O Watson da IBM pode fazer tudo?

A divisão de inteligência artificial da Big Blue é um grande esforço para dominar aparentemente todos os mercados de IA.

O Watson da IBM pode fazer tudo?

De ganhar Perigo em 2011, para ajudar a escrever uma música triste no ano passado, a plataforma de computação cognitiva Watson da IBM está em toda a cultura popular. Comunicados à imprensa voam sobre Watson produzindo um trailer de filme, alimentando um aplicativo de compras da Macy's e até mesmo controlando as luzes em um vestido conectado à Internet - junto com aplicações mais sérias, como trabalhar em tratamentos de câncer. Parece, pelo hype da IBM, que Watson pode fazer tudo.



Mas Bernie Meyerson, diretor de inovação da IBM, quer diminuir o hype de algumas maneiras, chamando Watson apenas o primeiro passo em uma estrada muito, muito longa. O Watson pode ser útil em muitos setores, como o de medicina, que estão repletos de dados, mas não pode substituir as pessoas, diz ele. E Meyerson está desconfiado da bagagem que o termo inteligência artificial traz consigo - noções de que estamos em qualquer lugar perto de computadores que podem pensar como humanos. (A IBM tende a favorecer termos como computação cognitiva ou inteligência aumentada.)

O bom senso não é um empreendimento baseado em fatos. É um julgamento.

Não se trata do maldito Teste de Turing, diz Meyerson em seu forte sotaque do Bronx. Não estou tentando enganar alguém [pensando que um computador é uma pessoa real]. Da UM tempo. Esse nunca foi o ponto. O trabalho de Watson, diz ele, é trabalhar com a crescente enxurrada de dados que a tecnologia moderna está produzindo - muito mais do que as pessoas podem lidar. Isso é, potencialmente, uma parada difícil para o progresso humano.



Um médico lê cerca de meia dúzia de artigos de pesquisa médica em um mês, diz Meyerson, enquanto Watson pode ler meio milhão em cerca de 15 segundos. A partir daí, o aprendizado de máquina (um dos principais tipos de inteligência artificial hoje) pode sugerir diagnósticos e o curso de tratamento mais promissor. Watson foi treinado em câncer no Memorial Sloan Kettering na cidade de Nova York - revisando pesquisas, resultados de testes e até anotações de médicos e enfermeiras para descobrir padrões de como as doenças se desenvolvem e quais tratamentos funcionam melhor.



Está fazendo algumas das funções dos médicos - assumindo uma quantidade desumana de trabalho pesado - mas não os está substituindo, enfatiza Meyerson. Os cérebros humanos trazem paixão para o trabalho, eles trazem bom senso, diz ele. Por sua definição, o bom senso não é um empreendimento baseado em fatos. É um julgamento.

A próxima explosão de saúde da IA

O uso de inteligência artificial na área da saúde deve crescer dez vezes em cinco anos, dizem os analistas - para tudo, desde o diagnóstico de câncer até dicas de dieta.

Ele dá o exemplo de um radiologista examinando dezenas de imagens de ressonância magnética do cérebro. Uma hemorragia minúscula, mas mortal, pode ter menos de 4 mm de comprimento. A visão mecânica (outro tipo de IA) pode passar pelas imagens e circundar qualquer marca que pareça um sangramento cerebral para o médico examinar. Você pode ter circulado 20 lugares. Bem, isso é melhor do que olhar 150 imagens, diz ele. Sua capacidade de ver a coisa pode ir de quase zero a quase 80% a 90%.



Watson Health , como é chamada a oferta da IBM, não está sozinha no fornecimento de aprendizado de máquina, visão de máquina, processamento de linguagem natural e outras IA para o campo médico. E os concorrentes também moderam suas reivindicações. A [IA] realmente entende o câncer? Diferente de um médico, diz Tim Estes, CEO da empresa de IA Raciocínio Digital . Mas pode ver sinais de câncer com base em como o câncer é falado? Absolutamente. Sua empresa, que começou com clientes de contraterrorismo do governo, então clientes do setor financeiro, está agora se movendo para a área de saúde.

Tornando o Watson elementar

O raciocínio digital é apenas uma entre muitas empresas de IA que se concentram em um setor e talvez migrem com cautela para novos. Por exemplo, Clarifai construiu um poderoso sistema de reconhecimento de imagem usado por empresas como Unilever, Trivago e BuzzFeed . Textio é especialista em processamento de linguagem natural (PNL) - nuances de compreensão, como preconceito, na maneira como as pessoas escrevem; oferece PNL especificamente para recrutamento de empregos. Outras empresas concentram sua IA no processo de entrevista de emprego. Ainda outros se concentram na lei, como evidenciar ou analisar contratos. LexMachina (propriedade da LexisNexis) é especializada em analisar o histórico de juízes e advogados com os quais um advogado pode estar lidando; cobre apenas litígios de patentes e antitruste.

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A IBM, em comparação, realmente tenta fazer quase tudo com IA. Watson é uma aglomeração de cerca de 30 produtos, voltada para dezenas de indústrias que variam de pequenas a gigantes e exigem desde pouco conhecimento técnico até habilidades avançadas de ciência de dados.

Mas tudo começou com alguns jogos. As origens são anteriores ao Watson, a um sistema chamado Deep Blue que em 1997 derrotou o atual campeão de xadrez humano Garry Kasparov . Em 2011, a IBM nomeou sua IA em homenagem ao primeiro CEO da empresa, Thomas J. Watson. Sua primeira conquista foi bater Perigo O concorrente mais vencedor, Ken Jennings , em fevereiro de 2011.

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Os rivais criticam a IBM por buscar truques de publicidade. A Big Blue os chama de grandes desafios para impulsionar sua tecnologia. Se pudermos resolver esses problemas, teremos construído algo de alto valor para os clientes da IBM e a sociedade em geral, disse Eric Brown, diretor da Watson Algorithms, na Watson Developers Conference em novembro passado. A seleção entre um vasto número de movimentos e estratégias de xadrez possíveis melhorou a capacidade de pesquisa do Deep Blue, observou ele.

Em 2004, a capacidade da IBM de compreender as nuances e múltiplos significados da linguagem natural (a maneira como as pessoas realmente falam e escrevem) era muito pobre. Combatendo Perigo foi uma forma divertida e visível de melhorar essa tecnologia, disse Brown. Demorou sete anos.

Em agosto de 2011, Watson passou de um projeto a um produto. Passamos os primeiros dois anos e meio trabalhando em soluções, especificamente na área de saúde, que nos deram experiência suficiente para entender o que era necessário para construir essas soluções, diz Rob High, CTO da Watson.

O que estamos realmente possibilitando é um ecossistema que não seremos apenas nós. Seremos nós e aqueles globalmente que decidiremos, ‘Sim, posso usar isso como uma ferramenta. & Apos;

Watson se espalhou desde então. Em sua convenção World of Watson em outubro de 2016, a IBM apresentou novos serviços de IA para marketing, atendimento de pedidos, gerenciamento da cadeia de suprimentos, colaboração no local de trabalho e recursos humanos (incluindo recrutamento e contratação). Ela já tinha ofertas para gerenciamento de dispositivos e sensores conectados à saúde, educação, serviços financeiros e internet das coisas. Agora está trabalhando em um assistente inteligente para carros por meio do programa OnStar da GM.

Além dos serviços específicos do setor, a IBM também oferece uma oferta DIY, Watson Developer Cloud . No final de 2013, estávamos ficando bastante cientes de que não podíamos atender a toda a demanda que existia pelas diferentes soluções que todos queriam, diz High. Como a Apple com o iPhone e a App Store, no final de 2015 a IBM abriu Watson APIs (interfaces de programação de aplicativos) para que os desenvolvedores conectassem seus próprios programas em seu sistema de IA baseado em nuvem.

IBM abre sua mente artificial para o mundo

A IBM está permitindo que as empresas se conectem ao seu mecanismo de inteligência artificial Watson para dar sentido à fala, texto, fotos, vídeos e dados do sensor.

As APIs do Watson incluem reconhecimento visual para desafiar uma empresa como a Clarifai, por exemplo. Existem oito ferramentas de linguagem, incluindo aquelas que traduzem, analisam o sentimento das postagens que lê (ofertas de análise de sentimento desafiadoras como a da Adobe), avalia o tom que sai no texto que os clientes escrevem (território da Textio) e até mesmo tentam entender a personalidade de usuários, como clientes interagindo com um bot de serviço.

Conforme aumentamos o Watson, essa enorme comunidade de desenvolvedores pode operar na plataforma, diz Myerson. Porque quem disse que temos um bloqueio em todos os aplicativos que podem ser necessários? Isso atrai negócios de clientes que criam aplicativos Watson para suas empresas e depois pagam pelo uso do serviço.

Além disso, existem ferramentas mais simples que uma pessoa não técnica pode usar, como o Watson Analytics. As pessoas podem fazer upload de quaisquer dados - digamos, de uma planilha. A ferramenta online orienta os usuários em sua análise de padrões ou anomalias, como em números de vendas, e os correlaciona com outras fontes de informações fornecidas pela IBM, como clima e informações de localização. Os usuários podem fazer perguntas ao Watson sobre os dados e o que o Watson descobriu digitando ou falando em padrões normais, da maneira como as pessoas realmente falam. Watson Analytics é a resposta da IBM a outros rivais de software de inteligência de negócios, como Microsoft Power BI, Qlik e Tableau.

O objetivo, ao que parece, é colocar a IBM no centro da inteligência artificial sempre que possível. Criamos uma plataforma na qual ele se assenta e é eminentemente adaptável porque você pode chamar serviços a partir da plataforma, diz Myerson. O que estamos realmente possibilitando é um ecossistema que não seremos apenas nós. Seremos nós e aqueles globalmente que decidiremos, ‘Sim, posso usar isso como uma ferramenta. & Apos;

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Abra as portas do Pod Bay, Watson?

Há um tipo de IA que a IBM não está desenvolvendo: a inteligência artificial geral (AGI) semelhante à humana, fantasiada em filmes como 2001 , Sua , e Ex Machina . Há uma boa razão pela qual a IBM não funciona no AGI: ela não existe e pode nunca existir. Costumo ser - como devo dizer? - focado mais na execução, diz Meyerson, que levou seu PhD em física do estado sólido para a IBM em 1980 para trabalhar no desenvolvimento de chips de silício. Atualmente estamos muito longe da inteligência geral. Ele aponta para o teste de Turing como uma pista falsa. Mesmo se eu enganar você para que acredite que atrás da parede está um ser humano e não um computador, o que isso tem a ver com ser necessariamente inteligente?

Um robô de atendimento ao cliente pode até mesmo reprimir um cliente irado.

No entanto, pode haver um benefício mais simples para a abordagem do Teste de Turing: uma IA que parece real é mais fácil de relacionar. Tornar a IA mais acessível é importante para a estratégia da IBM de continuar crescendo. Em sua Watson Developers Conference, a IBM revelou uma nova oferta experimental chamada Projeto Intu que visa compreender não apenas o que as pessoas dizem, mas também o seu estado de espírito ao dizê-lo, até mesmo a sua personalidade. Já possui tecnologias para isso, como as ferramentas de linguagem do Watson. Intu irá coletar dados como o clima para julgar como isso pode afetar o humor das pessoas.

A IBM quer construir IA que não seja socialmente estranha

A Big Blue diz que sua mais recente tecnologia Watson permite chatbots, robôs e até carros e casas inteligentes que podem entender e se relacionar com os humanos.

O Watson também pode imitar um tom para combinar com o usuário. Segundo High, podemos, ao combinar todas essas coisas, sintetizar um estado emocional para a interface que quando estou interagindo com ela, posso ouvir através de seu tom maior ou menor felicidade, por exemplo, que é um pouco mais apropriado para as circunstâncias. Isso pode incluir mudanças no ritmo e no tom de voz, como ser animado, calmo ou se desculpar. Grandes promessas de que um robô de atendimento ao cliente poderia até mesmo reprimir um cliente irado para que ele pudesse se concentrar em consertar o problema.

Não quero ir tão longe a ponto de dizer que sintetizamos a capacidade da mente humana de formar posições emocionais, porque esse não é o ponto, certo? Alto diz. A questão é ter um estado emocional que possa ser usado para interagir comigo.

Em outras palavras, Watson está fingindo. Não há um ser humano ou qualquer outra coisa senciente atrás da parede. A IBM não está construindo uma IA que poderia decidir dominar o mundo. Mas está se esforçando para construir um negócio que possa dominar o mundo da IA.