67 ] No obstante, el resultado final terminó con una victoria para Watson con una puntuación de $77,147, superando a Jennings, quien obtuvo $24,000, y a Rutter, quien obtuvo $21,600. [ 68 ]

Resultado final

Los premios de la competición fueron de 1 millón de dólares para el primer puesto (Watson), 300 000 dólares para el segundo (Jennings) y 200 000 dólares para el tercero (Rutter). Tal como prometió, IBM donó el 100 % de las ganancias de Watson a organizaciones benéficas, destinando el 50 % a World Vision y el 50 % a World Community Grid . [ 69 ] De igual forma, Jennings y Rutter donaron el 50 % de sus ganancias a sus respectivas organizaciones benéficas. [ 70 ]

En reconocimiento a los logros de IBM y Watson, Jennings hizo un comentario adicional en su respuesta a la pregunta final de Jeopardy!: "Yo, por mi parte, doy la bienvenida a nuestros nuevos amos informáticos", parafraseando un chiste de Los Simpson . [ 71 ] [ 72 ] Posteriormente, Jennings escribió un artículo para Slate , en el que afirmó:

IBM se ha jactado ante los medios de que las habilidades de Watson para responder preguntas sirven para algo más que molestar a Alex Trebek. La compañía vislumbra un futuro en el que campos como el diagnóstico médico , el análisis de datos empresariales y el soporte técnico se automaticen mediante software de respuesta a preguntas como Watson. Así como los nuevos robots de las líneas de montaje eliminaron puestos de trabajo en las fábricas en el siglo XX, Brad y yo fuimos los primeros trabajadores de la industria del conocimiento que se quedaron sin empleo debido a la nueva generación de máquinas "pensantes". "Concursante de programas de preguntas y respuestas" puede ser el primer trabajo que Watson haya dejado obsoleto, pero estoy seguro de que no será el último. [ 51 ]

Filosofía

El filósofo John Searle sostiene que Watson, a pesar de sus impresionantes capacidades, en realidad no puede pensar. [ 73 ] Basándose en su experimento mental de la habitación china , Searle afirma que Watson, al igual que otras máquinas computacionales, solo es capaz de manipular símbolos, pero no tiene la capacidad de comprender el significado de esos símbolos; sin embargo, el experimento de Searle tiene sus detractores . [ 74 ]

Enfrentarse a miembros del Congreso de los Estados Unidos

El 28 de febrero de 2011, Watson jugó una partida de exhibición no televisada de Jeopardy! contra miembros de la Cámara de Representantes de los Estados Unidos . En la primera ronda, Rush D. Holt, Jr. (demócrata por Nueva Jersey, antiguo concursante de Jeopardy! ), que desafiaba a la computadora con Bill Cassidy (republicano por Luisiana, posteriormente senador por Luisiana), iba a la cabeza, con Watson en segundo lugar. Sin embargo, al sumar las puntuaciones de todas las partidas, el resultado final fue de 40 300 dólares para Watson y 30 000 dólares para los congresistas en conjunto. [ 75 ]

Christopher Padilla, de IBM, comentó sobre la coincidencia: "La tecnología detrás de Watson representa un gran avance en la informática. En el entorno gubernamental, donde los datos son muy importantes, este tipo de tecnología puede ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones y mejorar la forma en que el gobierno ayuda a sus ciudadanos". [ 75 ]

Aplicaciones

Tras la atención de la prensa nacional obtenida por su aparición en Jeopardy! en 2011, IBM buscó alianzas en sectores que iban desde la educación hasta la meteorología, pasando por los chatbots para el comercio minorista, con el fin de convencer a las empresas de las supuestas capacidades de Watson. Esto, en última instancia, conllevó el fracaso de Watson para encontrar un producto rentable para la compañía. [ 10 ]

En 2011, el asesor jurídico general de IBM escribió en The National Law Review argumentando que la profesión legal se volvería más eficiente y mejor con Watson. [ 76 ] Después de la atención nacional que les brindó Jeopardy!, comenzó un proyecto finalmente infructuoso y costoso que se inició cuando el Memorial Sloan Kettering Cancer Center intentó usar Watson para ayudar a los médicos a diagnosticar y tratar a pacientes con cáncer. Finalmente, la división costó 4 mil millones de dólares en desarrollarse, pero se vendió por una cuarta parte de eso: 1 mil millones de dólares, en 2022. [ 9 ] Para 2023, Watson resultó en que IBM perdiera el 10% del valor de sus acciones, costando cuatro veces más de lo que aportó a la empresa y resultando en despidos masivos. [ 10 ]

Desde 2012 hasta finales de la década de 2010, la tecnología de Watson se utilizó para crear aplicaciones —en su mayoría descontinuadas [ 77 ]— para ayudar a las personas a tomar decisiones en diversas áreas, entre ellas:

  • diagnóstico del cáncer y planes de tratamiento, [ 78 ]
  • compras minoristas, [ 79 ]
  • compra de equipos médicos, [ 80 ]
  • cocina y recetas, [ 81 ] [ 82 ]
  • conservación del agua, [ 83 ]
  • gestión hotelera, [ 84 ]
  • secuenciación genética humana, [ 84 ]
  • desarrollo e identificación musical, [ 85 ]
  • pronóstico del tiempo [ 86 ]
  • para vender anuncios con pronósticos meteorológicos, [ 87 ]
  • para dar clases particulares a los estudiantes, [ 88 ]
  • y preparaciones fiscales, [ 89 ]

En 2021, Steve Rohr , reportero de tecnología de The New York Times , explicó:

Los errores de la compañía con Watson comenzaron con su énfasis inicial en iniciativas ambiciosas y complejas, destinadas a generar tanto reconocimiento como ingresos considerables, según muchos de los más de doce gerentes y científicos actuales y exempleados de IBM entrevistados para este artículo. Varias de estas personas solicitaron permanecer en el anonimato porque no estaban autorizadas a hablar o aún mantenían vínculos comerciales con IBM.

— Steve Rohr, "¿Qué pasó con Watson de IBM?", The New York Times [ 77 ]

En un artículo publicado en The Atlantic en 2023, Mac Schwerin argumentó que la dirección de IBM no comprendía fundamentalmente la tecnología, lo que provocó las dificultades y la tensión causadas por el proyecto, y afirmó:

Pero los directivos se centraron en el desafío mayor y más complejo desde el punto de vista técnico: alimentar la máquina con tipos de material completamente diferentes. Consideraban a Watson como una garantía de éxito generacional.

— Mac Schwerin, "Estados Unidos se olvidó de IBM Watson. ¿Es ChatGPT el siguiente?", The Atlantic [ 90 ]

Al final, la visión inicial de IBM para Watson como una tecnología transformadora capaz de revolucionar las industrias no se materializó como se esperaba. [ 91 ] Las capacidades de Watson se adaptaban principalmente a tareas específicas, como el procesamiento del lenguaje natural para juegos de preguntas y respuestas, en lugar de la resolución generalizada de problemas comerciales. [ 92 ] La falta de correspondencia entre las capacidades de Watson y el marketing de IBM contribuyó significativamente a las dificultades comerciales de Watson y su eventual declive. Las afirmaciones exageradas sobre las capacidades de Watson también provocaron que la opinión pública se volviera en contra de la idea de Watson y la inteligencia artificial. [ 77 ]

Entre 2019 y 2023, IBM cambió su enfoque a una iniciativa separada, WatsonX, claramente diferente de Watson, apuntando a una tecnología más específica y dirigida a la industria dentro de las estrategias de computación en la nube y basadas en plataformas de IBM , IBM Watsonx . [ 77 ] [ 10 ]

Cuidado de la salud

Watson de IBM se utilizó para analizar conjuntos de datos médicos y brindar a los médicos orientación sobre diagnósticos y decisiones de tratamiento del cáncer. [ 93 ] [ 94 ] Cuando un médico enviaba una consulta a Watson, el sistema iniciaba un proceso de varios pasos: analizaba la entrada para identificar información clave, examinaba los datos del paciente para descubrir antecedentes médicos y hereditarios relevantes y, finalmente, comparaba diversas fuentes de datos para formular y probar hipótesis. [ 95 ] [ 94 ]

IBM afirmó que Watson podía obtener información de una amplia gama de fuentes, incluyendo guías de tratamiento, registros médicos electrónicos y materiales de investigación. [ 94 ] Sin embargo, los ejecutivos de la compañía atribuyeron posteriormente el fracaso final del proyecto a la falta de datos. [ 9 ]

Cabe destacar que Watson no ha participado en el proceso de diagnóstico propiamente dicho, sino que ayuda a los médicos a identificar opciones de tratamiento adecuadas para pacientes que ya han sido diagnosticados. [ 96 ] De hecho, un estudio de 1000 casos de pacientes complejos reveló que las recomendaciones de Watson coincidieron con las de los médicos humanos en un impresionante 99 % de los casos. [ 97 ]

IBM estableció alianzas con la Cleveland Clinic , [ 98 ] el MD Anderson Cancer Center y el Memorial Sloan-Kettering Cancer Center para impulsar su misión en el sector de la salud. En 2011, IBM se asoció con Nuance Communications y médicos de la Universidad de Maryland y Harvard para desarrollar un producto comercial que utilizara las capacidades de Watson para el apoyo a la toma de decisiones clínicas . IBM se asoció con WellPoint (ahora Anthem ) en 2011 para utilizar Watson en la sugerencia de opciones de tratamiento a los médicos, [ 99 ] y en 2013, Watson se implementó en su primera aplicación comercial para la toma de decisiones sobre la utilización de recursos en el tratamiento del cáncer de pulmón en el Memorial Sloan-Kettering Cancer Center. [ 8 ] La colaboración con la Cleveland Clinic tenía como objetivo mejorar la experiencia de Watson en el ámbito de la salud y apoyar a los profesionales médicos en el tratamiento más eficaz de los pacientes. Sin embargo, el programa piloto del MD Anderson Cancer Center, iniciado en 2013, finalmente no logró sus objetivos y se suspendió tras una inversión de 65 millones de dólares. [ 100 ] [ 101 ] [ 98 ]

En 2016, IBM lanzó «IBM Watson for Oncology», un producto diseñado para brindar opciones de atención oncológica personalizadas y basadas en evidencia a médicos y pacientes. [ 91 ] Esta iniciativa marcó un hito significativo en la adopción de la tecnología de Watson en la industria de la salud. Además, IBM se asoció con Manipal Hospitals en India para ofrecer la experiencia de Watson a los pacientes en línea. [ 102 ] [ 103 ]

La empresa finalmente enfrentó desafíos en el mercado de la salud, sin obtener ganancias y con una competencia cada vez mayor. [ 91 ] En 2022, IBM anunció la venta de su unidad Watson Health a Francisco Partners, lo que marcó un cambio significativo en el enfoque de la empresa hacia la industria de la salud. [ 91 ] [ 9 ]

Grupo IBM Watson

El 9 de enero de 2014, IBM anunció la creación de una unidad de negocio centrada en Watson. [ 104 ] IBM Watson Group tendrá su sede en Silicon Alley , Nueva York , y empleará a 2000 personas. IBM ha invertido mil millones de dólares para poner en marcha la división. Watson Group desarrollará tres nuevos servicios en la nube : Watson Discovery Advisor, Watson Engagement Advisor y Watson Explorer. Watson Discovery Advisor se centrará en proyectos de investigación y desarrollo en la industria farmacéutica , editorial y biotecnología ; Watson Engagement Advisor se centrará en aplicaciones de autoservicio que utilizan información basada en preguntas en lenguaje natural formuladas por usuarios empresariales; y Watson Explorer se centrará en ayudar a los usuarios empresariales a descubrir y compartir información basada en datos mediante búsqueda federada de forma más sencilla. [ 104 ] La empresa también está lanzando un fondo de capital riesgo de 100 millones de dólares para impulsar el desarrollo de aplicaciones cognitivas. Según IBM, Watson, la solución empresarial entregada en la nube, ha visto aumentar su velocidad 24 veces (una mejora del 2300 % en el rendimiento) y su tamaño físico se redujo en un 90 % (del tamaño de un dormitorio principal a tres cajas de pizza apiladas). [ 104 ] La directora ejecutiva de IBM, Virginia Rometty, dijo que quiere que Watson genere 10 mil millones de dólares en ingresos anuales en diez años. [ 105 ] En 2017, IBM y el MIT establecieron una nueva empresa conjunta de investigación en inteligencia artificial. IBM invirtió 240 millones de dólares para crear el Laboratorio de IA Watson del MIT-IBM en asociación con el MIT, que reúne a investigadores de la academia y la industria para avanzar en la investigación de la IA, con proyectos que van desde la visión por computadora y el PLN hasta el diseño de nuevas formas de garantizar que los sistemas de IA sean justos, confiables y seguros. [ 106 ] En marzo de 2018, la directora ejecutiva de IBM, Ginni Rometty, propuso la "Ley de Watson", "el uso y la aplicación de los negocios, las ciudades inteligentes, las aplicaciones de consumo y la vida en general". [ 107 ]

Véase también

Referencias

  1. 1 2 3 "Proyecto DeepQA: Preguntas frecuentes" . IBM . 22 de abril de 2009. Archivado del original el 29 de junio de 2011. Recuperado el 11 de febrero de 2011 .
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  • Página principal de Watson
  • Página principal de DeepQA
  • Acerca de Watson en Jeopardy.com
  • La máquina más inteligente del planeta (documental de PBS NOVA sobre la creación de Watson)
  • Sistemas de energía
  • El desafío de preguntas y respuestas de Watson . The New York Times . 16 de junio de 2010.
  • Esta es Watson – Revista de Investigación y Desarrollo de IBM (publicada por el IEEE ).

Archivo J!

  • Jeopardy! Programa n.° 6086 – Juego 1, Parte 1
  • Jeopardy! Programa n.° 6087 – Juego 1, Parte 2
  • Jeopardy! Programa n.° 6088 – Juego 2

Vídeos

  • Documental de PBS NOVA sobre la realización de Watson
  • Creación de Watson: una breve descripción general del proyecto DeepQA en YouTube (21:42), IBMLabs
  • Cómo Watson responde a una pregunta en YouTube
  • David Ferrucci, Dan Cerutti y Ken Jennings hablan sobre Watson de IBM en la Singularity Summit 2011 en YouTube.
  • Una computadora llamada Watson en YouTube – 15 de noviembre de 2011, David Ferrucci en el Museo de Historia de la Computación , alternativo
  • IBM Watson y el futuro de la atención médica en YouTube – 2012
  • IBM Watson: Introducción y futuras aplicaciones en YouTube – IBM en EDGE 2012
  • IBM Watson para la atención médica en YouTube – Martin Kohn, 2013
  • Lista de reproducción de IBM Watson , lista de reproducción de IBMLabs Watson