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IBM Watson: un compendio de técnicas de Inteligencia Artificial

Fernando P.    03/08/2017

Temas:  Aplicaciones    Divulgación

No hace mucho tiempo que un equipo de investigación de IBM asombró al mundo con el superordenador Watson, que se construyó para poder competir en el popular juego Jeopardy! contra los mejores jugadores humanos.

Watson es un buen ejemplo de un sistema colaborativo que se basa en múltiples técnicas de Inteligencia Artificial para ofrecer un rendimiento comparable o incluso mejor a lo que los seres humanos pueden hacer en la resolución de un problema, que se trata del juego Jeopardy! en este caso.

La lista de técnicas de Inteligencia Artificial que usa Watson es larga, básicamente usa cualquier cosa que le puede servir y viene a ser el mejor ejemplo de integración de técnicas de Inteligencia Artificial que existe hoy por hoy.

El problema a resolver
El superordenador Watson está específicamente diseñado para jugar al juego Jeopardy!.

Se trata de un juego de preguntas y respuestas en el cual se proponen a los participantes preguntas sobre cuestiones de lo más variadas, que pueden ser de Historia, Geografía, deportes, música ...
IBM Watson
Gana el jugador que más preguntas responda y que lo haga de forma más rápida, la velocidad es un aspecto importante del juego.

Otro aspecto importante del juego es que las preguntas no son triviales, se parecen más a adivinanzas, no son preguntas que se puedan responder directamente consultando una enciclopedia, es necesario un proceso previo de descubrimiento de las pistas que se nos dan en la pregunta para entender lo que realmente se nos está preguntando.

Una pregunta del tipo que nos podríamos encontrar en Jeopardy! sería: Número de sinfonías propias que el autor de la Heroica estrenó como director.

Un buen jugador debe combinar vastos conocimientos de un gran número de materias con una buena capacidad de análisis para tener éxito.

Entender las preguntas
En la versión real de Jeopardy!, las cuestiones son planteadas de viva voz a los participantes, pero Watson no incorpora reconocimiento de voz debido a que los sistemas al uso de reconocimiento de voz tienen problemas con nombres de personas y de lugares y el tipo de preguntas que se plantean en Jeopardy! suelen contener este tipo de palabras, sería una desventaja para Watson.

Watson parte de un texto introducido por un humano que contiene la pregunta.

A partir de ese momento, Watson pone en marcha en paralelo distintos algoritmos que intentan entender la pregunta utilizando una gran variedad de aproximaciones, que suelen ser:

En realidad, el punto fuerte de Watson consiste en que es capaz de analizar la pregunta usando distintas aproximaciones, todas de forma simultána. Es muy rápido analizando la pregunta por su capacidad de ejecutar en paralelo gran número de algoritmos de análisis.

La velocidad es muy importante en el juego y por ello Watson está diseñado para resultar muy rápido analizando cada pregunta.

Cuantos más algoritmos ejecute Watson en paralelo para analizar una pregunta, más probable es que uno o varios de ellos sean capaces de localizar información relevante respecto a la pregunta.

El conocimiento enciclopédico de Watson
Para que Watson pueda entender las preguntas que recibe, dispone de varias bases de datos de gran tamaño que contienen todo el conocimiento posible que se ha podido proporcionar a Watson para contestar a las preguntas del juego.

Entre otras bases de datos, tiene una copia completa de la Wikipedia, así como bases de datos de léxico, sinónimos, preguntas ya vistas antes, bases de datos de ontologías ... etc.

Los procesos que se ejecutan en paralelo para intentar entender la pregunta usan estas bases de datos para tratar de localizar información que encaje bien o que, al menos, esté relacionada con la pregunta.

La síntesis
Una vez que todos los procesos paralelos que tratan de entender la pregunta han terminado, se sumariza la información que cada uno de ellos ha encontrado y se pasa a un proceso de síntesis en el que se intentar ensamblar toda esa información, como si fuera un rompecabezas.

Sucede que no será fácil que un sólo algoritmo sea capaz de entender la pregunta en su totalidad, pero seguramente cada algoritmo puede acertar con una parte de la pregunta y, combinando lo que cada algoritmo ha descubierto sobre la pregunta, seguramente podemos entender la pregunta completa.

También es importante detectar si hay información que ha sido localizada por más de un algoritmo, porque eso significa que con alta probabilidad sea clave para entender la pregunta.

Si los distintos algoritmos de búsqueda han funcionado razonablemente bien y entre todos han sido capaces de cubrir todos los aspectos de la pregunta, el proceso de síntesis combinará todo esto y seleccionará el dato que constituye la respuesta a la pregunta.

La respuesta
En realidad puede ocurrir que los algoritmos de búsqueda hayan encontrado tantas cosas que la fase de síntesis pueda proporcionar más de una respuesta a la pregunta, en este caso hay un mecanismo que establece puntuaciones para tratar de ver cual es la respuesta más verosímil.

Realmente, es complicado que Watson tenga seguridad de que la respuesta que proporciona sea la verdadera respuesta a la pregunta. Se trata de un sistema que opera en base a probabilidades y va a ser raro que calcule una probabilidad del 100% para una respuesta dada.

Un humano sí puede tener seguridad de que cierta respuesta es la correcta, o también puede darse cuenta de que no lo sabe y probar con algo que pudiera ser, pero él sabe que en este caso no conoce la respuesta.

En cualquier caso, la inmensa base de datos de Watson le facilita mucho el trabajo porque su problema no suele ser si conoce la respuesta, su problema es decidir cual es.

¿ Es Watson mejor que los humanos ?
Desde luego, que en el juego de Jeopardy! sí que ha demostrado ser mejor, debido a tres cuestiones clave:

Por otro lado, todo esto está implementado en un superordenador enorme que viene a tener una potencia equivalente a 1000 ordenadores personales actuales. Sin esta enorme capacidad por la parte del hardware, Watson no sería viable hoy por hoy.

El futuro de Watson
La pregunta que nos queda por responder es si realmente podemos considerar que Watson entiende lo que hace.

En este sentido, un humano está en mejores condiciones para explicar y para razonar la respuesta a una pregunta, aunque Watson también tiene cierta capacidad de explicar su razonamiento. Pero lo cierto es que algunos mecanismos que usa Watson son similares a mecanismos básicos del cerebro humano, Watson no es tan inhumano como pueda parecer a primera vista.

Probáblemente no se pueda decir que Watson sea muy listo, pero sí que es muy capaz. De alguna forma, es más tosco que un humano en la parte de razonamiento, pero es mucho más fuerte a la hora de almacenar información y a la hora de procesarla. Hoy por hoy puede vencer a un humano más por fuerza bruta que por inteligencia.

Pero un refinamiento de los algoritmos de Watson podría acercarlo bastante a algo que podríamos considerar como inteligente, sin necesidad de tanta fuerza bruta. Es algo que podemos esperar en el futuro.

Las aplicaciones potenciales de Watson son enormes como sistema de gestión del conocimiento, para responder sobre cuestiones variadas. Ya hay versiones de Watson para actuar como soporte a usuarios en entornos empresariales y como sistema de ayuda al diagnóstico de enfermedades.

Watson representa un ejemplo extraordinario de cooperación de múltiples técnicas de Inteligencia Artificial para construir un sistema que demuestra su habilidad en un juego pero que tiene potencial para usarse en aplicaciones reales como sustitución o complemento a expertos humanos.


Para saber más:

Esta página de la Wikipedia proporciona una descripción bastante precisa de la arquitectura de Watson así como de los detalles del hardware en el que se implementa.



 

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