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.
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 .
Detrás de Watson hay un equipo de investigadores que incluyen especialistas en análisis de datos, expertos en habla y lingüística; y la tecnología DeepQA, un sistema de inteligencia artificial creado por IBM para responder a preguntas acerca de cualquier dominio del conocimiento humano.
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 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, “sabe 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.
IBM ha logrado varios acuerdos para poner a trabajar a su ordenador Watson en el ámbito de la salud. Uno de ellos con WellPoint, la mayor aseguradora médica estadounidense. El objetivo: mejorar el servicio que esta compañía da a sus clientes.
Otra colaboración, es la recientemente establecida con el Memorial Sloan Kettering Cancer Center de Nueva York, donde Watson está siendo entrenado sobre la diagnosis en oncología y las diferentes opciones de tratamiento.
Los impulsores del proyecto esperan que Watson pueda realizar diagnósticos de forma rápida y fiable, ayudando a reducir errores y costes en uno de los sectores más caros de la sanidad.
Para ello, IBM está alimentando al ejemplar de Watson de esta institución con datos de tratamientos a pacientes, efectos secundarios y aspectos sociales de la enfermedad. Así como estudios médicos y científicos.
Según la compañía, aunque un medico leyera un artículo relevante sobre su especialidad cada día durante todo un año, aún estaría 10 años atrás con respecto a la información actual.
Por su parte Watson, con su habilidad para leer 200 millones de páginas en tres segundos y después sintetizarla, puede ayudar a los doctores a mejorar el diagnóstico de los pacientes, obteniendo información sobre el paciente del médico y después puede ofrecer 10 posibles diagnósticos, cada uno con un nivel de confianza asignado, lo que ayuda a acercarse al diagnóstico más preciso, señalan en IBM.
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2.880 núcleos de procesador.
15 terabytes de de RAM.
opera a 80 teraflops (80 billones de operaciones por segundo).
Basado en la arquitectura multiprocesador POWER7.
Utiliza inteligencia artificial DeepQA.
Su software incluye cientos de algoritmos.
Entiende el lenguaje natural.
Genera hipótesis y realiza evaluaciones.
Sistema de aprendizaje basado en evidencias.
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Cómo explica Mark Ritter, experto en sistemas cognitivos de IBM, Watson es solo el inicio de la era cognitiva en computación. Los investigadores de IBM están ya trabajando en una serie de nuevos componentes que rompen con el actual paradigma informático.
Uno de estos componentes es el prototipo de chip neuromórfico, diseñado para emular capacidades del cerebro como la percepción, la acción y la cognición.
Ritter señala que este chip recrea el fenómeno de los impulsos neuronales y las sinapsis en sistemas biológicos como el cerebro.
Según este experto, este microprocesador, en fase experimental, irá integrado en los futuros ordenadores cognitivos, que no estarán programados como los sistemas actuales. “Estos sistemas, aprenderán de su experiencia, encontrarán correlaciones, crearán hipótesis y recordarán y aprenderán de los resultados, imitando la estructura plástica y sináptica del cerebro.
Se trata de un gran proyecto con el que se romperá con el paradigma Von Neumann (todavía utilizado por Watson).
Aunque no contiene elementos biológicos, el prototipo de chip neuromórfico de IBM usa circuitos de silicio inspirados en la neurobiología para construir lo que se ha denominado núcleo neurosináptico, con memoria integrada que replica las sinapsis, un sistema de computación que imita a las neuronas, y las comunicaciones inspiradas en los axones.
Un estudio de modelización publicado en Nature Computational Science prevé que la creciente popularidad de la inteligencia artificial generativa disparará el volumen de desechos electrónicos, que podría alcanzar los 5 millones de toneladas en una década.
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