IBM Watson es un sistema informático capaz de responder preguntas planteadas en lenguaje natural . [1] Fue desarrollado como parte del proyecto DeepQA de IBM por un equipo de investigación, dirigido por el investigador principal David Ferrucci . [2] Watson lleva el nombre del fundador y primer director ejecutivo de IBM, el industrial Thomas J. Watson . [3] [4]
El sistema informático se desarrolló inicialmente para responder preguntas del popular programa de preguntas Jeopardy! [5] y en 2011, el sistema informático Watson compitió en Jeopardy! contra los campeones Brad Rutter y Ken Jennings , [3] [6] ganando el primer premio de 1 millón de dólares. [7]
En febrero de 2013, IBM anunció que la primera aplicación comercial de Watson sería para decisiones de gestión de utilización en el tratamiento del cáncer de pulmón , en el Memorial Sloan Kettering Cancer Center , en la ciudad de Nueva York , junto con WellPoint (ahora Elevance Health ). [8]
Watson fue creado como un sistema informático de respuesta a preguntas (QA) que IBM construyó para aplicar tecnologías avanzadas de procesamiento del lenguaje natural , recuperación de información , representación del conocimiento , razonamiento automatizado y aprendizaje automático al campo de la respuesta a preguntas de dominio abierto . [1]
IBM afirmó que Watson utiliza "más de 100 técnicas diferentes para analizar el lenguaje natural, identificar fuentes, encontrar y generar hipótesis, encontrar y calificar evidencia y fusionar y clasificar hipótesis". [10]
En los últimos años, las capacidades de Watson se han ampliado y se ha cambiado la forma en la que trabaja Watson para aprovechar nuevos modelos de implementación (Watson en IBM Cloud ), capacidades evolucionadas de aprendizaje automático y hardware optimizado disponible para desarrolladores e investigadores. [ cita necesaria ]
Watson utiliza el software DeepQA de IBM y la implementación del marco Apache UIMA (Arquitectura de gestión de información no estructurada). El sistema fue escrito en varios lenguajes, incluidos Java , C++ y Prolog , y se ejecuta en el sistema operativo SUSE Linux Enterprise Server 11 utilizando el marco Apache Hadoop para proporcionar computación distribuida. [11] [12] [13]
El sistema está optimizado para cargas de trabajo, integra procesadores POWER7 masivamente paralelos y se basa en la tecnología DeepQA de IBM , [14] que utiliza para generar hipótesis, recopilar evidencia masiva y analizar datos. [1] Watson emplea un clúster de noventa servidores IBM Power 750, cada uno de los cuales utiliza un procesador POWER7 de ocho núcleos a 3,5 GHz, con cuatro subprocesos por núcleo. En total, el sistema utiliza 2.880 subprocesos de procesador POWER7 y 16 terabytes de RAM. [14]
Según John Rennie , Watson puede procesar 500 gigabytes (el equivalente a un millón de libros) por segundo. [15] El maestro inventor y consultor senior de IBM, Tony Pearson, estimó el costo del hardware de Watson en aproximadamente tres millones de dólares. [16] Su rendimiento Linpack es de 80 TeraFLOP s, que es aproximadamente la mitad de rápido que la línea de corte de la lista de las 500 mejores supercomputadoras . [17] Según Rennie, todo el contenido se almacenó en la RAM de Watson para el juego Jeopardy porque los datos almacenados en los discos duros serían demasiado lentos para competir con los campeones humanos de Jeopardy. [15]
Las fuentes de información de Watson incluyen enciclopedias , diccionarios , tesauros , artículos de noticias y obras literarias . Watson también utilizó bases de datos, taxonomías y ontologías , incluidas DBPedia , WordNet y Yago . [18] El equipo de IBM proporcionó a Watson millones de documentos, incluidos diccionarios, enciclopedias y otro material de referencia, que podría utilizar para desarrollar su conocimiento. [19]
Watson analiza las preguntas en diferentes palabras clave y fragmentos de oraciones para encontrar frases estadísticamente relacionadas. [19] La principal innovación de Watson no fue la creación de un nuevo algoritmo para esta operación, sino más bien su capacidad para ejecutar rápidamente cientos de algoritmos de análisis del lenguaje probados simultáneamente. [19] [20] Cuantos más algoritmos encuentren la misma respuesta de forma independiente, más probabilidades habrá de que Watson esté en lo cierto. Una vez que Watson tiene una pequeña cantidad de soluciones potenciales, puede compararlas con su base de datos para determinar si la solución tiene sentido o no. [19]
El principio de funcionamiento básico de Watson es analizar las palabras clave en una pista mientras se buscan términos relacionados como respuestas. ¡Esto le da a Watson algunas ventajas y desventajas en comparación con Human Jeopardy! jugadores. [21] Watson tiene deficiencias en la comprensión del contexto de las pistas. Watson puede leer, analizar y aprender del lenguaje natural, lo que le otorga la capacidad de tomar decisiones similares a las de los humanos. [22] Como resultado, los jugadores humanos generalmente generan respuestas más rápido que Watson, especialmente a pistas cortas. [19] La programación de Watson le impide utilizar la popular táctica de zumbar antes de estar seguro de su respuesta. [19] Sin embargo, Watson tiene un tiempo de reacción consistentemente mejor cuando suena el timbre una vez que ha generado una respuesta, y es inmune a las tácticas psicológicas de los jugadores humanos, como saltar entre categorías en cada pista. [19] [23]
En una secuencia de 20 juegos simulados de Jeopardy! , los participantes humanos pudieron usar los seis a siete segundos que Watson necesitaba para escuchar la pista y decidir si hacían la señal para responder. [19] Durante ese tiempo, Watson también tiene que evaluar la respuesta y determinar si tiene suficiente confianza en el resultado para señalar. [19] Parte del sistema utilizado para ganar Jeopardy! El concurso fue el circuito electrónico que recibe la señal de "listo" y luego examina si el nivel de confianza de Watson era lo suficientemente grande como para activar el timbre. Dada la velocidad de este circuito en comparación con la velocidad de los tiempos de reacción humanos, el tiempo de reacción de Watson fue más rápido que el de los concursantes humanos, excepto cuando el humano anticipó (en lugar de reaccionar) la señal de listo. [24] Después de hacer la señal, Watson habla con una voz electrónica y da las respuestas en Jeopardy! Formato de pregunta. [19] La voz de Watson se sintetizó a partir de grabaciones que el actor Jeff Woodman realizó para un programa de conversión de texto a voz de IBM en 2004. [25]
¡El peligro! El personal utilizó diferentes medios para notificar a Watson y a los jugadores humanos cuándo tocar el timbre, [24] lo cual fue fundamental en muchas rondas. [23] Los humanos fueron avisados por una luz, que les llevó décimas de segundo percibir . [26] [27] Watson fue notificado mediante una señal electrónica y pudo activar el timbre en aproximadamente ocho milisegundos. [28] Los humanos intentaron compensar el retraso en la percepción anticipando la luz, [29] pero la variación en el tiempo de anticipación fue generalmente demasiado grande para caer dentro del tiempo de respuesta de Watson. [23] Watson no intentó anticipar la señal de notificación. [27] [29]
Desde la victoria de Deep Blue sobre Garry Kasparov en ajedrez en 1997, IBM había estado buscando un nuevo desafío. En 2004, Charles Lickel, director de investigación de IBM, durante una cena con sus compañeros de trabajo, notó que el restaurante en el que se encontraban se había quedado en silencio. Pronto descubrió la causa de la pausa de esta noche: Ken Jennings , quien entonces estaba en medio de su exitosa racha de 74 juegos en Jeopardy! . Casi todo el restaurante se había amontonado frente a los televisores, a mitad de la comida, para ver Jeopardy! . Intrigado por el concurso como un posible desafío para IBM, Lickel transmitió la idea y, en 2005, el ejecutivo de investigación de IBM, Paul Horn, apoyó a Lickel, presionando para que alguien de su departamento aceptara el desafío de jugar Jeopardy. con un sistema IBM. Aunque inicialmente tuvo problemas para encontrar personal de investigación dispuesto a asumir lo que parecía ser un desafío mucho más complejo que el juego de ajedrez sin palabras, finalmente David Ferrucci aceptó la oferta. [30] En competiciones gestionadas por el gobierno de los Estados Unidos, el predecesor de Watson, un sistema llamado Piquant, normalmente era capaz de responder correctamente a sólo alrededor del 35% de las pistas y a menudo requería varios minutos para responder. [31] [32] [33] Para competir con éxito en Jeopardy! , Watson necesitaría responder en no más de unos pocos segundos, y en ese momento, los problemas planteados por el programa de juegos se consideraban imposibles de resolver. [19]
En las pruebas iniciales realizadas durante 2006 por David Ferrucci, director senior del departamento de Integración y Análisis Semántico de IBM, Watson recibió 500 pistas del pasado Jeopardy! programas. Mientras que los mejores competidores de la vida real zumbaron en la mitad del tiempo y respondieron correctamente hasta el 95% de las pistas, el primer pase de Watson sólo pudo acertar alrededor del 15%. Durante 2007, el equipo de IBM dispuso de tres a cinco años y una plantilla de 15 personas para resolver los problemas. [19] John E. Kelly III sucedió a Paul Horn como director de IBM Research en 2007. [34] InformationWeek describió a Kelly como "el padre de Watson" y le dio crédito por alentar al sistema a competir contra humanos en Jeopardy! . [35] En 2008, los desarrolladores habían avanzado Watson de tal manera que podía competir con Jeopardy! campeones. [19] ¡ En febrero de 2010, Watson podría vencer a Human Jeopardy! concursantes de forma regular. [36]
Durante el juego, Watson tuvo acceso a 200 millones de páginas de contenido estructurado y no estructurado que consumían cuatro terabytes de almacenamiento en disco [11], incluido el texto completo de la edición de 2011 de Wikipedia , [37] pero no estaba conectado a Internet . [38] [19] Para cada pista, las tres respuestas más probables de Watson se mostraban en la pantalla del televisor. Watson superó consistentemente a sus oponentes humanos en el dispositivo de señalización del juego, pero tuvo problemas en algunas categorías, en particular aquellas que tenían pistas cortas que contenían solo unas pocas palabras. [ cita necesaria ]
Aunque el sistema es principalmente un esfuerzo de IBM, en el desarrollo de Watson participaron profesores y estudiantes de posgrado del Instituto Politécnico Rensselaer , la Universidad Carnegie Mellon , la Universidad de Massachusetts Amherst , el Instituto de Ciencias de la Información de la Universidad del Sur de California , la Universidad de Texas en Austin , la Universidad de Massachusetts Instituto de Tecnología y la Universidad de Trento , [9] así como estudiantes de la Facultad de Medicina de Nueva York . [39] Entre el equipo de programadores de IBM que trabajaron en Watson estaba 2001 ¿Quién quiere ser millonario? El ganador del primer premio, Ed Toutant, que había aparecido en Jeopardy! en 1989 (ganando un juego). [40]
En 2008, los representantes de IBM se comunicaron con Jeopardy! El productor ejecutivo Harry Friedman habló sobre la posibilidad de que Watson compita contra Ken Jennings y Brad Rutter , dos de los concursantes más exitosos del programa, y los productores del programa estuvieron de acuerdo. [19] [41] Las diferencias de Watson con los jugadores humanos habían generado conflictos entre IBM y Jeopardy! personal durante la planificación de la competición. [21] IBM expresó repetidamente su preocupación de que los escritores del programa explotaran las deficiencias cognitivas de Watson al escribir las pistas, convirtiendo así el juego en una prueba de Turing . Para paliar esa afirmación, un tercero seleccionó al azar las pistas de programas escritos previamente que nunca se transmitieron. [21] ¡Peligro! El personal también mostró preocupación por el tiempo de reacción de Watson al sonar el timbre. Originalmente, Watson hizo una señal electrónica, pero el personal del programa solicitó que presionara un botón físicamente, como lo harían los concursantes humanos. [42] Incluso con un "dedo" robótico presionando el timbre, Watson siguió siendo más rápido que sus competidores humanos. Ken Jennings señaló: "Si estás tratando de ganar en el programa, el timbre lo es todo", y que Watson "puede generar un zumbido con precisión de microsegundos cada vez con poca o ninguna variación. Los reflejos humanos no pueden competir con circuitos informáticos a este respecto." [23] [29] [43] Stephen Baker , un periodista que registró el desarrollo de Watson en su libro Final Jeopardy , informó que el conflicto entre IBM y Jeopardy! En mayo de 2010 la situación se volvió tan grave que el concurso estuvo a punto de cancelarse. [21] Como parte de la preparación, IBM construyó un escenario simulado en una sala de conferencias en uno de sus sitios tecnológicos para modelar el usado en Jeopardy! . Jugadores humanos, incluido el ex Jeopardy! Los concursantes también participaron en juegos simulados contra Watson con Todd Alan Crain de The Onion como anfitrión. [19] Se llevaron a cabo alrededor de 100 partidos de prueba y Watson ganó el 65% de los juegos. [44]
Para proporcionar una presencia física en los juegos televisados, Watson estuvo representado por un " avatar " de un globo terráqueo, inspirado en el símbolo del "planeta más inteligente" de IBM. Jennings describió el avatar de la computadora como una "bola azul brillante entrecruzada por 'hilos' de pensamiento: 42 hilos, para ser precisos", [45] y afirmó que el número de hilos de pensamiento en el avatar era una broma que hacía referencia al significado de el número 42 en la Guía del autoestopista galáctico de Douglas Adams . [45] Joshua Davis , el artista que diseñó el avatar para el proyecto, explicó a Stephen Baker que hay 36 estados activables que Watson pudo usar a lo largo del juego para mostrar su confianza en responder correctamente a una pista; Tenía la esperanza de poder encontrar cuarenta y dos, para agregar otro nivel a la referencia de la Guía del autoestopista , pero no pudo identificar suficientes estados del juego. [46]
Se grabó un partido de práctica el 13 de enero de 2011 y los partidos oficiales se grabaron el 14 de enero de 2011. Todos los participantes mantuvieron el secreto sobre el resultado hasta que el partido fue transmitido en febrero. [47]
En un partido de práctica ante la prensa el 13 de enero de 2011, Watson ganó una ronda de 15 preguntas contra Ken Jennings y Brad Rutter con una puntuación de $4,400 contra los $3,400 de Jennings y los $1,200 de Rutter, aunque Jennings y Watson estaban empatados antes de la pregunta final de $1,000. Ninguno de los tres jugadores respondió incorrectamente a una pista. [48]
La primera ronda se transmitió el 14 de febrero de 2011 y la segunda ronda, el 15 de febrero de 2011. El derecho a elegir la primera categoría se determinó mediante un sorteo ganado por Rutter. [49] Watson, representado por un monitor de computadora y una voz artificial, respondió correctamente a la segunda pista y luego seleccionó la cuarta pista de la primera categoría, una estrategia deliberada para encontrar el Daily Double lo más rápido posible. [50] La suposición de Watson sobre la ubicación del Daily Double era correcta. Al final de la primera ronda, Watson estaba empatado con Rutter en 5.000 dólares; Jennings tenía 2.000 dólares. [49]
La actuación de Watson se caracterizó por algunas peculiaridades. En un caso, Watson repitió una versión reformulada de una respuesta incorrecta ofrecida por Jennings. (Jennings dijo "¿Qué son los años 20?" en referencia a la década de 1920. Luego Watson dijo "¿Qué son los años 20?") Debido a que Watson no pudo reconocer las respuestas de otros concursantes, no sabía que Jennings ya había dado la misma respuesta. En otro caso, inicialmente se le dio crédito a Watson por una respuesta de "¿Qué es una pierna?" después de que Jennings respondiera incorrectamente "¿Qué es: solo tenía una mano?" a una pista sobre George Eyser (la respuesta correcta fue: "¿Qué es: le falta una pierna?"). Debido a que Watson, a diferencia de un humano, no podría haber respondido al error de Jennings, se decidió que esta respuesta era incorrecta. La versión transmitida del episodio fue editada para omitir la aceptación original de Trebek de la respuesta de Watson. [51] Watson también demostró estrategias de apuestas complejas en los dobles diarios, con una apuesta a $ 6,435 y otra a $ 1,246. [52] Gerald Tesauro, uno de los investigadores de IBM que trabajó en Watson, explicó que las apuestas de Watson se basaban en su nivel de confianza para la categoría y en un modelo de regresión complejo llamado Game State Evaluator. [53]
Watson tomó una ventaja dominante en Double Jeopardy!, respondiendo correctamente a ambos Daily Doubles. Watson respondió correctamente al segundo Daily Double con una puntuación de confianza del 32%. [52]
Sin embargo, durante Final Jeopardy! En esta ronda, Watson fue el único concursante que perdió la pista en la categoría Ciudades de EE. UU. ("Su aeropuerto más grande recibió el nombre de un héroe de la Segunda Guerra Mundial ; el segundo más grande , de una batalla de la Segunda Guerra Mundial "). Rutter y Jennings dieron la respuesta correcta de Chicago , pero la respuesta de Watson fue "¿Qué es Toronto ?????" con cinco signos de interrogación añadidos que indican falta de confianza. [52] [54] [55] Ferrucci ofreció razones por las cuales Watson parecería haber adivinado una ciudad canadiense: las categorías solo sugieren débilmente el tipo de respuesta deseada, la frase "ciudad de EE. UU." no apareció en la pregunta, hay ciudades nombradas Toronto en los EE. UU. y Toronto en Ontario tienen un equipo de béisbol de la Liga Americana . [56] Chris Welty , que también trabajó en Watson, sugirió que es posible que no haya podido analizar correctamente la segunda parte de la pista, "la segunda más grande, para una batalla de la Segunda Guerra Mundial" (que no era una cláusula independiente a pesar de (estaba después de un punto y coma y requería contexto para entender que se refería a un segundo aeropuerto más grande ). [57] Eric Nyberg , profesor de la Universidad Carnegie Mellon y miembro del equipo de desarrollo, afirmó que el error se produjo porque Watson no posee el conocimiento comparativo para descartar esa posible respuesta como no viable. [55] Aunque no se muestra a la audiencia como en Final Jeopardy! preguntas, la segunda opción de Watson fue Chicago. Tanto Toronto como Chicago estaban muy por debajo del umbral de confianza de Watson, con un 14% y un 11% respectivamente. Watson apostó sólo $947 en la pregunta. [58]
El juego terminó con Jennings con $4.800, Rutter con $10.400 y Watson con $35.734. [52]
Durante la introducción, Trebek (un nativo de Canadá) bromeó diciendo que había aprendido que Toronto era una ciudad de EE. UU., y el error de Watson en el primer partido llevó a un ingeniero de IBM a usar una chaqueta de los Toronto Blue Jays para la grabación del segundo partido. [59]
En la primera ronda, Jennings finalmente pudo elegir una pista de Daily Double, [60] mientras que Watson respondió incorrectamente a una pista de Daily Double por primera vez en Double Jeopardy. Redondo. [61] Después de la primera ronda, Watson quedó segundo por primera vez en la competencia después de que Rutter y Jennings lograron brevemente aumentar sus valores en dólares antes de que Watson pudiera responder. [61] [62] No obstante, el resultado final terminó con una victoria para Watson con una puntuación de $77,147, superando a Jennings, que obtuvo $24,000 y a Rutter, que obtuvo $21,600. [63]
Los premios del concurso fueron 1 millón de dólares para el primer lugar (Watson), 300.000 dólares para el segundo lugar (Jennings) y 200.000 dólares para el tercer lugar (Rutter). Como prometió, IBM donó el 100% de las ganancias de Watson a organizaciones benéficas, de las cuales el 50% se destinará a World Vision y el 50% a World Community Grid . [64] Del mismo modo, Jennings y Rutter donaron el 50% de sus ganancias a sus respectivas organizaciones benéficas. [sesenta y cinco]
En reconocimiento a los logros de IBM y Watson, Jennings hizo un comentario adicional en su Final Jeopardy! respuesta: "Por mi parte, doy la bienvenida a nuestros nuevos señores de la informática", parafraseando un chiste de Los Simpson . [66] [67] Jennings escribió más tarde un artículo para Slate , en el que afirmó:
IBM se ha jactado ante los medios de que las habilidades de Watson para responder preguntas sirven para algo más que molestar a Alex Trebek. La empresa ve un futuro en el que campos como el diagnóstico médico , el análisis empresarial y el soporte técnico estén automatizados mediante software de respuesta a preguntas como Watson. Así como los nuevos robots de las líneas de montaje eliminaron puestos de trabajo en las fábricas en el siglo XX, Brad y yo fuimos los primeros trabajadores de la industria del conocimiento que quedaron sin trabajo por la nueva generación de máquinas "pensantes". 'Concursante de concursos' puede ser el primer trabajo que Watson despida, pero estoy seguro de que no será el último. [45]
El filósofo John Searle sostiene que Watson, a pesar de sus impresionantes capacidades, en realidad no puede pensar. [68] Basándose en su experimento mental en la habitación china , Searle afirma que Watson, al igual que otras máquinas computacionales, sólo es capaz de manipular símbolos, pero no tiene la capacidad de comprender el significado de esos símbolos; sin embargo, el experimento de Searle tiene sus detractores . [69]
El 28 de febrero de 2011, Watson jugó un partido de exhibición no televisado de Jeopardy! contra miembros de la Cámara de Representantes de Estados Unidos . En la primera ronda, Rush D. Holt, Jr. (demócrata por Nueva Jersey, ex concursante de Jeopardy! ), que estaba desafiando la computadora con Bill Cassidy (republicano por Los Ángeles, más tarde senador de Luisiana), lideró con Watson en segundo lugar. Sin embargo, al combinar los puntajes entre todos los partidos, el puntaje final fue de $40,300 para Watson y $30,000 para los jugadores del Congreso combinados. [70]
Christopher Padilla de IBM dijo sobre el partido: "La tecnología detrás de Watson representa un avance importante en la informática. En el entorno gubernamental con uso intensivo de datos, este tipo de tecnología puede ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones y mejorar la forma en que el gobierno ayuda a sus ciudadanos". [70]
Según IBM, "el objetivo es que las computadoras comiencen a interactuar en términos humanos naturales a través de una variedad de aplicaciones y procesos, entendiendo las preguntas que los humanos hacen y proporcionando respuestas que los humanos puedan entender y justificar". [36] Robert C. Weber, asesor general de IBM, ha sugerido que Watson puede utilizarse para investigaciones jurídicas. [71] La empresa también tiene intención de utilizar Watson en otros campos con uso intensivo de información, como las telecomunicaciones, los servicios financieros y el gobierno. [72]
Watson se basa en servidores IBM Power 750 disponibles comercialmente que se comercializan desde febrero de 2010. [19]
El comentarista Rick Merritt dijo que "hay otra razón realmente importante por la que es estratégico que IBM sea vista ampliamente por el público estadounidense como una empresa que puede abordar problemas informáticos difíciles. Una gran porción [de las ganancias de IBM] proviene de las ventas a los EE.UU. gobierno algunos de los sistemas más grandes y más caros del mundo". [73]
En 2013, se informó que tres empresas estaban trabajando con IBM para crear aplicaciones integradas con tecnología Watson. Fluid está desarrollando una aplicación para minoristas, llamada "The North Face", que está diseñada para ofrecer asesoramiento a los compradores online. Welltok está desarrollando una aplicación diseñada para brindar consejos a las personas sobre formas de realizar actividades para mejorar su salud. MD Buyline está desarrollando una aplicación con el fin de asesorar a las instituciones médicas sobre las decisiones de adquisición de equipos. [74] [75]
En noviembre de 2013, IBM anunció que pondría la API de Watson a disposición de los proveedores de aplicaciones de software, permitiéndoles crear aplicaciones y servicios integrados en las capacidades de Watson. Para construir su base de socios que crean aplicaciones en la plataforma Watson, IBM consulta con una red de firmas de capital de riesgo, que asesoran a IBM sobre cuál de sus empresas de cartera puede ser una opción lógica para lo que IBM llama el Ecosistema Watson. Hasta ahora, aproximadamente 800 organizaciones e individuos se han registrado con IBM, con interés en crear aplicaciones que podrían utilizar la plataforma Watson. [76]
El 30 de enero de 2013, se anunció que el Instituto Politécnico Rensselaer recibiría una versión sucesora de Watson, que se alojaría en el parque tecnológico del Instituto y estaría disponible para investigadores y estudiantes. [77] En el verano de 2013, Rensselaer se había convertido en la primera universidad en recibir una computadora Watson. [78]
El 6 de febrero de 2014, se informó que IBM planea invertir 100 millones de dólares en una iniciativa de 10 años para utilizar Watson y otras tecnologías de IBM para ayudar a los países de África a abordar los problemas de desarrollo, comenzando con la atención médica y la educación. [79]
El 3 de junio de 2014, se eligieron tres nuevos socios de Watson Ecosystem entre más de 400 conceptos comerciales presentados por equipos que abarcan 18 industrias de 43 países. "Estas organizaciones brillantes y emprendedoras han descubierto formas innovadoras de aplicar Watson que pueden ofrecer beneficios empresariales demostrables", afirmó Steve Gold, vicepresidente de IBM Watson Group. Los ganadores fueron Majestyk Apps con su plataforma educativa adaptativa, FANG (Friendly Anthropomorphic Networked Genome); [80] [81] Red Ant con su entrenador de ventas minoristas; [82] y GenieMD [83] con su servicio de recomendación médica. [84]
El 9 de julio de 2014, Genesys Telecommunications Laboratories anunció planes para integrar Watson para mejorar su plataforma de experiencia del cliente, citando el gran volumen de datos de clientes para analizar. [85]
Watson se ha integrado con bases de datos que incluyen la revista Bon Appétit para realizar una plataforma de generación de recetas. [86]
Watson está siendo utilizado por Decibel, una startup de descubrimiento de música, en su aplicación MusicGeek, que utiliza la supercomputadora para brindar recomendaciones musicales a sus usuarios. El uso de Watson también se ha encontrado en la industria hotelera. Go Moment utiliza Watson para su aplicación Rev1, que brinda al personal del hotel una forma de responder rápidamente a las preguntas de los huéspedes. [87] Arria NLG ha creado una aplicación que ayuda a las empresas de energía a cumplir con las pautas regulatorias, lo que facilita a los gerentes entender miles de páginas de jerga legal y técnica.
OmniEarth, Inc. utiliza los servicios de visión por computadora de Watson para analizar imágenes aéreas y satelitales, junto con otros datos municipales, para inferir el uso del agua propiedad por propiedad, ayudando a los distritos de California a mejorar los esfuerzos de conservación del agua. [88]
En septiembre de 2016, Condé Nast comenzó a utilizar Watson para ayudar a crear y diseñar estrategias para campañas de influencia social para marcas. Utilizando software creado por IBM e Influential, los clientes de Condé Nast podrán saber qué datos demográficos, rasgos de personalidad y más del influencer se alinean mejor con un especialista en marketing y la audiencia a la que se dirige. [89]
En febrero de 2017, Rare Carat, una startup y una plataforma de comercio electrónico con sede en la ciudad de Nueva York para la compra de diamantes y anillos de diamantes, presentó un chatbot impulsado por IBM Watson llamado "Rocky" para ayudar a los compradores novatos de diamantes en el desalentador proceso de compra de un diamante. . Como parte del Programa Global Entrepreneur de IBM, Rare Carat recibió la asistencia de IBM en el desarrollo del Rocky Chat Bot. [90] [91] [92] En mayo de 2017, IBM se asoció con Pebble Beach Company para utilizar a Watson como conserje . [93] La tecnología Watson se agregó a una aplicación desarrollada por Pebble Beach y se utilizó para guiar a los visitantes por el complejo. La aplicación móvil fue diseñada por IBM iX y alojada en IBM Cloud. Utiliza la interfaz de programación de aplicaciones Conversation de Watson.
En noviembre de 2017, en la Ciudad de México, se inauguró la Experiencia Voces de Otro Tiempo en el Museo Nacional de Antropología utilizando IBM Watson como alternativa a la visita a un museo. [94]
En el sector sanitario, Watson se ha utilizado para analizar datos médicos y ayudar a los médicos a realizar diagnósticos y decisiones de tratamiento, incluso en áreas como oncología y radiología. [95] Se están investigando el lenguaje natural de Watson, la generación de hipótesis y las capacidades de aprendizaje basado en evidencia para ver cómo Watson puede contribuir a los sistemas de apoyo a las decisiones clínicas . [96] Para ayudar a los médicos en el tratamiento de sus pacientes, una vez que un médico ha planteado una consulta al sistema que describe los síntomas y otros factores relacionados, Watson primero analiza la entrada para identificar las piezas de información más importantes; luego extrae los datos del paciente para encontrar datos relevantes para el historial médico y hereditario del paciente; luego examina las fuentes de datos disponibles para formular y probar hipótesis; [96] y finalmente proporciona una lista de recomendaciones individualizadas y calificadas de confianza. [97] Las fuentes de datos que Watson utiliza para el análisis pueden incluir pautas de tratamiento, datos de registros médicos electrónicos, notas de proveedores de atención médica, materiales de investigación, estudios clínicos, artículos de revistas e información del paciente. [96] A pesar de haber sido desarrollado y comercializado como un "asesor de diagnóstico y tratamiento", Watson nunca ha estado realmente involucrado en el proceso de diagnóstico médico, solo ayudando a identificar opciones de tratamiento para pacientes que ya han sido diagnosticados. [98]
En febrero de 2011, se anunció que IBM se asociaría con Nuance Communications para un proyecto de investigación para desarrollar un producto comercial durante los próximos 18 a 24 meses, diseñado para explotar las capacidades de soporte de decisiones clínicas de Watson. Los médicos de la Universidad de Columbia ayudarían a identificar cuestiones críticas en la práctica de la medicina en las que la tecnología del sistema podría contribuir, y los médicos de la Universidad de Maryland trabajarían para identificar la mejor manera en que una tecnología como Watson podría interactuar con los profesionales médicos para proporcionar la máxima asistencia. [99]
En septiembre de 2011, IBM y WellPoint (ahora Anthem ) anunciaron una asociación para utilizar Watson para ayudar a sugerir opciones de tratamiento a los médicos. [100] Luego, en febrero de 2013, IBM y WellPoint le dieron a Watson su primera aplicación comercial, para decisiones de gestión de utilización en el tratamiento del cáncer de pulmón en el Memorial Sloan-Kettering Cancer Center . [8]
IBM anunció una asociación con Cleveland Clinic en octubre de 2012. La compañía envió a Watson a la Facultad de Medicina Lerner de la Clínica Cleveland de la Universidad Case Western Reserve , donde aumentará su experiencia en salud y ayudará a los profesionales médicos en el tratamiento de pacientes. El centro médico utilizará la capacidad de Watson para almacenar y procesar grandes cantidades de información para ayudar a acelerar y aumentar la precisión del proceso de tratamiento. "La colaboración de Cleveland Clinic con IBM es apasionante porque nos ofrece la oportunidad de enseñar a Watson a 'pensar' de maneras que tienen el potencial de convertirlo en una poderosa herramienta en medicina", dijo C. Martin Harris, MD, director de información de Cleveland Clínica. [101]
En 2013, IBM y MD Anderson Cancer Center iniciaron un programa piloto para promover la "misión de erradicar el cáncer" del centro. [102] [103] Sin embargo, después de gastar $ 62 millones, el proyecto no cumplió con sus objetivos y se detuvo. [104]
El 8 de febrero de 2013, IBM anunció que los oncólogos del Centro de Medicina del Cáncer de Maine y el Grupo Médico Westmed en Nueva York habían comenzado a probar a Watson en un esfuerzo por recomendar un tratamiento para el cáncer de pulmón. [105]
El 29 de julio de 2016, IBM y Manipal Hospitals [106] [107] [108] (una cadena hospitalaria líder en la India) anunciaron el lanzamiento de IBM Watson for Oncology, para pacientes con cáncer. Este producto proporciona información y conocimientos a médicos y pacientes con cáncer para ayudarlos a identificar opciones personalizadas de atención del cáncer basadas en evidencia. Manipal Hospitals es el segundo hospital [109] del mundo en adoptar esta tecnología y el primero en ofrecerla a los pacientes en línea como una segunda opinión experta a través de su sitio web. [106] [110] Manipal discontinuó este contrato en diciembre de 2018.
El 7 de enero de 2017, IBM y Fukoku Mutual Life Insurance celebraron un contrato para que IBM entregara análisis de los pagos de compensación a través de su IBM Watson Explorer AI, lo que resultó en la pérdida de 34 puestos de trabajo. La compañía dijo que aceleraría el análisis del pago de compensaciones mediante el análisis de reclamos y registros médicos, y aumentaría la productividad en un 30%. La empresa también dijo que ahorraría 140 millones de yenes en costes de funcionamiento. [111]
Varias empresas emergentes en el ámbito de la atención médica han estado utilizando de manera efectiva siete arquetipos de modelos de negocios para llevar al mercado soluciones basadas en IBM Watson. Estos arquetipos dependen del valor generado para el usuario objetivo (por ejemplo, enfoque en el paciente versus enfoque en el proveedor de atención médica y el pagador) y los mecanismos de captura de valor (por ejemplo, proporcionar información o conectar a las partes interesadas). [112]
En 2022, IBM Watson Health generaba alrededor de mil millones de dólares en ingresos brutos anuales, [113] pero se enfrentaba a una falta de rentabilidad y a una mayor competencia. Un experto evaluó a CNN que "IBM claramente no estaba ganando mucho terreno en el mercado de la atención sanitaria". Una publicación de 2021 de la Association for Computing Machinery (ACM) titulada "¿Qué pasó con Watson Health?" describió los desafíos de gestión de cartera de IBM Watson Health dada la cantidad de adquisiciones involucradas en la creación de la división Watson Health en 2015, así como las limitaciones técnicas que existían en ese momento con respecto a dónde se podría implementar el marco de Watson AI. [114] En febrero de 2021, el Wall Street Journal informó que Watson Health estaba explorando una venta. [115] El 21 de enero de 2022, IBM anunció la venta de su unidad Watson Health a Francisco Partners . [116]
El 9 de enero de 2014, IBM anunció que estaba creando una unidad de negocios en torno a Watson, dirigida por el vicepresidente senior Michael Rhodin. [117] IBM Watson Group tendrá su sede en Silicon Alley de Nueva York y empleará a 2.000 personas. IBM ha invertido mil millones de dólares para poner en marcha la división. Watson Group desarrollará tres nuevos servicios en la nube : Watson Discovery Advisor, Watson Engagement Advisor y Watson Explorer. Watson Discovery Advisor se centrará en proyectos de investigación y desarrollo en la industria farmacéutica , publicaciones y biotecnología , Watson Engagement Advisor se centrará en aplicaciones de autoservicio que utilizan conocimientos basados en preguntas en lenguaje natural planteadas por usuarios empresariales y Watson Explorer se centrará en ayudar. Los usuarios empresariales descubren y comparten información basada en datos basada en búsquedas federadas más fácilmente. [117] La empresa también está lanzando un fondo de riesgo de 100 millones de dólares para estimular el desarrollo de aplicaciones "cognitivas". Según IBM, Watson, preparado para la empresa y entregado en la nube, ha visto su velocidad aumentar 24 veces (una mejora del 2.300 por ciento en el rendimiento y su tamaño físico se redujo en un 90 por ciento), desde el tamaño de un dormitorio principal hasta tres cajas de pizza apiladas. [117] La directora ejecutiva de IBM, Virginia Rometty, dijo que quiere que Watson genere 10 mil millones de dólares en ingresos anuales dentro de diez años. [118] En 2017, IBM y el MIT establecieron una nueva empresa conjunta de investigación en inteligencia artificial. IBM invirtió 240 millones de dólares para crear el MIT-IBM Watson AI Lab en asociación con el MIT, que reúne a investigadores del mundo académico y de la industria para avanzar en la investigación de la IA, con proyectos que van desde la visión por computadora y la PNL hasta el diseño de nuevas formas de garantizar que los sistemas de IA sean justos. , confiable y seguro. [119] En marzo de 2018, la directora ejecutiva de IBM, Ginni Rometty, propuso la "Ley de Watson", el "uso y aplicación de los negocios, las ciudades inteligentes, las aplicaciones de consumo y la vida en general". [120]
Watson ayudó a un equipo de chefs a crear cinco nuevos poutines para el festival gastronómico La Poutine Week 2015 en Toronto y Montreal. Analizó la demografía y la cocina popular de las ciudades y se basó en una base de datos de decenas de miles de recetas para crear maridajes de fusión para cada ciudad. [121] IBM y la revista Bon Appétit crearon conjuntamente una aplicación de cocina con inteligencia artificial conocida como Chef Watson. [122]
Watson se está utilizando a través del programa de socios de IBM como un chatbot para proporcionar conversación sobre los juguetes de los niños. [123]
En 2015, la empresa de ingeniería ENGEO creó un servicio en línea a través del programa de socios de IBM llamado GoFetchCode. GoFetchCode aplica las capacidades de respuesta a preguntas y procesamiento del lenguaje natural de Watson a los códigos de construcción de modelos del Consejo Internacional de Códigos . [124]
IBM Watson se utiliza para varios proyectos relacionados con la educación y se ha asociado con Pearson Education, Blackboard, Sesame Workshop y Apple. [125] [126]
En su asociación con Pearson, Watson está disponible dentro de libros de texto electrónicos para brindar tutoría individualizada en lenguaje natural a los estudiantes sobre el material de lectura. [127]
Como individuo que utiliza las API de Watson gratuitas disponibles para el público, Ashok Goel , profesor de Georgia Tech, utilizó Watson para crear un asistente de enseñanza virtual para ayudar a los estudiantes en su clase. [128] Inicialmente, Goel no reveló la naturaleza de "Jill", que fue creada con la ayuda de algunos estudiantes e IBM. Jill respondió preguntas en las que tenía un 97% de certeza de una respuesta precisa, y el resto fueron respondidas por asistentes humanos. [129]
El grupo de investigación de Sabri Pllana desarrolló un asistente para aprender programación paralela utilizando IBM Watson. [130] Una encuesta realizada a varios programadores paralelos novatos en la Universidad Linnaeus indicó que dichos asistentes serán bienvenidos por los estudiantes que aprenden programación paralela.
En agosto de 2016, IBM anunció que utilizaría Watson para el pronóstico del tiempo . [131] Específicamente, la compañía anunció que utilizaría Watson para analizar datos de más de 200.000 estaciones meteorológicas personales de Weather Underground , así como datos de otras fuentes, como parte del Proyecto Deep Thunder . [132]
IBM Watson junto con Marchesa diseñaron un vestido que cambiaba el color de la tela según el estado de ánimo del público. El vestido se iluminó en diferentes colores según el sentimiento de los Tweets sobre el vestido. Los tweets pasaron a través de un analizador de tonos Watson y luego se enviaron de regreso a una pequeña computadora dentro de la cintura del vestido. [133]
Del 5 al 6 de febrero de 2017, la empresa de preparación de impuestos H&R Block comenzó a utilizar en todo el país un programa basado en Watson. [134]
En septiembre de 2017, IBM anunció que con la adquisición de la división de ventas de publicidad de The Weather Company y una asociación con la red neuronal publicitaria Cognitiv, Watson proporcionará soluciones publicitarias basadas en inteligencia artificial. [135] [136] [137]