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Conocer como funciona esta computadora cognitiva de IBM, te ayudará a responder varias de tus preguntas sobre cómo funciona la inteligencia artificial.

IBM sabe que su computadora cognitiva Watson es el negocio futuro, y al igual que diversos analistas, ven en áreas como la analítica, la salud, el Internet de las Cosas (IoT) y la seguridad, la tendencia a futuro. Seguramente te has preguntado muchas veces, pero ¿qué tipo de inteligencia artificial (IA) es IBM Watson? Y, ¿cómo se compara con los muchos productos basados en el aprendizaje profundo que entran en el mercado hoy en día? Elemental, tu pregunta.

Watson comenzó como un proyecto de seguimiento de IBM DeepBlue, el programa informático y de IA que derrotó al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov. DeepBlue demostró que una computadora podía derrotar a un ser humano en el ajedrez, un juego con reglas bien definidas y soluciones limitadas y totalmente visibles.

Sin embargo, el mundo real es más complicado, pues muchas veces la información no es estructurada, no siempre se siguen las reglas y hay millones de soluciones probabilísticas en el mejor de los casos. Para equipar a la IA y hacer frente a estos factores, IBM puso a sus científicos informáticos y de datos a crear un programa que pudiera derrotar a humanos en Jeopardy!, un concurso que requiere respuestas a preguntas sobre el lenguaje natural sobre amplios dominios de conocimiento conocidos como datos no estructurados.

Watson conquistó este desafío en 2011, marcando un hito importante en la IA.

La inteligencia artificial se puede dividir en tres categorías. La primera es la IA misma, definida ampliamente y abarca todos los enfoques posibles para simular la inteligencia humana. Un subconjunto de inteligencia artificial es el aprendizaje automático, que utiliza datos y experiencia de forma automática para afinar algoritmos. Finalmente, un subconjunto de éste es el aprendizaje profundo. Éste utiliza algoritmos inspirados en el cerebro (redes neuronales) para simular el proceso de aprendizaje. Debido a la explosión de los datos asociados con las redes sociales, sensores conectados, y la exploración de muchos temas de la vida cotidiana, el aprendizaje automático se ha vuelto muy popular. Entre los algoritmos, el aprendizaje profundo puede absorber la mayoría de los datos y ha roto muchos registros de la IA, convirtiéndose en el enfoque más prometedor.

IBM Watson es un sistema de aprendizaje automático, entrenado principalmente por datos en oposición a las reglas. Como sistema, se describe mejor como un conjunto heterogéneo de expertos. Para que lo entiendas mejor: es un conjunto en que está compuesto de muchas partes más pequeñas y funcionales; es heterogénea ya que las partes no son iguales; y son expertos, ya que cada uno se especializa en la resolución de un subproblema específico. Una analogía de la biología podría ser el sistema de órganos del humano, pues utiliza varios de ellos, para sostener su vida.

Después de que Watson interpreta una pregunta, busca en sus innumerables fuentes de respuestas, como lo hace el buscador convencional de Google. Watson puede tamizar datos no estructurados, como Wikipedia y newswires, así como bases de datos y datos estructurados.

Luego de que genera respuestas potenciales, reúne evidencia adicional. Esta búsqueda secundaria presenta una nueva información que eleva respuestas fuertes y elimina las débiles. Watson entonces calcula una puntuación de confianza para cada respuesta basada en la evidencia de apoyo.

Finalmente, selecciona la respuesta con el puntaje de confianza más alto, y es correcto 71 por ciento del tiempo. Es así como resulta elemental la respuesta de esta computadora cognitiva.