Watson Platform: uma plataforma acessível além da inteligência artificial tradicional

Por Thiago Rotta | 13 Março 2017

Em maio de 1997, a IBM venceu o maior campeão de xadrez, Gary Kasparov, em um total de seis partidas com o supercomputador chamado IBM Deep Blue. O triunfo de um sistema capaz de vencer o ser humano provocou questionamentos sobre qual seria o próximo grande triunfo na área de computação. Não só as pessoas que viram pela primeira vez um sistema de computador vencer o raciocínio humano, mas até mesmo os pesquisadores da IBM se questionaram sobre o que seria o próximo IBM Deep Blue na ciência e nos levaria a mais um passo de progressão.

É claro que os pesquisadores da IBM foram bem além em suas pesquisas e se questionaram sobre a possibilidade de criar um sistema capaz de vencer o tão famoso jogo de perguntas e respostas chamado Jeopardy!. O problema, é claro, era a essência do jogo, voltado a perguntas e respostas de domínio aberto, ou seja, poderiam ser qualquer coisa! Desenvolver um sistema que pudesse responder a qualquer coisa dentro de um domínio de perguntas não definido seria, na área da computação, um desafio completamente diferente do que vencer um jogo de xadrez. Para humanos, ser o maior jogador de xadrez exige um nível de inteligência humana surpreendente, mas vencer Jeopardy! exige do candidato saber muito sobre muitas coisas, além de entender a linguagem natural, suas nuanças e velocidade no processamento da resposta para responder em menos de três segundos de forma correta. Enquanto o jogo de xadrez tem suas regras bem definidas, a área de processamento de linguagem natural é ambígua e questionável.

Em 2007, quando a divisão de pesquisa da IBM aceitou o grande desafio de construir um sistema computacional que pudesse competir com os dois maiores vencedores do jogo Jeopardy!, dois grandes artefatos técnicos surgiram como resultado de pesquisa e desenvolvimento da IBM: DeepQA e AdaptWatson, respectivamente, uma arquitetura para construção de sistemas de perguntas e respostas e um conjunto de técnicas que aplicam mais de cem algoritmos voltados ao entendimento de uma pergunta e buscam por respostas, coleta de evidências, estabelecimento de confiança e ranking de resultados.

Com mais de 8 mil experimentos executados e documentados entre 2007 e 2011, ano em que o Watson foi colocado à prova no Jeopardy!, a IBM focou em evoluir a solução para que ela entrasse no jogo com alta precisão. Em 2007, os experimentos executados com o Watson demonstravam que o sistema tinha, em média, uma precisão de 20%, ou seja, em um conjunto X de perguntas, o Watson só conseguia responder a 20% das perguntas de forma correta. A solução evoluiu de tal maneira que o sistema entrou no desafio com uma precisão acima de 85%. Em alguns casos, alcançou uma média de 92% de precisão, o que habilitou o Watson a competir com os maiores ganhadores do Jeopardy!, e isso surpreendentemente levou a IBM mais uma vez ao pódio no ano de 2011.

A história do Watson no Jeopardy! é mais do que conhecida, mas o que muitos não sabiam até então é sobre a quantidade de vezes que ele teve que evoluir para chegar ao estado da arte da tecnologia utilizando as mais variadas técnicas e algoritmos de inteligência artificial. A cada resultado dos 8 mil experimentos documentados, uma modificação, uma descoberta, uma evolução… ou, melhor, progressão.

Do Jeopardy! à criação de uma unidade de negócio chamada Watson Group. Da criação de soluções específicas utilizando algumas das capacidades do Watson à disponibilização de uma plataforma forrada de serviços de computação cognitiva. O Watson progride, melhora, se adapta ao mercado, e não só às grandes empresas, como muita gente por aí ainda pensa. Ele atinge startups, universidades, desenvolvedores, em prol do processo de criação de soluções fantásticas utilizando uma ou mais APIs do Watson disponíveis na plataforma da IBM chamada IBM Bluemix.

O Watson se tornou uma plataforma. Evoluiu de tal forma que, hoje, não é a cereja do bolo dos negócios, mas sim o motor que trabalha com o core business de muitas companhias que buscaram se reinventar, tornar-se digitais e ainda mais inteligentes, não de forma artificial (se me permitem o trocadilho), mas de forma cognitiva, em que o raciocínio prevalece sobre uma decisão bem executada. O Watson está contido no IBM Bluemix, que é o PaaS (Platform-as-a-Service) da IBM, e, mais do que não precisar mais se preocupar com infraestrutura, com ferramentas de DevOps, middlewares, etc., você também não precisa se preocupar em ter que entender como uma Rede Neural Convolucional ou Support Vector Machine funciona para aplicar mais inteligência ao seu negócio, seja ele grande ou pequeno. Assim como a IBM deixou de ser aquela empresa tradicional e se reinventou, o acesso à inteligência artificial também deixou de ser tradicional e ficou mais fácil, acessível e variado. Com o Watson, você não só faz classificação inteligente de texto como extrai insights utilizando APIs que aplicam técnicas e estudos até mesmo na área de humanas. Aliás, essa é a razão de computação cognitiva ser um termo cunhado pela IBM, pois a plataforma aumenta a nossa capacidade de extrair insights e significado de dados não estruturados sem a necessidade de determos, como seres humanos, o conhecimento de áreas em que não temos o domínio pleno.

O ponto mais importante do meu post, para você que vinha acompanhando a história do Watson havia tempos, não foi trazer mais um ou dois detalhes sobre o que aconteceu no passado da tecnologia IBM, mas chamar a sua atenção para tamanha mudança e progressão que ocorreu e ainda vem ocorrendo quando falamos de computação cognitiva, quando falamos sobre sair do processo tradicional de esperar tudo ficar pronto para então começar e fazê-lo simplesmente começar. Dê a si mesmo e/ou à sua companhia a chance de deixar de ser tradicional. Seja ágil, crie histórias e faça história, nem que você tenha que passar por 8 mil experimentos para então ser referência no seu negócio, mas comece.

E, para você que procura por onde começar, visite as URLs abaixo e explore:

• http://www.bluemix.net
• https://www.ibm.com/watson/developercloud/services-catalog.html
• https://www.ibm.com/watson/developercloud/starter-kits.html
• https://github.com/watson-developer-cloud
• https://www.youtube.com/IBMWatsonSolutions

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